Інтэграцыя LangChain для перадавых архітэктур RAG у прыкладаннях Python

Агляд

У апошнія гады ў галіне апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) былі адзначаны значныя дасягненні, асабліва ў галіне сістэм RAG (Retrieval-Augmented Generation). Гэтыя сістэмы зрабілі рэвалюцыю ў нашым падыходзе да такіх задач, як адказы на пытанні, рэзюмаванне тэксту і гутарковы ІІ. LangChain, перадавая бібліятэка Python, стала магутным інструментам для стварэння архітэктур RAG. У гэтым артыкуле мы паглыбімся ў свет LangChain і вывучым яго інтэграцыю з вэб-фреймворкамі на аснове Python, такімі як FastAPI і Flask, адначасова выкарыстоўваючы інструменты аркестрацыі для палепшанага пошуку і апрацоўкі даных.

Што такое LangChain?

LangChain - гэта бібліятэка Python з адкрытым зыходным кодам, прызначаная для спрашчэння распрацоўкі сістэм RAG. Ён забяспечвае шырокі набор інструментаў і API для стварэння, навучання і разгортвання мадэляў штучнага інтэлекту, а таксама іх інтэграцыі з рознымі крыніцамі даных і вэб-фреймворкамі. Асноўная ўвага LangChain - даць распрацоўшчыкам магчымасць ствараць маштабаваныя і эфектыўныя архітэктуры RAG, якія могуць вырашаць складаныя задачы NLP.

Асноўныя характарыстыкі LangChain

1. Модульная архітэктура: модульная канструкцыя LangChain дазваляе распрацоўшчыкам лёгка інтэграваць розныя мадэлі AI, крыніцы даных і вэб-фреймворкі, што робіць яго ідэальным выбарам для стварэння складаных сістэм RAG.
2. Інструменты аркестрацыі: LangChain прапануе шэраг інструментаў аркестроўкі, якія дазваляюць распрацоўшчыкам кіраваць вялікімі наборамі даных і апрацоўваць іх, а таксама інтэгравацца з рознымі крыніцамі даных і API.
3. Падтрымка некалькіх мадэляў штучнага інтэлекту: LangChain падтрымлівае шырокі спектр мадэляў штучнага інтэлекту, у тым ліку мадэлі на аснове трансфарматараў, што дазваляе распрацоўшчыкам выбіраць лепшую мадэль для іх канкрэтнага выпадку выкарыстання.
4. Інтэграцыя з вэб-фреймворкамі: LangChain забяспечвае бясшвоўную інтэграцыю з папулярнымі вэб-фреймворкамі на аснове Python, такімі як FastAPI і Flask, што дазваляе лёгка разгортваць сістэмы RAG у якасці вэб-прыкладанняў.

Інтэграцыя LangChain з FastAPI і Flask

Каб інтэграваць LangChain з FastAPI і Flask, нам трэба выканаць наступныя дзеянні:

Крок 1: усталюйце LangChain

Спачатку нам трэба ўсталяваць LangChain з дапамогай pip:

pip ўсталяваць langchain

Крок 2: Стварыце агента LangChain

Далей нам трэба стварыць агент LangChain, які будзе служыць ядром нашай сістэмы RAG. Вось прыклад таго, як стварыць базавы агент:

ад агента імпарту Langchain


агент = агент(
    імя = "мой_агент",
    model_name="мая_мадэль",
    model_type="трансформер",
    максімальная_даўжыня=1024,
    min_length=128,
)

Крок 3: Інтэграцыя з FastAPI або Flask

Пасля таго як мы стварылі наш агент LangChain, мы можам інтэграваць яго з FastAPI або Flask. Вось прыклад таго, як інтэграваць яго з FastAPI:

з fastapi імпартаваць FastAPI
ад агента імпарту Langchain

дадатак = FastAPI()

# Стварыце базавы агент
агент = агент(
    імя = "мой_агент",
    model_name="мая_мадэль",
    model_type="трансформер",
    максімальная_даўжыня=1024,
    min_length=128,
)

@app.get("/generate")
async def generate_text (падказка: str):
    # Выкарыстоўвайце агент для стварэння тэксту
    вывад = agent.generate(падказка)
    return {"выхад": выхад}

Падобным чынам мы можам інтэграваць LangChain з Flask:

ад фляга імпарт Фляга, запыт
ад агента імпарту Langchain

дадатак = Flask(__name__)

# Стварыце базавы агент
агент = агент(
    імя = "мой_агент",
    model_name="мая_мадэль",
    model_type="трансформер",
    максімальная_даўжыня=1024,
    min_length=128,
)

@app.route("/generate", methods=["GET"])
дэф генераваць_тэкст():
    # Выкарыстоўвайце агент для стварэння тэксту
    падказка = request.args.get("падказка")
    вывад = agent.generate(падказка)
    return {"выхад": выхад}

Інструменты аркестроўкі ў LangChain

LangChain забяспечвае шэраг інструментаў аркестроўкі, якія дазваляюць распрацоўшчыкам кіраваць вялікімі наборамі даных і апрацоўваць іх, а таксама інтэгравацца з рознымі крыніцамі даных і API. Некаторыя з ключавых інструментаў аркестроўкі ў LangChain ўключаюць:

1. Крыніцы даных: LangChain забяспечвае шэраг крыніц даных, якія дазваляюць распрацоўшчыкам інтэгравацца з рознымі крыніцамі даных і API, такімі як базы даных, файлавыя сістэмы і вэб-API.
2. Працэсары даных: LangChain забяспечвае шэраг працэсараў даных, якія дазваляюць распрацоўшчыкам апрацоўваць вялікія наборы даных, уключаючы ачыстку даных, пераўтварэнне даных і агрэгацыю даных.
3. Аркестратары мадэляў: LangChain прапануе шэраг аркестратараў мадэляў, якія дазваляюць распрацоўшчыкам кіраваць і разгортваць мадэлі штучнага інтэлекту, уключаючы навучанне мадэляў, разгортванне мадэляў і маніторынг мадэляў.

Візуалізацыя з дапамогай Chart.js

Каб візуалізаваць прадукцыйнасць нашай сістэмы RAG, мы можам выкарыстоўваць Chart.js, папулярную бібліятэку JavaScript для стварэння інтэрактыўных дыяграм. Вось прыклад таго, як выкарыстоўваць Chart.js для візуалізацыі прадукцыйнасці нашай сістэмы RAG:

const ctx = document.getElementById("myChart").getContext("2d");
const chart = new Chart(ctx, {
  тып: "радок",
  дадзеныя: {
    этыкеткі: ["Студзень", "Лют", "Сакавік", "Красавік", "Травень"],
    наборы дадзеных: [
      {
        пазнака: "Дакладнасць",
        даныя: [0,8, 0,9, 0,85, 0,88, 0,92],
        backgroundColor: "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
        borderColor: "rgba(255, 99, 132, 1)",
        borderWidth: 1,
      },
    ],
  },
  параметры: {
    маштабы: {
      y: {
        beginAtZero: праўда,
      },
    },
  },
});

Топ-5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў у LangChain:

1. from langchain import Agent: імпартуйце клас агента з LangChain.
2. agent = Agent(...): Стварыце новы асобнік агента.
3. agent.generate(...): Выкарыстоўвайце агент для генерацыі тэксту.
4. agent.query(...): Выкарыстоўвайце агент для запыту ў базе ведаў.
5. agent.train(...): навучанне агента на наборы даных.
6. agent.deploy(...): разгортванне агента як вэб-сэрвісу.
7. agent.monitor(...): Кантралюйце прадукцыйнасць агента.
8. agent.update(...): Абнаўленне агента новымі дадзенымі.
9. agent.delete(...): Выдаліць асобнік агента.
10. agent.save(...): захавайце асобнік агента ў файл.

Выснова

У гэтым артыкуле мы даследавалі свет LangChain і яго інтэграцыю з вэб-фреймворкамі на аснове Python, такімі як FastAPI і Flask. Мы таксама абмеркавалі выкарыстанне інструментаў аркестрацыі ў LangChain і далі прыклады таго, як выкарыстоўваць Chart.js для візуалізацыі прадукцыйнасці нашай сістэмы RAG. З дапамогай LangChain распрацоўшчыкі могуць ствараць маштабаваныя і эфектыўныя архітэктуры RAG, якія могуць апрацоўваць складаныя задачы NLP.