Раскройте секреты создания собственной языковой модели с помощью LangChain. Упростите процесс, легко интегрируйте и раскройте мощь разработки ИИ.
Введение
Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 от OpenAI, BERT от Google и LLaMA от Meta, революционизируют различные отрасли, позволяя генерировать разнообразные типы текстов: от маркетинговых материалов и кода для анализа данных до стихов. Хотя ChatGPT привлёк значительное внимание благодаря своему удобному интерфейсу чата, существует множество неиспользованных возможностей для внедрения LLM в различные программные приложения. Если вас заинтриговал преобразующий потенциал генеративного ИИ и LLM, это руководство создано для вас. Здесь мы представляем LangChain — опенсорсный фреймворк на Python, предназначенный для создания приложений, использующих такие LLM, как GPT. Исследуйте мир создания приложений ИИ с LangChain на нашем занятии «Building Multimodal AI Applications with LangChain & the OpenAI API AI Code Along». Вы погрузитесь в транскрибирование видео с YouTube с помощью Whisper (распознавание речи в текст) и последующее использование GPT для вопросов по содержимому.
Что такое LangChain
LangChain — это опенсорсный фреймворк, тщательно разработанный для упрощения создания приложений, работающих на базе больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет всесторонний набор инструментов, компонентов и интерфейсов, направленных на упрощение построения приложений, ориентированных на LLM. С LangChain управление взаимодействием с языковыми моделями, бесшовное соединение различных компонентов и интеграция таких ресурсов, как API и базы данных, становятся простыми задачами. Для получения дополнительной информации о роли LangChain в Data Engineering и Data Applications обратитесь к нашей специальной статье. Платформа LangChain предлагает набор API, которые разработчики могут легко встраивать в свои приложения, наделяя их возможностями обработки языка без необходимости начинать с нуля. Следовательно, LangChain значительно ускоряет процесс создания приложений на основе LLM, делая его доступным для разработчиков разного уровня подготовки. Чат-боты, виртуальные помощники, утилиты для перевода и инструменты анализа тональности — вот лишь некоторые примеры множества приложений, работающих на LLM. Используя LangChain, разработчики создают собственные приложения на основе языковых моделей, адаптированные к конкретным требованиям. По мере того как обработка естественного языка продолжает развиваться и внедряться всё шире, потенциальные области применения этой технологии практически безграничны. Вот несколько ключевых особенностей, отличающих LangChain:
- Настраиваемые промпты, адаптированные под конкретные нужды
- Создание цепочек компонентов для решения сложных сценариев использования
- Бесшовная интеграция моделей для дополнения данных и доступа к новейшим возможностям языковых моделей, таким как GPT и HuggingFace Hub
- Универсальные компоненты, которые можно комбинировать для удовлетворения конкретных требований
- Манипулирование контекстом для задания направления, повышения точности и удовлетворённости пользователей
Ключевые компоненты LangChain
LangChain отличается акцентом на гибкость и модульность, разбивая конвейер обработки естественного языка на дискретные компоненты. Такой подход позволяет разработчикам настраивать рабочие процессы под свои нужды, делая LangChain адаптируемым для множества приложений ИИ в различных отраслях и сценариях.
Компоненты и цепочки
В LangChain компоненты — это специализированные модули, выполняющие отдельные функции в конвейере обработки языка. Эти компоненты можно соединять, формируя «цепочки», что позволяет создавать настраиваемые рабочие процессы. Например, цепочка чат-бота службы поддержки может включать модули анализа тональности, распознавания намерений и генерации ответов.
Шаблоны промптов
LangChain предлагает многократно используемые шаблоны промптов, которые можно динамически адаптировать, подставляя конкретные значения. Например, шаблон, запрашивающий имя пользователя, можно персонализировать, вставив его реальное имя. Эта функция упрощает генерацию промптов на основе динамических ресурсов.
Векторные хранилища
Векторные хранилища облегчают хранение и извлечение информации с помощью эмбеддингов, которые анализируют числовые представления смысла документов. Выступая в качестве хранилищ для этих эмбеддингов, векторные хранилища позволяют эффективно выполнять поиск на основе семантической близости.
Индексы и ретриверы
Индексы функционируют как базы данных, хранящие информацию и метаданные о тренировочных данных модели, а ретриверы быстро ищут в этом индексе конкретные сведения. Это улучшает ответы модели, предоставляя контекст и связанную информацию.
Парсеры вывода
Парсеры вывода обрабатывают ответы, сгенерированные моделью: управляют нежелательным содержимым, настраивают формат вывода или добавляют дополнительные данные к ответу. Парсеры вывода помогают извлекать структурированные результаты, такие как JSON-объекты, из ответов языковой модели.
Селекторы примеров
Селекторы примеров в LangChain определяют релевантные примеры из тренировочных данных модели, повышая точность и релевантность генерируемых ответов. Эти селекторы можно настраивать для предпочтения определённых типов примеров или фильтрации нерелевантных, обеспечивая релевантные ответы ИИ на основе ввода пользователя.
Агенты
Агенты — это уникальные экземпляры LangChain, каждый из которых оснащён специфическими промптами, памятью и цепочками для конкретных сценариев использования. Эти агенты могут быть развёрнуты на различных платформах, включая веб, мобильные устройства и чат-боты, обслуживая разнообразную аудиторию.
Как настроить LangChain с Python
Установка LangChain в Python довольно проста. Вы можете установить его с помощью pip или conda.
Установка с помощью pip
Установка с помощью conda
Настройка базового фреймворка LangChain закладывает основу для его функциональности. Однако LangChain действительно раскрывается, когда он бесшовно интегрируется с широким спектром провайдеров моделей, хранилищ данных и других ресурсов.
Настройка окружения
Интеграция LangChain обычно включает его подключение к различным провайдерам моделей, хранилищам данных, API и т. п. Как и в любом процессе интеграции, необходимо предоставить LangChain необходимые и релевантные API-ключи для его работы. Это можно сделать двумя способами:
- Установка ключа как переменной окружения
- Прямая установка ключа в соответствующем классе
Как создать приложение языковой модели в LangChain
LangChain предлагает класс LLM, предназначенный для взаимодействия с различными провайдерами языковых моделей, такими как OpenAI, Cohere и Hugging Face. Основная функция LLM — генерация текста. С помощью LangChain создание приложения, которое принимает строковый промпт и возвращает соответствующий вывод, становится чрезвычайно простым.
Вывод: >>> “What do you get when you tinker with data? A data scientist!” В приведённом выше примере мы используем модель text-ada-001 от OpenAI. Если вы хотите заменить её на любую опенсорсную модель из HuggingFace, это легко сделать:
Вы можете получить идентификатор токена хаба Hugging Face из своей учётной записи HF. Если у вас несколько промптов, можно отправить список промптов одновременно с помощью метода generate:
Вывод:
1
Самое простое приложение, которое можно разработать с LangChain, — это отправка промпта выбранной языковой модели и получение ответа. Эта простая настройка позволяет регулировать различные параметры, например temperature. Параметр temperature контролирует случайность вывода и по умолчанию равен 0.7.
Интеграция LLM и промптов в многошаговые рабочие процессы
Связывание (chaining) в контексте LangChain подразумевает интеграцию LLM с другими элементами для создания приложения. Примеры:
- Последовательное соединение нескольких LLM, когда вывод первой LLM служит вводом для второй.
- Интеграция LLM с шаблонами промптов.
- Объединение LLM с внешними источниками данных, например для ответов на вопросы.
- Включение LLM с долговременной памятью, например с историей чата.
Заключение и вдохновение
Совсем недавно впечатляющие возможности ChatGPT поражали нас всех. Однако ландшафт быстро изменился, и теперь у нас есть новые инструменты для разработчиков, такие как LangChain, которые позволяют создавать столь же замечательные прототипы на личных ноутбуках в течение нескольких часов. LangChain, опенсорсный фреймворк на Python, даёт возможность отдельным разработчикам создавать приложения на базе LLM (больших языковых моделей). Этот фреймворк предоставляет универсальный интерфейс к множеству базовых моделей, упрощает управление промптами и служит центральным узлом для различных компонентов, таких как шаблоны промптов, дополнительные LLM, внешние данные и другие инструменты через агентов (по состоянию на последнее обновление). Чтобы быть в курсе последних достижений в области генеративного ИИ и LLM, посетите наш вебинар «Building AI Applications with LangChain and GPT». На этом занятии вы освоите основы использования LangChain для разработки приложений ИИ, узнаете о структурировании приложения ИИ и откроете для себя методы встраивания текстовых данных для оптимальной производительности. Кроме того, вы можете ознакомиться с нашей шпаргалкой по ландшафту инструментов генеративного ИИ, в которой классифицируются различные инструменты, их применение и влияние в различных секторах. Или вы можете сразу попробовать нашу Large Language Model от novita.ai. Оснащённая различными моделями, наша LLM предлагает бесцензурные, неограниченные беседы через мощные Inference API. Благодаря самым низким ценам и масштабируемым моделям, Novita AI LLM Inference API обеспечивает невероятную стабильность и довольно низкую задержку менее 2 секунд.
novita.ai — единая платформа для безграничного творчества, предоставляющая доступ к более чем 100 API. От генерации изображений и обработки языка до улучшения аудио и манипуляции видео, с оплатой по мере использования, она освобождает вас от забот по обслуживанию GPU при создании собственных продуктов. Попробуйте бесплатно.
Рекомендуемое чтение
Novita AI LLM Inference Engine: самая высокая пропускная способность и самый дешёвый вывод
