Интегрирање на LangChain за напредни RAG архитектури во апликациите на Python | B4N1

Интегрирање на LangChain за напредни RAG архитектури во апликациите на Python

8 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Интегрирање на LangChain за напредни RAG архитектури во апликациите на Python

**Преглед **

Во последниве години, полето на обработка на природни јазици (НЛП) беше сведок на значителен напредок, особено во областа на системите за пронаоѓање-зголемена генерација (RAG). Овие системи го револуционизираа начинот на кој пристапуваме кон задачи како што се одговарање прашања, сумирање на текст и разговорна вештачка интелигенција. LangChain, врвна библиотека на Python, се појави како моќна алатка за градење RAG архитектури. Во оваа статија, ќе истражуваме во светот на LangChain и ќе ја истражиме неговата интеграција со веб-рамките базирани на Python, како што се FastAPI и Flask, истовремено искористувајќи ги алатките за оркестрација за подобрено пребарување и обработка на податоци.

Што е LangChain?

LangChain е библиотека со отворен код Python дизајнирана да го поедностави развојот на RAG системите. Обезбедува сеопфатен сет на алатки и API за градење, обука и распоредување на модели со вештачка интелигенција, како и нивно интегрирање со различни извори на податоци и веб-рамки. Примарниот фокус на LangChain е да им овозможи на програмерите да создадат скалабилни и ефикасни RAG архитектури кои можат да се справат со сложени NLP задачи.

Клучни карактеристики на LangChain

  1. Модуларна архитектура: Модуларниот дизајн на LangChain им овозможува на програмерите лесно да интегрираат различни модели на вештачка интелигенција, извори на податоци и веб-рамки, што го прави идеален избор за градење комплексни RAG системи.
  2. Алатки за оркестрација: LangChain обезбедува низа алатки за оркестрација кои им овозможуваат на програмерите да управуваат и обработуваат големи збирки на податоци, како и да се интегрираат со различни извори на податоци и API.
  3. Поддршка за повеќе модели со вештачка интелигенција: LangChain поддржува широк спектар на модели со вештачка интелигенција, вклучително и модели базирани на трансформатори, овозможувајќи им на програмерите да го изберат најдобриот модел за нивната специфична употреба.
  4. Интеграција со Web Frameworks: LangChain обезбедува беспрекорна интеграција со популарните веб-рамки базирани на Python како FastAPI и Flask, што го олеснува распоредувањето на RAG системите како веб-апликации.

Интегрирање на LangChain со FastAPI и Flask

За да го интегрираме LangChain со FastAPI и Flask, треба да ги следиме овие чекори:

Чекор 1: Инсталирајте LangChain

Прво, треба да инсталираме LangChain користејќи pip:

pip install langchain

Чекор 2: Создадете агент LangChain

Следно, треба да создадеме агент LangChain кој ќе служи како јадро на нашиот RAG систем. Еве пример за тоа како да креирате основен агент:

од агент за увоз на langchain


агент = Агент (
    име = "мој_агент",
    model_name = "мој_модел",
    model_type = "трансформатор",
    max_length=1024,
    мин_должина=128,
)

Чекор 3: Интегрирајте со FastAPI или Flask

Откако ќе го создадеме нашиот LangChain агент, можеме да го интегрираме со FastAPI или Flask. Еве пример за тоа како да го интегрирате со FastAPI:

од fastapi увоз FastAPI
од агент за увоз на langchain

апликација = FastAPI()

# Создадете основен агент
агент = Агент (
    име = "мој_агент",
    model_name = "мој_модел",
    model_type = "трансформатор",
    max_length=1024,
    мин_должина=128,
)

@app.get ("/генерира")
async def generate_text(prompt: str):
    # Користете го агентот за да генерирате текст
    излез = agent.generate(prompt)
    врати {"излез": излез}

Слично на тоа, можеме да интегрираме LangChain со Flask:

од колба увоз Колба, барање
од агент за увоз на langchain

апликација = колба (__име__)

# Создадете основен агент
агент = Агент (
    име = "мој_агент",
    model_name = "мој_модел",
    model_type = "трансформатор",
    max_length=1024,
    мин_должина=128,
)

@app.route ("/генерира", методи = ["ЗЕМИ"])
def generate_text():
    # Користете го агентот за да генерирате текст
    prompt = request.args.get("prompt")
    излез = agent.generate(prompt)
    врати {"излез": излез}

Алатки за оркестрација во LangChain

LangChain обезбедува низа алатки за оркестрација кои им овозможуваат на програмерите да управуваат и обработуваат големи збирки на податоци, како и да се интегрираат со различни извори на податоци и API. Некои од клучните алатки за оркестрација во LangChain вклучуваат:

  1. Извори на податоци: LangChain обезбедува низа извори на податоци кои им овозможуваат на програмерите да се интегрираат со различни извори на податоци и API, како што се бази на податоци, датотечни системи и веб API.
  2. Процесори на податоци: LangChain обезбедува опсег на процесори на податоци кои им овозможуваат на програмерите да обработуваат големи збирки на податоци, вклучувајќи чистење на податоци, трансформација на податоци и собирање податоци.
  3. Оркестратори за модели: LangChain обезбедува низа модели на оркестратори кои им овозможуваат на програмерите да управуваат и да распоредуваат модели со вештачка интелигенција, вклучувајќи обука за модели, распоредување на модели и следење на модели.

Визуелизација со Chart.js

За да ги визуелизираме перформансите на нашиот RAG систем, можеме да користиме Chart.js, популарна библиотека JavaScript за креирање интерактивни графикони. Еве пример за тоа како да се користи Chart.js за да се визуелизираат перформансите на нашиот RAG систем:

const ctx = document.getElementById("myChart").getContext("2d");
const графикон = нов графикон(ctx, {
  тип: „линија“,
  податоци: {
    етикети: [„Јан“, „Феб“, „Мар“, „Април“, „Мај“],
    збирки на податоци: [
      {
        ознака: „Точност“,
        податоци: [0,8, 0,9, 0,85, 0,88, 0,92],
        боја на позадина: "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        BorderColor: "rgba(255, 99, 132, 1)",
        ширина на границата: 1,
      },
    ],
  },
  опции: {
    вага: {
      y: {
        startAtZero: точно,
      },
    },
  },
});

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња во LangChain:

  1. from langchain import Agent: Увезете ја класата Agent од LangChain.
  2. agent = Agent(...): Креирајте нов примерок Agent.
  3. agent.generate(...): Користете го Агентот за да генерирате текст.
  4. agent.query(...): Користете го агентот за да побарате база на знаење.
  5. agent.train(...): Обучете го агентот на база на податоци.
  6. agent.deploy(...): распоредете го агентот како веб-услуга.
  7. агент.монитор(...): Следете ја работата на Агентот.
  8. agent.update(...): Ажурирајте го агентот со нови податоци.
  9. agent.delete(...): Избришете ја инстанцата Agent.
  10. agent.save(...): Зачувајте го примерот на Agent во датотека.

Заклучок

Во оваа статија, го истраживме светот на LangChain и неговата интеграција со веб-рамки базирани на Python како FastAPI и Flask. Исто така, разговаравме за употребата на алатки за оркестрација во LangChain и дадовме примери за тоа како да се користи Chart.js за да се визуелизираат перформансите на нашиот RAG систем. Со LangChain, програмерите можат да изградат скалабилни и ефикасни RAG архитектури кои можат да се справат со сложени NLP задачи.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn