Að byggja upp greindar umboðsmenn með LangChain: Skipuleggja LLM fyrir raunverulegar umsóknir

** Byggja upp greindar umboðsmenn með LangChain: Skipuleggja LLM fyrir alvöru forrit**

Kynning

Tilkoma stórra tungumálalíkana (LLMs) hefur gjörbylt sviði náttúrulegs málvinnslu (NLP) og hefur opnað nýjar leiðir til að þróa greindar efni sem geta skilið, búið til og haft samskipti við mannlegt tungumál. LangChain er Python bókasafn sem veitir sveigjanlegan og stigstærðan ramma til að byggja upp greindar umboðsmenn sem nýta LLM. Í þessari grein munum við kanna samþættingu LangChain til að þróa greindar umboðsmenn, með áherslu á hagnýtar útfærsluaðferðir, hljómsveitartækni og notkunartilvik í hugbúnaðarverkfræði.

Hvað eru greindir umboðsmenn?

Greindur umboðsmenn eru hugbúnaðarforrit sem geta skynjað umhverfi sitt, rökstutt upplýsingarnar sem þeir fá og gripið til aðgerða til að ná markmiðum sínum. Það má líta á þá sem sjálfstæða ákvarðanatöku sem geta haft samskipti við notendur, aðra umboðsmenn eða kerfi til að ná ákveðnu markmiði. Greindur umboðsmenn geta verið flokkaðir í mismunandi gerðir, þar á meðal:

Reglusmiðir: Þessir umboðsmenn nota fyrirfram skilgreindar reglur til að taka ákvarðanir.
Vélanámsmiðlar: Þessir umboðsmenn nota vélanámsreiknirit til að læra af gögnum og taka ákvarðanir.
Hybrid agents: Þessir umboðsmenn sameina reglubundnar og vélrænar aðferðir til að taka ákvarðanir.

Hvað er LangChain?

LangChain er Python bókasafn sem veitir sveigjanlegan og stigstærðan ramma til að byggja upp greindar umboðsmenn sem nýta LLM. Það gerir forriturum kleift að búa til, þjálfa og dreifa LLM, auk þess að samþætta þau við önnur gervigreind módel og kerfi. LangChain býður upp á úrval af eiginleikum, þar á meðal:

LLM samþætting: LangChain býður upp á einfalda og skilvirka leið til að samþætta LLM við önnur gervigreind módel og kerfi.
Hljómsveit: LangChain býður upp á úrval af hljómsveitartækni, þar á meðal verkefnastjórnun, verkflæðisstjórnun og gagnastjórnun.
Skalanleiki: LangChain er hannað til að skala með stórum gagnasöfnum og flóknu verkflæði.

Hagnýtar útfærsluaðferðir

Til að byggja upp greindar umboðsmenn með LangChain þarftu að fylgja þessum hagnýtu útfærsluaðferðum:

Veldu LLM: Veldu LLM sem uppfyllir kröfur þínar, svo sem tungumál, stærð og flókið.
Undirbúa gögn: Undirbúa gagnasafn sem er viðeigandi fyrir notkunartilvikið þitt og hentar til að þjálfa LLM.
Þjálfa LLM: Þjálfaðu LLM með því að nota tilbúna gagnasafnið og þjálfunar-API LangChain.
** Samþætta við önnur gervigreind líkön**: Samþætta þjálfaða LLM við önnur gervigreind módel og kerfi með því að nota LangChain samþættingar API.
** Skipuleggja verkefni**: Notaðu skipulags-API LangChain til að stjórna verkefnum, verkflæði og gögnum.

Hljómsveitartækni

LangChain býður upp á úrval af hljómsveitartækni sem hægt er að nota til að stjórna verkefnum, verkflæði og gögnum. Sumar af helstu hljómsveitaraðferðum eru:

Verkefnastjórnun: LangChain býður upp á verkefnastjórnunarforritaskil sem gerir forriturum kleift að búa til, stjórna og framkvæma verkefni.
Verkflæðisstjórnun: LangChain býður upp á verkflæðisstjórnunarforritaskil sem gerir forriturum kleift að búa til, stjórna og framkvæma verkflæði.
Gagnastjórnun: LangChain býður upp á gagnastjórnunarforritaskil sem gerir forriturum kleift að stjórna og vinna með gögn.

Notunartilvik í hugbúnaðarverkfræði

LangChain er hægt að nota í ýmsum notkunartilfellum hugbúnaðarverkfræði, þar á meðal:

Chatbots: LangChain er hægt að nota til að búa til spjallbota sem geta skilið, búið til og haft samskipti við mannamál.
Sýndaraðstoðarmenn: LangChain er hægt að nota til að smíða sýndaraðstoðarmenn sem geta framkvæmt verkefni, svarað spurningum og veitt upplýsingar.
Efnismyndun: LangChain er hægt að nota til að búa til efni, svo sem greinar, bloggfærslur og færslur á samfélagsmiðlum.

Top 5-10 mest notuðu skipanir/bútar

Hér eru 5-10 mest notuðu skipanir/bútar fyrir LangChain:

Innflutningur LangChain: innflutningur langkeðju
Búa til LLM: llm = langchain.LLM("my_llm")
Þjálfun LLM: llm.train(data)
Að samþætta við aðrar gervigreindargerðir: ai_model = langchain.AIModel("my_ai_model")
Hljómsveitarverkefni: task = langchain.Task("my_task")
Stjórna verkflæði: workflow = langchain.Workflow("my_workflow")
Umsjón með gögnum: data = langchain.Data("my_data")
Búa til chatbot: chatbot = langchain.Chatbot("my_chatbot")
Búa til sýndaraðstoðarmann: virtual_assistant = langchain.VirtualAssistant("my_virtual_assistant")
Búa til efni: content = langchain.ContentGenerator("my_content_generator")

Sjónræn

Hér er mynd af LangChain arkitektúrnum með því að nota Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "gögn": {
    "labels": ["LLM", "Hljómsveit", "Samþætting", "Verkefnastjórnun", "Verkflæðisstjórnun", "gagnastjórnun"],
    "gagnasett": [
      {
        "label": "LangChain arkitektúr",
        "gögn": [10, 8, 6, 4, 2, 1],
        "bakgrunnslitur": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A", "#03A9F4", "#FFC107"]
      }
    ]
  },
  "valkostir": {
    "titill": {
      "skjá": satt,
      "text": "LangChain arkitektúr"
    },
    "goðsögn": {
      "birta": satt
    }
  }
}

Þessi sjónmynd sýnir mismunandi þætti LangChain arkitektúrsins, þar á meðal LLM, hljómsveit, samþættingu, verkefnastjórnun, verkflæðisstjórnun og gagnastjórnun.

Niðurstaða

LangChain er öflugt bókasafn sem veitir sveigjanlegan og stigstærðan ramma til að byggja upp greindar umboðsmenn sem nýta LLM. Með því að fylgja hagnýtum útfærsluaðferðum og hljómsveitartækni sem lýst er í þessari grein, geta verktaki byggt upp greindar umboðsmenn sem geta skilið, búið til og haft samskipti við mannamál. Notkunartilvikin í hugbúnaðarverkfræði sýna fram á möguleika LangChain í ýmsum forritum, allt frá spjallbotum og sýndaraðstoðarmönnum til efnisframleiðslu og fleira. Með LangChain geta verktaki búið til greinda umboðsmenn sem geta framkvæmt flókin verkefni og veitt notendum gildi.

Kóðablokk

Hér er einfaldur kóðablokk sem sýnir hvernig á að búa til spjallbot með LangChain:

flytja inn langkeðju


llm = langchain.LLM("my_llm")

# Búðu til spjallbot
chatbot = langchain.Chatbot(llm)

# Skilgreindu verkefni
task = langchain.Task("my_task")

# Framkvæmdu verkefnið
niðurstaða = chatbot.execute(verkefni)

# Prentaðu niðurstöðuna
prenta (niðurstaða)

Þessi kóðablokk býr til LLM, spjallbot og verkefni og keyrir síðan verkefnið með því að nota spjallbotninn. Niðurstaðan er prentuð á stjórnborðið.

Rust and Go Code

LangChain útvegar einnig Rust and Go bindingar, sem hægt er að nota til að búa til greindar umboðsmenn á þessum tungumálum. Hér er dæmi um einfaldan ryðkóðablokk sem sýnir hvernig á að búa til spjallbot með LangChain:

notaðu langchain::{LLM, Chatbot};

fn main() {
    // Búðu til LLM
    láta llm = LLM::new("my_llm");

    // Búðu til spjallbot
    let chatbot = Spjallbot::new(llm);

    // Skilgreindu verkefni
    láta verkefni = Verkefni::nýtt("verkefni mitt");

    // Framkvæma verkefnið
    láta niðurstöðu = chatbot.execute(verkefni);

    // Prentaðu niðurstöðuna
    println!("{}", niðurstaða);
}

Og hér er dæmi um einfaldan Go kóðablokk sem sýnir hvernig á að búa til spjallbot með LangChain:

aðalpakki

flytja inn (
	"fmt"
	"github.com/langchain/langchain-go"
)

func main() {
	// Búðu til LLM
	llm := langchain.NewLLM("my_llm")

	// Búðu til spjallbot
	chatbot := langchain.NewChatbot(llm)

	// Skilgreindu verkefni
	verkefni := langchain.NewTask("my_task")

	// Framkvæma verkefnið
	niðurstaða := chatbot.Execute(verkefni)

	// Prentaðu niðurstöðuna
	fmt.Println(niðurstaða)
}

Þessir kóðablokkir sýna hvernig á að búa til spjallbot með LangChain í Rust and Go.

Að byggja upp greindar umboðsmenn með LangChain: Skipuleggja LLM fyrir raunverulegar umsóknir

Have Questions?