Ilé Awọn Aṣoju Oye pẹlu LangChain: Orchestrating LLMs fun Awọn ohun elo Aye-gidi | B4N1

Ilé Awọn Aṣoju Oye pẹlu LangChain: Orchestrating LLMs fun Awọn ohun elo Aye-gidi

9 months ago · b4n1 Read time: 6 min

** Ṣiṣe awọn Aṣoju Oye pẹlu LangChain: Ṣiṣẹda LLMs fun Awọn ohun elo Aye-gidi ***

Ibere

Wiwa ti Awọn awoṣe Ede nla (LLMs) ti ṣe iyipada aaye ti Ṣiṣẹda Ede Adayeba (NLP) ati pe o ti ṣii awọn ọna tuntun fun idagbasoke awọn aṣoju oye ti o le loye, ṣe ipilẹṣẹ, ati ibaraenisọrọ pẹlu ede eniyan. LangChain jẹ ile-ikawe Python ti o pese ilana ti o rọ ati iwọn fun kikọ awọn aṣoju oye ti o lo awọn LLMs. Ninu àpilẹkọ yii, a yoo ṣawari iṣọpọ ti LangChain fun idagbasoke awọn aṣoju ti o ni oye, ni idojukọ lori awọn ilana imuse ti o wulo, awọn ilana orchestration, ati lilo awọn ọran ni imọ-ẹrọ software.

** Kini awọn aṣoju oye?**

Awọn aṣoju ti oye jẹ awọn eto sọfitiwia ti o le mọ agbegbe wọn, ṣe ironu nipa alaye ti wọn gba, ati ṣe awọn iṣe lati ṣaṣeyọri awọn ibi-afẹde wọn. Wọn le ronu bi awọn oluṣe ipinnu adase ti o le ṣe ajọṣepọ pẹlu awọn olumulo, awọn aṣoju miiran, tabi awọn eto lati ṣaṣeyọri ibi-afẹde kan pato. Awọn aṣoju oye le jẹ tito lẹtọ si awọn oriṣi oriṣiriṣi, pẹlu:

** Awọn aṣoju ti o da lori ofin ***: Awọn aṣoju wọnyi lo awọn ofin asọye tẹlẹ lati ṣe awọn ipinnu. ** Awọn aṣoju ẹkọ ẹrọ ***: Awọn aṣoju wọnyi lo awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ lati kọ ẹkọ lati data ati ṣe awọn ipinnu. ** Awọn aṣoju arabara ***: Awọn aṣoju wọnyi ṣajọpọ ipilẹ-ofin ati awọn ọna ikẹkọ ẹrọ lati ṣe awọn ipinnu.

Kini LangChain?

LangChain jẹ ile-ikawe Python ti o pese ilana ti o rọ ati iwọn fun kikọ awọn aṣoju oye ti o lo awọn LLMs. O ngbanilaaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣẹda, ṣe ikẹkọ, ati mu awọn LLMs ṣiṣẹ, bakannaa ṣepọ wọn pẹlu awọn awoṣe AI miiran ati awọn eto. LangChain n pese ọpọlọpọ awọn ẹya, pẹlu:

  • ** Isọpọ LLM ***: LangChain n pese ọna ti o rọrun ati lilo daradara lati ṣepọ LLM pẹlu awọn awoṣe AI miiran ati awọn ọna ṣiṣe.
  • ** Orchestration ***: LangChain n pese ọpọlọpọ awọn ilana ilana orchestration, pẹlu iṣakoso iṣẹ-ṣiṣe, iṣakoso iṣan-iṣẹ, ati iṣakoso data.
  • ** Scalability ***: LangChain jẹ apẹrẹ lati ṣe iwọn pẹlu awọn iwe data nla ati awọn ṣiṣan iṣẹ ti o nipọn.

** Awọn ilana imuse ti o wulo ***

Lati kọ awọn aṣoju ti o ni oye pẹlu LangChain, o nilo lati tẹle awọn ilana imuse ilowo wọnyi:

  1. **Yan LLM kan ***: Yan LLM kan ti o pade awọn ibeere rẹ, gẹgẹbi ede, iwọn, ati idiju.
  2. ** Mura data ***: Mura iwe data ti o ṣe pataki si ọran lilo rẹ ati pe o dara fun ikẹkọ LLM.
  3. ** Kọ LLM ***: Kọ LLM ni lilo data ti a pese silẹ ati API ikẹkọ LangChain.
  4. ** Ṣepọpọ pẹlu awọn awoṣe AI miiran ***: Ṣepọ LLM ti o ni ikẹkọ pẹlu awọn awoṣe AI miiran ati awọn ọna ṣiṣe ni lilo API isọpọ LangChain.
  5. ** Awọn iṣẹ-ṣiṣe Orchestrate ***: Lo LangChain's orchestration API lati ṣakoso awọn iṣẹ ṣiṣe, ṣiṣan iṣẹ, ati data.

** Awọn ọna ṣiṣe Orchestration ***

LangChain n pese ọpọlọpọ awọn ilana ilana orchestration ti o le ṣee lo lati ṣakoso awọn iṣẹ-ṣiṣe, ṣiṣan iṣẹ, ati data. Diẹ ninu awọn imọ-ẹrọ orchestration bọtini pẹlu:

** Isakoso iṣẹ-ṣiṣe ***: LangChain n pese API iṣakoso iṣẹ-ṣiṣe ti o fun laaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣẹda, ṣakoso, ati ṣiṣe awọn iṣẹ-ṣiṣe. ** Isakoso iṣan-iṣẹ ***: LangChain n pese API iṣakoso iṣan-iṣẹ ti o fun laaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣẹda, ṣakoso, ati ṣiṣe awọn ṣiṣan iṣẹ.

  • ** Isakoso data ***: LangChain n pese API iṣakoso data ti o fun laaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣakoso ati ṣe afọwọyi data.

** Lo Awọn ọran ni Imọ-ẹrọ Software ***

LangChain le ṣee lo ni ọpọlọpọ awọn ọran lilo imọ-ẹrọ sọfitiwia, pẹlu:

  • **Chatbots ***: LangChain le ṣee lo lati kọ chatbots ti o le loye, ṣe ipilẹṣẹ, ati ibaraenisọrọ pẹlu ede eniyan. ** Awọn oluranlọwọ foju ***: LangChain le ṣee lo lati kọ awọn oluranlọwọ foju ti o le ṣe awọn iṣẹ ṣiṣe, dahun awọn ibeere, ati pese alaye. ** Iran akoonu ***: LangChain le ṣee lo lati ṣe ipilẹṣẹ akoonu, gẹgẹbi awọn nkan, awọn ifiweranṣẹ bulọọgi, ati awọn ifiweranṣẹ awujọ awujọ.

** Top 5-10 Awọn aṣẹ ti a lo julọ / awọn snippets ***

Eyi ni awọn aṣẹ 5-10 ti o lo julọ / awọn snippets fun LangChain:

  1. ** Gbigbe LangChain wọle ***: gbe wọle langchain
  2. ** Ṣiṣẹda LLM kan ***: `llm = langchain.LLM("my_llm")
  3. ** Ikẹkọ LLM kan ***: llm.train (data)
  4. ** Ṣiṣepọ pẹlu awọn awoṣe AI miiran **: `ai_model = langchain.AIModel("my_ai_model")
  5. ** Awọn iṣẹ ṣiṣe Orchestrating ***: iṣẹ-ṣiṣe = langchain. Iṣẹ-ṣiṣe("mi_iṣẹ")
  6. ** Ṣiṣakoṣo awọn ṣiṣan iṣẹ ***: workflow = langchain. Workflow ("my_workflow")
  7. ** Ṣiṣakoṣo data **: data = langchain.Data("my_data")
  8. ** Ṣiṣẹda chatbot ***: `chatbot = langchain.Chatbot("my_chatbot")
  9. Ṣiṣẹda oluranlọwọ fojufoju: `virtual_assistant = langchain.VirtualAssistant("my_virtual_assistant")
  10. **Ipilẹṣẹ akoonu ***: akoonu = langchain.ContentGenerator("my_content_generator")

** Iworan ***

Eyi ni iwoye ti faaji LangChain nipa lilo Chart.js: `` json { "type": "ọgọ", "data": { "labels": ["LLM", "Orchestration", "Integration", "Iṣakoso Iṣẹ", "Iṣakoso iṣan-iṣẹ", "Iṣakoso data"], "awọn ipilẹ data": [ { "label": "LangChain Architecture", "data": [10, 8, 6, 4, 2, 1], "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A", "#03A9F4", "#FFC107"] } ] }, "awọn aṣayan": { "akọle": { "ifihan": otitọ, "text": "LangChain Architecture" }, "Àlàyé": { "ifihan": otitọ } } }

Iwoye yii ṣe afihan awọn oriṣiriṣi awọn ẹya ara ẹrọ ti LangChain, pẹlu LLMs, orchestration, integration, iṣakoso iṣẹ-ṣiṣe, iṣakoso iṣan-iṣẹ, ati iṣakoso data.

**Ipari**

LangChain jẹ ile-ikawe ti o lagbara ti o pese ilana ti o rọ ati iwọn fun kikọ awọn aṣoju oye ti o lo awọn LLMs. Nipa titẹle awọn ilana imuse ti o wulo ati awọn ilana orchestration ti a ṣe ilana rẹ ninu nkan yii, awọn olupilẹṣẹ le kọ awọn aṣoju oloye ti o le loye, ṣe ipilẹṣẹ, ati ibaraenisọrọ pẹlu ede eniyan. Awọn ọran lilo ni imọ-ẹrọ sọfitiwia ṣe afihan agbara ti LangChain ni ọpọlọpọ awọn ohun elo, lati iwiregbe ati awọn oluranlọwọ foju si iran akoonu ati diẹ sii. Pẹlu LangChain, awọn olupilẹṣẹ le ṣẹda awọn aṣoju oye ti o le ṣe awọn iṣẹ-ṣiṣe eka ati pese iye si awọn olumulo.

** Idina koodu ***

Eyi ni bulọọki koodu ti o rọrun ti o ṣe afihan bi o ṣe le ṣẹda iwiregbebot nipa lilo LangChain:
`` Python
gbe wọle langchain


llm = langchain.LLM("my_llm")

# Ṣẹda chatbot kan
chatbot = langchain.Chatbot(llm)

# Ṣeto iṣẹ-ṣiṣe kan
iṣẹ-ṣiṣe = langchain. Iṣẹ-ṣiṣe ("my_task")

# Ṣiṣe iṣẹ naa
esi = chatbot.execute (iṣẹ-ṣiṣe)

# Tẹjade abajade
tẹjade (esi)

Bulọọki koodu yii ṣẹda LLM kan, chatbot kan, ati iṣẹ-ṣiṣe kan, ati lẹhinna ṣiṣẹ iṣẹ naa nipa lilo chatbot. Abajade ti wa ni titẹ si console.

** Ipata ati koodu Lọ ***

LangChain tun pese Rust ati Go bindings, eyiti o le ṣee lo lati kọ awọn aṣoju oye ni awọn ede wọnyi. Eyi ni apẹẹrẹ ti bulọọki koodu Rust ti o rọrun ti o ṣe afihan bi o ṣe le ṣẹda iwiregbebot nipa lilo LangChain: `` ipata lo langchain :: {LLM, Chatbot};

fn akọkọ() { // Ṣẹda LLM kan jẹ ki llm = LLM :: titun ("my_llm");

// Ṣẹda a chatbot
jẹ ki chatbot = Chatbot :: titun (llm);

// Ṣeto iṣẹ-ṣiṣe kan
jẹ ki iṣẹ-ṣiṣe = Iṣẹ-ṣiṣe :: titun ("my_task");

// Ṣiṣe iṣẹ naa
jẹ ki esi = chatbot.execute (iṣẹ-ṣiṣe);

// Tẹjade abajade
println!("{}", esi);

}

Ati pe eyi jẹ apẹẹrẹ ti bulọọki koodu Go ti o rọrun ti o ṣe afihan bi o ṣe le ṣẹda iwiregbebot nipa lilo LangChain:
``` lọ
package akọkọ

gbe wọle (
	"fmt"
	"github.com/langchain/langchain-go"
)

fun akọkọ() {
	// Ṣẹda LLM kan
	llm:= langchain.NewLLM("my_llm")

	// Ṣẹda a chatbot
	chatbot:= langchain.NewChatbot(llm)

	// Ṣeto iṣẹ-ṣiṣe kan
	iṣẹ: = langchain.NewTask ("my_task")

	// Ṣiṣe iṣẹ naa
	esi:= chatbot.Execute(iṣẹ-ṣiṣe)

	// Tẹjade abajade
	fmt.Println(esi)
}

Awọn bulọọki koodu wọnyi ṣe afihan bi o ṣe le ṣẹda chatbot nipa lilo LangChain ni Rust ati Go.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn