Python кушымталарында алдынгы RAG архитектурасы өчен LangChain интеграцияләү

Гомуми күзәтү

Соңгы елларда Табигать телен эшкәртү өлкәсе (NLP) зур алгарышларга шаһит булды, аеруча алу-киңәйтелгән буын (RAG) системалары өлкәсендә. Бу системалар сорауларга җавап бирү, текстны гомумиләштерү, сөйләшү ЯИ кебек биремнәргә карашыбызны үзгәрттеләр. LangChain, иң алдынгы Python китапханәсе, RAG архитектурасын төзү өчен көчле корал булып барлыкка килде. Бу мәкаләдә без LangChain дөньясын өйрәнербез һәм Python нигезендәге FastAPI һәм Flask кебек веб-рамкалар белән интеграцияләнербез, шул ук вакытта мәгълүматны алу һәм эшкәртү өчен оркестр коралларын кулланырбыз.

LangChain нәрсә ул?

LangChain - RAG системаларын үстерүне гадиләштерү өчен эшләнгән ачык чыганак Python китапханәсе. Ул ЯИ модельләрен төзү, укыту, урнаштыру, шулай ук ​​аларны төрле мәгълүмат чыганаклары һәм веб-рамкалар белән интеграцияләү өчен комплекслы кораллар һәм API-лар белән тәэмин итә. LangChain-ның төп юнәлеше - эшкәртүчеләргә масштаблы һәм эффектив RAG архитектураларын булдыру мөмкинлеге бирү, катлаулы NLP биремнәрен башкара ала.

LangChain'ның төп үзенчәлекләре

2. ** Оркестр кораллары **: LangChain оркестр кораллары белән тәэмин итә, бу эшләүчеләргә зур мәгълүматлар базасы белән идарә итү һәм эшкәртү, шулай ук ​​төрле мәгълүмат чыганаклары һәм API белән интеграцияләү мөмкинлеге бирә. 3 ..
3. ** Веб челтәрләр белән интеграция **: LangChain FastAPI һәм Flask кебек популяр Python нигезендәге веб-рамкалар белән бербөтен интеграция бирә, RAG системаларын веб-кушымталар итеп урнаштыруны җиңеләйтә.

LangChainны FastAPI һәм Flask белән берләштерү

LangChainны FastAPI һәм Flask белән интеграцияләү өчен безгә бу адымнарны ясарга кирәк:

1 адым: LangChain урнаштырыгыз

Беренчедән, безгә LangChain-ны торба ярдәмендә урнаштырырга кирәк:

"" баш торба урнаштыру "

2 адым: LangChain агентын булдырыгыз

Алга таба, безгә RAG системасының үзәге булып хезмәт итүче LangChain агентын булдырырга кирәк. Менә төп агент булдыруның мисалы:

"питон langchain импорт агентыннан

агент = агент ( исем = "my_agent", model_name = "my_model", model_type = "трансформатор", max_length = 1024, min_length = 128, ) "

3 адым: FastAPI яки Flask белән берләшегез

LangChain агентын булдырганнан соң, без аны FastAPI яки Flask белән берләштерә алабыз. Менә аны FastAPI белән ничек интеграцияләүнең мисалы:

"питон FastAPI импортыннан langchain импорт агентыннан

кушымта = FastAPI ()

Төп агент булдырыгыз

агент = агент ( исем = "my_agent", model_name = "my_model", model_type = "трансформатор", max_length = 1024, min_length = 128, )

@ app.get ("/ ясау") async def generate_text (сорау: стр.): # Текст ясау өчен агентны кулланыгыз чыгару = агент.генерат (сорау) кайту {"чыгару": чыгару} "

Шулай ук, без LangChainны Flask белән берләштерә алабыз:

"питон фласс импортыннан Фласка, сорау langchain импорт агентыннан

кушымта = Фласс (__ исем__)

Төп агент булдырыгыз

агент = агент ( исем = "my_agent", model_name = "my_model", model_type = "трансформатор", max_length = 1024, min_length = 128, )

@ app.route ("/ ясау", методлар = ["GET"]) def generate_text (): # Текст ясау өчен агентны кулланыгыз prompt = request.args.get ("сорау") чыгару = агент.генерат (сорау) кайту {"чыгару": чыгару} "

LangChainдагы оркестр кораллары

LangChain оркестр кораллары белән тәэмин итә, бу эшләүчеләргә зур мәгълүматлар базасы белән идарә итү һәм эшкәртү, шулай ук төрле мәгълүмат чыганаклары һәм API белән интеграцияләү мөмкинлеге бирә. LangChain'ның кайбер төп оркестр кораллары:

1. ** Мәгълүмат чыганаклары **: LangChain төрле мәгълүмат чыганаклары белән тәэмин итә, бу эшләүчеләргә төрле мәгълүмат чыганаклары һәм API-лар белән интеграцияләнергә мөмкинлек бирә, мәсәлән, мәгълүмат базалары, файл системалары, веб-API. 2.. 3 ..

Chart.js белән визуализация

Безнең RAG системасының эшләвен күз алдына китерү өчен, без интерактив схемалар ясау өчен популяр JavaScript китапханәсе Chart.js куллана алабыз. Менә безнең RAG системасының эшләвен күз алдына китерү өчен Chart.js-ны ничек куллануның мисалы:

"javascript const ctx = document.getElementById ("myChart"). getContext ("2d"); const диаграмма = яңа диаграмма (ctx, { тип: "сызык", мәгълүмат: { этикеткалары: ["Ян", "Фев", "Мар", "Апр", "Май"], мәгълүматлар базасы: [ { ярлык: "Төгәллек", мәгълүматлар: [0.8, 0.9, 0.85, 0.88, 0.92], backgroundColor: "rgba (255, 99, 132, 0,2)", borderColor: "rgba (255, 99, 132, 1)", чик киңлеге: 1, }, ], }, вариантлар: { тараза: { y: { startAtZero: дөрес, }, }, }, }); "

Иң күп кулланылган командалар / фрагментлар

LangChain'та иң күп кулланылган 5-10 командалар / фрагментлар:

1. "Langchain импорт агентыннан": LangChain'тан Агент классын импортлагыз.
2. "Агент = Агент (...)": Яңа Агент мисалын булдырыгыз.
3. "Agent.generate (...)": Текст ясау өчен Агентны кулланыгыз.
4. "Agent.query (...)": Белем базасын сорау өчен Агентны кулланыгыз.
5. "Agent.train (...)": Агентны мәгълүматлар базасына өйрәтегез.
6. "Agent.deploy (...)": Агентны веб-сервис итеп урнаштырыгыз.
7. "Agent.monitor (...)": Агентның эшчәнлеген контрольдә тоту.
8. "Agent.update (...)": Агентны яңа мәгълүматлар белән яңарту.
9. "Agent.delete (...)": Агент мисалын бетерегез.
10. "Agent.save (...)": Агент инстанциясен файлга саклагыз.

Йомгаклау

Бу мәкаләдә без LangChain дөньясын һәм аның FathAPI һәм Flask кебек Python нигезендәге веб-рамкалар белән интеграцияләнүен өйрәндек. Без шулай ук ​​LangChain'та оркестр коралларын куллану турында сөйләштек һәм Chart.js'ны RAG системабызның эшләвен күз алдына китерү өчен мисаллар китердек. LangChain ярдәмендә, уйлап табучылар масштаблы һәм эффектив RAG архитектурасын төзи алалар, алар катлаулы NLP биремнәрен эшли ала.