LangChain bilen akylly agentleri gurmak: Hakyky dünýä programmalary üçin LLM-leri orkestrlemek

Giriş

Uly dil modelleriniň (LLM) peýda bolmagy Tebigy dilleri gaýtadan işlemek (NLP) pudagyny özgertdi we adam diline düşünip, döredip we täsir edip bilýän akylly agentleri ösdürmek üçin täze ýollar açdy. LangChain, LLM-leri ulanýan akylly agentleri gurmak üçin çeýe we ulaldylan çarçuwany üpjün edýän Python kitaphanasydyr. Bu makalada amaly ýerine ýetiriş strategiýalaryna, orkestr usullaryna ünsi jemläp, programma in engineeringenerçiliginde ulanylýan akylly agentleri ösdürmek üçin LangChain-iň integrasiýasyny öwreneris.

Akylly agentler näme?

Akylly agentler, daşky gurşawyny duýup bilýän, alýan maglumatlary hakda pikirlenip bilýän we maksatlaryna ýetmek üçin çäreleri görüp bilýän programma üpjünçiligi programmalarydyr. Belli bir maksada ýetmek üçin ulanyjylar, beýleki agentler ýa-da ulgamlar bilen aragatnaşyk saklap bilýän özbaşdak karar berýänler diýip pikir edip bolar. Akylly agentleri dürli görnüşlere bölmek bolar, şol sanda:

• ** Düzgüne esaslanýan agentler **: Bu agentler karar bermek üçin öňünden kesgitlenen düzgünleri ulanýarlar.
• ** Maşyn öwreniş serişdeleri **: Bu agentler maglumatlary öwrenmek we karar bermek üçin maşyn öwrenmek algoritmlerini ulanýarlar.
• ** Gibrid agentler **: Bu agentler karar bermek üçin düzgüne we maşyn öwreniş usullaryny birleşdirýärler.

LangChain näme?

LangChain, LLM-leri ulanýan akylly agentleri gurmak üçin çeýe we ulaldylan çarçuwany üpjün edýän Python kitaphanasydyr. Döredijilere LLM-leri döretmäge, öwretmäge we ýerleşdirmäge, şeýle hem beýleki AI modelleri we ulgamlary bilen birleşdirmäge mümkinçilik berýär. “LangChain” birnäçe aýratynlygy hödürleýär, şol sanda:

• ** LLM integrasiýasy **: LangChain LLM-leri beýleki AI modelleri we ulgamlary bilen birleşdirmegiň ýönekeý we täsirli usulyny üpjün edýär.
• ** Orkestr **: LangChain meseläni dolandyrmak, iş akymyny dolandyrmak we maglumatlary dolandyrmak ýaly birnäçe orkestr usullaryny üpjün edýär.
• ** Göwrümlilik **: LangChain uly maglumatlar bazalary we çylşyrymly iş akymlary bilen ulalmak üçin döredildi.

Amaly durmuşa geçiriş strategiýalary

LangChain bilen akylly agentleri gurmak üçin bu amaly durmuşa geçiriş strategiýalaryna eýermeli:

1. ** LLM saýlaň **: Dil, ululyk we çylşyrymlylyk ýaly talaplaryňyza laýyk LLM saýlaň.
2. ** Maglumatlary taýýarlaň **: Ulanyş ýagdaýyňyza laýyk gelýän we LLM-i taýýarlamak üçin amatly maglumat toplumy taýýarlaň.
3. ** LLM-i türgenleşdiriň **: Taýýarlanan maglumatlar binýadyny we LangChain-iň okuw API-sini ulanyp LLM-i öwrediň.
4. ** Beýleki AI modelleri bilen birleşdiriň **: Öwredilen LLM-i LangChain integrasiýa API ulanyp, beýleki AI modelleri we ulgamlary bilen birleşdiriň.
5. ** Orkestr meseleleri **: Işleri, iş akymlaryny we maglumatlary dolandyrmak üçin LangChain-iň orkestr API-ni ulanyň.

Orkestr usullary

“LangChain”, meseleleri, iş akymlaryny we maglumatlary dolandyrmak üçin ulanyp boljak birnäçe orkestr usullaryny hödürleýär. Orkestriň esasy usullarynyň käbiri:

• ** Task dolandyryşy **: LangChain döredijilere meseleleri döretmäge, dolandyrmaga we ýerine ýetirmäge mümkinçilik berýän mesele dolandyryş API-ni üpjün edýär.
• ** Iş akymyny dolandyrmak **: LangChain işläp düzüjilere iş akymlaryny döretmäge, dolandyrmaga we ýerine ýetirmäge mümkinçilik berýän iş akymyny dolandyrmak API üpjün edýär.
• ** Maglumatlary dolandyrmak **: LangChain döredijilere maglumatlary dolandyrmaga we dolandyrmaga mümkinçilik berýän maglumat dolandyryş API-i üpjün edýär.

Programma in Engineeringenerçiliginde ýagdaýlary ulanyň

“LangChain” programma üpjünçiligini ulanmagyň dürli ýagdaýlarynda ulanylyp bilner, şol sanda:

• ** Söhbetdeşlikler **: LangChain adam diline düşünip, döredip we täsir edip bilýän söhbetdeşlik gurmak üçin ulanylyp bilner.
• ** Wirtual kömekçiler **: LangChain meseleleri ýerine ýetirip, soraglara jogap berip we maglumat berip bilýän wirtual kömekçiler gurmak üçin ulanylyp bilner.
• ** Mazmuny döretmek **: LangChain makalalar, blog ýazgylary we sosial media ýazgylary ýaly mazmun döretmek üçin ulanylyp bilner.

Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

LangChain üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek:

1. ** LangChain-i import etmek **: "langchain import"
2. ** LLM döretmek **: `llm = langchain.LLM (" my_llm ")"
3. ** LLM öwretmek **: "llm.train (maglumatlar)"
4. ** Beýleki AI modelleri bilen integrasiýa **: `ai_model = langchain.AIModel (" my_ai_model ")"
5. ** Orkestr düzmek meseleleri **: task = langchain.Task (" my_task ")
6. ** Iş akymlaryny dolandyrmak **: `iş akymy = langchain.Workflow (" my_workflow ")"
7. ** Maglumatlary dolandyrmak **: `data = langchain.Data (" my_data ")"
8. ** Çatbot döretmek **: `chatbot = langchain.Chatbot (" my_chatbot ")"
9. ** Wirtual kömekçi döretmek **: `virtual_assistant = langchain.VirtualAssistant (" my_virtual_assistant ")"
10. ** Mazmuny döretmek **: `mazmun = langchain.ContentGenerator (" my_content_generator ")"

Wizuallaşdyrma

Ine, Chart.js ulanyp, LangChain arhitekturasynyň wizual görnüşi: json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["LLM", "Orkestr", "Integrasiýa", "Taslamalary dolandyrmak", "Iş akymyny dolandyrmak", "Maglumatlary dolandyrmak"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "LangChain Arhitekturasy", "maglumatlar": [10, 8, 6, 4, 2, 1], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800", "# 2196F3", "# 8BC34A", "# 03A9F4", "# FFC107"] } ] }, "opsiýalar": { "title": { "görkezmek": dogry, "text": "LangChain Arhitekturasy" }, "rowaýat": { "görkezmek": dogry } } } Bu wizuallaşdyrma, LLM, orkestr, integrasiýa, meseläni dolandyrmak, iş akymyny dolandyrmak we maglumatlary dolandyrmak ýaly LangChain arhitekturasynyň dürli böleklerini görkezýär.

Netije

LangChain, LLM-leri ulanýan akylly agentleri gurmak üçin çeýe we ulaldylan çarçuwany üpjün edýän güýçli kitaphanadyr. Bu makalada beýan edilen amaly durmuşa geçiriş strategiýalaryna we orkestr usullaryna eýerip, işläp düzüjiler adam diline düşünip, döredip we täsir edip bilýän akylly agentleri gurup bilerler. Programma in engineeringenerçiliginde ulanylyş ýagdaýlary, chatbotlardan we wirtual kömekçilerden başlap, mazmun döretmek we başgalar ýaly dürli programmalarda LangChain-iň potensialyny görkezýär. “LangChain” bilen döredijiler çylşyrymly meseleleri ýerine ýetirip we ulanyjylara baha berip biljek akylly agentleri döredip bilerler.

Kod bloky

Ine, LangChain ulanyp, chatbot döretmegiň usullaryny görkezýän ýönekeý kod bloky: `` piton langchain import ediň

llm = langchain.LLM ("my_llm")

Söhbetdeşlik dörediň

chatbot = langchain.Chatbot (llm)

Bir meseläni kesgitläň

wezipe = langchain.Task ("my_task")

Wezipe ýerine ýetiriň

netije = chatbot.execute (mesele)

Netijäni çap ediň

çap (netije) `` Bu kod bloky LLM, chatbot we bir mesele döredýär we soňra chatbot ulanyp meseläni ýerine ýetirýär. Netije konsola çap edildi.

Pos we Go kody

“LangChain” bu dillerde akylly agentleri gurmak üçin ulanyp boljak “Rust” we “Go” baglanyşyklaryny hem üpjün edýär. Ine, LangChain ulanyp, chatbot döretmegiň usullaryny görkezýän ýönekeý Rust kod blokynyň mysaly: `pos langchain ulanyň :: {LLM, Chatbot};

fn esasy () { // LLM dörediň llm = LLM :: täze ("my_llm") goýsun;

// Çatbot dörediň
chatbot = Chatbot :: täze (llm) bolsun;

// Bir meseläni kesgitläň
goý = wezipe = täze :: "my_task");

// Işi ýerine ýetiriň
netije = chatbot.execute (ýumuş) bolsun;

// Netijäni çap ediň
println! ("{}", netije);

} Ine, LangChain ulanyp, chatbot döretmegiň usullaryny görkezýän ýönekeý Go kod blokynyň mysaly: git esasy paket

import ( "fmt" "github.com/langchain/langchain-go" )

funksiýa esasy () { // LLM dörediň llm: = langchain.NewLLM ("my_llm")

// Çatbot dörediň
chatbot: = langchain.NewChatbot (llm)

// Bir meseläni kesgitläň
wezipe: = langchain.NewTask ("my_task")

// Işi ýerine ýetiriň
netije: = chatbot.Execute (wezipe)

// Netijäni çap ediň
fmt.Println (netije)

} `` Bu kod bloklary, Rust we Go-da LangChain ulanyp, chatbot döretmegiň usullaryny görkezýär.