Раскройте секреты создания собственной языковой модели с LangChain. Упростите процесс, интегрируйте с легкостью и раскройте потенциал разработки ИИ.
Введение
Большие языковые модели (LLMs), такие как OpenAI GPT-3, Google BERT и Meta LLaMA, производят революцию в различных отраслях, упрощая создание разнообразных типов текста – от маркетинговых материалов и кода для науки о данных до поэзии. Хотя ChatGPT привлёк значительное внимание благодаря своему удобному интерфейсу чата, существует множество неисследованных возможностей для его внедрения. LLMв различные программные приложения.
Если вас интересует преобразующий потенциал генеративного ИИ и LLMs, это руководство создано специально для вас. Здесь мы представляем LangChain — фреймворк Python с открытым исходным кодом, предназначенный для создания приложений с использованием LLMтакие как GPT.
Изучите сферу создания приложений ИИ с LangChain в рамках нашей сессии «Создание мультимодальных приложений ИИ с LangChain и OpenAI API AI Code Along». Вы углубитесь в транскрибирование видеоконтента YouTube с использованием Whisper speech-to-text AI и последующего использования GPT для постановки вопросов о контенте.
Что такое LangChain?
LangChain — это фреймворк с открытым исходным кодом, тщательно разработанный для упрощения разработки приложений, использующих большие языковые модели (LLMs). Он предоставляет полный набор инструментов, компонентов и интерфейсов, направленных на упрощение создания LLM-ориентированные приложения. С LangChain управление взаимодействием с языковыми моделями, бесшовное связывание разрозненных компонентов и интеграция ресурсов, таких как API и базы данных, становятся простым и понятным процессом. Подробнее о роли LangChain в области разработки данных и приложений для работы с данными см. в нашей специальной статье.
Платформа LangChain предоставляет набор API, которые разработчики могут легко встраивать в свои приложения, позволяя им наполнять их возможностями обработки языка без необходимости начинать всё с нуля. Таким образом, LangChain значительно ускоряет процесс разработки. LLMприложений, что делает его доступным для разработчиков с различным опытом.
Чат-боты, виртуальные помощники, утилиты для перевода и инструменты анализа настроений являются примерами разнообразных приложений, работающих на основе LLMs. Используя LangChain, разработчики создают индивидуальные приложения на основе языковых моделей, соответствующие точным требованиям.
Поскольку обработка естественного языка продолжает продвигаться вперед с более широким внедрением, потенциальные применения этой технологии готовы стать практически безграничными. Вот несколько важных особенностей, отличающих LangChain:
- Настраиваемые подсказки, соответствующие конкретным потребностям
- Создание компонентов звеньев цепи для решения сложных сценариев использования
- Бесшовная интеграция моделей для дополнения данных и доступа к передовым возможностям языковых моделей, таким как GPT и HuggingFace Hub
- Универсальные компоненты, облегчающие смешивание и подбор в соответствии с конкретными требованиями
- Манипулирование контекстом для установления и управления курсом с целью повышения точности и удовлетворенности пользователей
Ключевые компоненты LangChain
LangChain отличается акцентом на гибкости и модульности, разбивая конвейер обработки естественного языка на отдельные компоненты. Такой подход позволяет разработчикам настраивать рабочие процессы в соответствии со своими требованиями, что делает LangChain адаптируемым для множества приложений ИИ в различных секторах и сценариях.
Компоненты и цепи
В LangChain компоненты представляют собой специализированные модули, выполняющие различные функции в конвейере обработки языка. Эти компоненты могут быть связаны между собой для формирования «цепочек», что позволяет создавать адаптированные рабочие процессы. Например, цепочка чат-ботов для обслуживания клиентов может включать модули для анализа настроений, распознавания намерений и генерации ответов.
Шаблоны подсказок
LangChain предлагает повторно используемые шаблоны подсказок, которые можно динамически адаптировать, вставляя определенные значения. Например, шаблон подсказок для имени пользователя можно персонализировать, вставив фактическое имя пользователя. Эта функция облегчает генерацию подсказок на основе динамических ресурсов.
Векторные магазины
Векторные хранилища облегчают хранение и извлечение информации с помощью вложений, которые анализируют числовые представления значений документа. Выступая в качестве хранилищ для этих вложений, векторные хранилища обеспечивают эффективный поиск на основе семантического сходства.
Индексы и ретриверы
Индексы функционируют как базы данных, хранящие детали и метаданные об обучающих данных модели, в то время как извлекатели быстро ищут в этом индексе конкретную информацию. Это улучшает ответы модели, предоставляя контекст и связанную информацию.
Выходные парсеры
Парсеры вывода уточняют ответы, сгенерированные моделью, управляя нежелательным содержимым, подгоняя формат вывода или дополняя ответ дополнительными данными. Следовательно, парсеры вывода помогают извлекать структурированные результаты, такие как объекты JSON, из ответов языковой модели.
Примеры селекторов
Селекторы примеров в LangChain идентифицируют соответствующие экземпляры из данных обучения модели, тем самым повышая точность и релевантность сгенерированных ответов. Эти селекторы можно настраивать для приоритизации определенных типов примеров или отфильтровывания не связанных, обеспечивая адаптированные ответы ИИ на основе пользовательского ввода.
Агент
Агенты представляют собой уникальные экземпляры LangChain, каждый из которых оснащен определенными подсказками, памятью и цепочками, адаптированными для конкретных случаев использования. Эти агенты могут быть развернуты на различных платформах, включая веб, мобильные устройства и чат-ботов, обслуживая разнообразную аудиторию.
Как настроить LangChain с помощью Python
Установка LangChain в Python довольно проста. Вы можете установить его с помощью pip или conda.
Установить с помощью pip
Установить с помощью conda
Настройка базовой структуры LangChain закладывает основу для ее функциональности. Однако LangChain действительно превосходит все, когда он бесшовно интегрируется с широким спектром поставщиков моделей, хранилищ данных и подобных ресурсов.
Настройка среды
Включение LangChain обычно подразумевает интеграцию с различными поставщиками моделей, хранилищами данных, API и аналогичными компонентами. Как и в любом процессе интеграции, важно предоставить LangChain необходимые и соответствующие ключи API для его работы. Это можно сделать двумя способами:
- Настройка ключа как переменной среды
- Настройте ключ непосредственно в соответствующем классе
Как создать приложение языковой модели в LangChain
LangChain предлагает LLM Класс, разработанный для взаимодействия с различными поставщиками языковых моделей, такими как OpenAI, Cohere и Hugging Face. В его основе лежит LLMОсновная функция — генерация текста. С LangChain создание приложения, принимающего строковое приглашение и выдающего соответствующий вывод, становится невероятно простым.
Результат:
>>> «Что вы получаете, когда работаете с данными? Специалист по данным!»
В примере выше мы используем модель text-ada-001 из OpenAI. Если вы хотите заменить ее на любую модель с открытым исходным кодом из HuggingFace, это простое изменение:
Идентификатор токена хаба Hugging Face можно получить из своей учетной записи HF.
Если у вас есть несколько подсказок, вы можете отправить список подсказок одновременно с помощью generate Метод:
Результат:
Самое простое приложение, которое вы можете разработать с помощью LangChain, включает отправку запроса в языковую модель по вашему выбору и получение ответа. Эта простая настройка позволяет настраивать различные параметры, такие как temperatureПараметр температуры регулирует случайность выходных данных и по умолчанию равен 0.7.
Интегрируя LLMи подсказки в многошаговых рабочих процессах
Цепочка в контексте LangChain включает интеграцию LLMs с другими элементами для создания приложения. Примеры:
- Последовательное соединение нескольких LLMs, где выход первого LLM служит в качестве входных данных для второго LLM.
- Интегрируя LLMс шаблонами подсказок.
- Объединяя LLMс внешними источниками данных, например, для ответов на вопросы.
- Включение LLMс долговременной памятью, например, история чата.
Заключение и вдохновение
Совсем недавно впечатляющие возможности ChatGPT поразили нас всех. Однако ландшафт быстро изменился, предоставив нам новые инструменты разработчика, такие как LangChain, которые позволяют нам создавать столь же замечательные прототипы на наших персональных ноутбуках в течение нескольких часов.
LangChain, фреймворк Python с открытым исходным кодом, позволяет людям разрабатывать приложения на основе LLMs (большие языковые модели). Эта платформа предоставляет универсальный интерфейс для множества базовых моделей, упрощая управление подсказками и выступая в качестве центрального узла для различных компонентов, таких как шаблоны подсказок, дополнительные LLMs, внешние данные и другие инструменты через агентов (по состоянию на последнее обновление).
Чтобы быть в курсе последних достижений в области генеративного искусственного интеллекта и LLM, рассмотрите возможность посетить наш вебинар «Создание приложений ИИ с использованием LangChain и GPT». В этом вебинаре вы изучите основы использования LangChain для разработки приложений ИИ, узнаете о структурировании приложений ИИ и методах встраивания текстовых данных для достижения оптимальной производительности. Кроме того, вы можете ознакомиться с нашей шпаргалкой по инструментам генеративного ИИ, которая классифицирует различные инструменты, их применение и влияние на различные отрасли.
Или вы можете напрямую попробовать наш Большая языковая модель by novita.ai. Оснащенный различными моделями, наш LLM Предлагает вам общение без цензуры и ограничений через мощные API вывода. Благодаря самым низким ценам и масштабируемым моделям, Novita AI LLM API вывода расширяет ваши возможности LLM невероятная стабильность и довольно низкая задержка — менее 2 секунд.
novita.ai, универсальная платформа для безграничного творчества, предоставляющая доступ к более чем 100 API. От генерации изображений и обработки языка до улучшения звука и обработки видео. Недорогая оплата по факту использования избавит вас от GPU Проблемы с обслуживанием при создании собственных продуктов. Попробуйте бесплатно.
Рекомендуемое чтение
Узнайте больше от Novita
Подпишитесь, чтобы получать последние публикации на вашу электронную почту.
