Descubre los secretos para construir tu propio modelo de lenguaje con LangChain. Simplifica el proceso, intégralo con facilidad y libera el poder del desarrollo de IA.
Introducción
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-3 de OpenAI, BERT de Google y LLaMA de Meta están revolucionando diversas industrias al facilitar la generación de diferentes tipos de texto, desde material de marketing y código de ciencia de datos hasta poesía. Si bien ChatGPT ha ganado considerable atención por su interfaz de chat fácil de usar, existen numerosas oportunidades inexploradas para incorporar LLM en diferentes aplicaciones de software. Si te intriga el potencial transformador de la IA generativa y los LLM, este tutorial está diseñado para ti. Aquí presentamos LangChain: un framework de Python de código abierto diseñado para construir aplicaciones que utilizan LLM como GPT. Explora el ámbito de la creación de aplicaciones de IA con LangChain a través de nuestra sesión “Construcción de aplicaciones multimodales de IA con LangChain y la API de OpenAI AI Code Along”. Aprenderás a transcribir contenido de videos de YouTube utilizando la IA de reconocimiento de voz Whisper y luego usar GPT para hacer preguntas sobre el contenido.
¿Qué es LangChain?
LangChain es un framework de código abierto meticulosamente diseñado para optimizar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLM). Proporciona un conjunto completo de herramientas, componentes e interfaces destinadas a simplificar la construcción de aplicaciones centradas en LLM. Con LangChain a mano, gestionar interacciones con modelos de lenguaje, vincular sin problemas componentes dispares e integrar recursos como API y bases de datos se convierte en una tarea sencilla. Para obtener más información sobre el papel de LangChain en la Ingeniería de Datos y las Aplicaciones de Datos, consulta nuestro artículo dedicado. La plataforma LangChain presenta un repertorio de API que los desarrolladores pueden integrar sin problemas en sus aplicaciones, permitiéndoles incorporar capacidades de procesamiento de lenguaje sin necesidad de empezar desde cero. En consecuencia, LangChain acelera significativamente el proceso de creación de aplicaciones basadas en LLM, haciéndolo accesible para desarrolladores con diversos niveles de experiencia. Los chatbots, asistentes virtuales, utilidades de traducción de idiomas y herramientas de análisis de sentimientos son ejemplos de las múltiples aplicaciones impulsadas por LLM. Aprovechando LangChain, los desarrolladores crean aplicaciones personalizadas basadas en modelos de lenguaje adaptadas a requisitos precisos. A medida que el procesamiento del lenguaje natural continúa avanzando con una adopción más amplia, las aplicaciones potenciales de esta tecnología son prácticamente ilimitadas. Aquí hay varias características destacadas que distinguen a LangChain:
- Prompts personalizables adaptados a necesidades específicas.
- Creación de componentes de enlace en cadena para abordar casos de uso avanzados.
- Integración perfecta de modelos para aumento de datos y acceso a capacidades de modelos de lenguaje de vanguardia como GPT y HuggingFace Hub.
- Componentes versátiles que permiten mezclar y combinar para satisfacer requisitos específicos.
- Manipulación del contexto para establecer y dirigir el rumbo hacia una mayor precisión y satisfacción del usuario.
Componentes clave de LangChain
LangChain se distingue por su énfasis en la flexibilidad y modularidad, dividiendo el pipeline de procesamiento del lenguaje natural en componentes discretos. Este enfoque permite a los desarrolladores personalizar los flujos de trabajo según sus requisitos, lo que hace que LangChain sea adaptable para una multitud de aplicaciones de IA en diversos sectores y escenarios.
Componentes y cadenas
Dentro de LangChain, los componentes representan módulos especializados que ejecutan funciones distintas dentro del pipeline de procesamiento del lenguaje. Estos componentes pueden interconectarse para formar “cadenas”, lo que permite la creación de flujos de trabajo personalizados. Por ejemplo, una cadena de chatbot de servicio al cliente puede incorporar módulos para análisis de sentimiento, reconocimiento de intenciones y generación de respuestas.
Plantillas de prompts
LangChain ofrece plantillas de prompts reutilizables que se pueden adaptar dinámicamente insertando valores específicos. Por ejemplo, una plantilla que solicita el nombre de un usuario se puede personalizar insertando el nombre real del usuario. Esta característica facilita la generación de prompts basados en recursos dinámicos.
Almacenes de vectores
Los almacenes de vectores facilitan el almacenamiento y la recuperación de información mediante embeddings, que analizan representaciones numéricas de los significados de los documentos. Al servir como instalaciones de almacenamiento para estos embeddings, los almacenes de vectores permiten una búsqueda eficiente basada en la similitud semántica.
Índices y recuperadores (retrievers)
Los índices funcionan como bases de datos que almacenan detalles y metadatos sobre los datos de entrenamiento del modelo, mientras que los recuperadores buscan rápidamente en este índice información específica. Esto mejora las respuestas del modelo al proporcionar contexto e información relacionada.
Analizadores de salida (Output parsers)
Los analizadores de salida refinan las respuestas generadas por el modelo, gestionando contenido no deseado, adaptando el formato de salida o complementando datos adicionales a la respuesta. En consecuencia, los analizadores de salida ayudan a extraer resultados estructurados, como objetos JSON, de las respuestas del modelo de lenguaje.
Selectores de ejemplos
Los selectores de ejemplos en LangChain identifican instancias relevantes de los datos de entrenamiento del modelo, mejorando así la precisión y relevancia de las respuestas generadas. Estos selectores se pueden personalizar para priorizar ciertos tipos de ejemplos o filtrar los no relacionados, asegurando respuestas de IA adaptadas según la entrada del usuario.
Agentes
Los agentes representan instancias únicas de LangChain, cada una equipada con prompts, memoria y cadenas específicas adaptadas para casos de uso particulares. Estos agentes se pueden implementar en diversas plataformas, incluyendo web, móvil y chatbots, atendiendo a una audiencia diversa.
Cómo configurar LangChain con Python
Instalar LangChain en Python es bastante sencillo. Puedes instalarlo con pip o conda.
Instalar usando pip
Instalar usando conda
Configurar el framework básico de LangChain sienta las bases para su funcionalidad. Sin embargo, LangChain realmente destaca cuando se integra sin problemas con una amplia variedad de proveedores de modelos, almacenes de datos y recursos similares.
Configuración del entorno
La incorporación de LangChain generalmente implica integrarlo con diversos proveedores de modelos, almacenes de datos, API y componentes similares. Como en cualquier proceso de integración, es esencial proporcionar a LangChain las claves API necesarias y pertinentes para su funcionamiento. Esto se puede lograr de dos maneras:
- Configurar la clave como una variable de entorno.
- Configurar la clave directamente en la clase correspondiente.
Cómo construir una aplicación de modelo de lenguaje en LangChain
LangChain ofrece una clase LLM diseñada para interactuar con diferentes proveedores de modelos de lenguaje como OpenAI, Cohere y Hugging Face. En esencia, la función principal de un LLM es la generación de texto. Con LangChain, construir una aplicación que recibe un prompt de cadena y produce la salida correspondiente es notablemente sencillo.
Salida: >>> “¿Qué se obtiene cuando se manipulan datos? ¡Un científico de datos!” En el ejemplo anterior, estamos utilizando el modelo text-ada-001 de OpenAI. Si deseas cambiarlo por cualquier modelo de código abierto de HuggingFace, es un cambio simple:
Puedes obtener el token de ID del hub de Hugging Face desde tu cuenta de HF. Si tienes varios prompts, puedes enviar una lista de prompts a la vez usando el método generate:
Salida:
1
La aplicación más básica que puedes desarrollar con LangChain implica enviar un prompt a un modelo de lenguaje de tu elección y recibir una respuesta. Esta configuración sencilla permite ajustar varios parámetros, como la temperature. El parámetro de temperatura regula la aleatoriedad de la salida y su valor predeterminado es 0.7.
Integración de LLM y prompts en flujos de trabajo de múltiples pasos
El encadenamiento en el contexto de LangChain implica integrar LLM con otros elementos para construir una aplicación. Algunos ejemplos incluyen:
- Vincular secuencialmente múltiples LLM, donde la salida del primer LLM sirve como entrada para el segundo LLM.
- Integrar LLM con plantillas de prompts.
- Combinar LLM con fuentes de datos externas, como para responder preguntas.
- Incorporar LLM con memoria a largo plazo, como el historial de chat.
Conclusión e inspiración
Hace apenas un tiempo, las impresionantes capacidades de ChatGPT nos dejaron a todos asombrados. Sin embargo, el panorama ha evolucionado rápidamente, presentándonos nuevas herramientas de desarrollo como LangChain que nos permiten crear prototipos igualmente notables en nuestras laptops personales en cuestión de horas. LangChain, un framework de Python de código abierto, permite a las personas desarrollar aplicaciones impulsadas por LLM (Grandes Modelos de Lenguaje). Este framework proporciona una interfaz versátil para una multitud de modelos fundamentales, simplifica la gestión de prompts y actúa como un centro central para varios componentes, como plantillas de prompts, LLM adicionales, datos externos y otras herramientas a través de agentes (a partir de la última actualización). Para mantenerte al día con los últimos avances en IA Generativa y LLM, considera asistir a nuestro seminario web “Construcción de aplicaciones de IA con LangChain y GPT”. En esta sesión, comprenderás los fundamentos del uso de LangChain para el desarrollo de aplicaciones de IA, aprenderás sobre la estructuración de una aplicación de IA y descubrirás técnicas para incrustar datos de texto para un rendimiento óptimo. Además, puedes explorar nuestra hoja de referencia sobre el panorama de las herramientas de IA generativa, que categoriza diferentes herramientas, sus aplicaciones y su impacto en diversos sectores. O puedes probar directamente nuestro Large Language Model de novita.ai. Equipado con varios modelos, nuestro LLM te ofrece conversaciones sin censura ni restricciones a través de potentes API de inferencia. Con el precio más económico y modelos escalables, Novita AI LLM Inference API brinda a tu LLM una estabilidad increíble y una latencia bastante baja en menos de 2 segundos.
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