Introduzione a LangChain LLM: una guida per principianti

LangChain LLM è l'argomento più discusso in città. Ottieni una panoramica di cosa si tratta e come puoi iniziare a utilizzarlo.

Con l'introduzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), l'elaborazione del linguaggio naturale è diventata oggetto di discussione su Internet. Ogni giorno vengono sviluppate nuove applicazioni grazie a LLM come ChatGPT e LangChain.

LangChain è un framework Python open source che consente agli sviluppatori di sviluppare applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni. Le sue applicazioni sono chatbot, riepilogo, domande e risposte generative e molto altro.

Questo articolo fornirà un'introduzione a LangChain LLM. Coprirà i concetti di base, come si confronta con altri modelli linguistici e come iniziare.

Prima di spiegare come funziona LangChain, è necessario capire come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni. Un modello linguistico di grandi dimensioni è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che utilizza il deep learning per addestrare i modelli di machine learning su big data costituiti da dati testuali, numerici e di codice.

L'enorme quantità di dati consente al modello di apprendere i modelli e le relazioni esistenti tra parole, figure e simboli. Questa funzionalità consente al modello di eseguire una serie di attività, come:

Il limite più significativo degli LLM è che i modelli sono molto generali. Questa caratteristica significa che, nonostante la loro capacità di svolgere diverse attività in modo efficace, a volte possono fornire risposte generali a domande o suggerimenti che richiedono esperienza e conoscenza approfondita del settore invece di risposte specifiche.

Sviluppato da Harrison Chase alla fine del 2022, il framework LangChain offre un approccio innovativo ai LLM. Il processo inizia preelaborando i testi del set di dati suddividendoli in parti o riepiloghi più piccoli. I riepiloghi vengono quindi incorporati in uno spazio vettoriale. Il modello riceve una domanda, cerca i riepiloghi e fornisce la risposta appropriata.

Il metodo di preelaborazione di LangChain è una caratteristica fondamentale che è inevitabile man mano che i LLM diventano più potenti e ad alta intensità di dati. Questo metodo viene utilizzato principalmente nei casi di ricerca di codice e semantica perché fornisce raccolta e interazione in tempo reale con gli LLM.

La seguente panoramica comparativa mira a evidenziare le caratteristiche e le capacità uniche che distinguono LangChain LLM dagli altri modelli linguistici esistenti sul mercato:

Ora imparerai come implementare LangChain in uno scenario di caso d'uso reale per capire come funziona. Prima di iniziare lo sviluppo, è necessario configurare l'ambiente di sviluppo.

Innanzitutto, crea un ambiente virtuale e installa le dipendenze seguenti:

Utilizzando pip, esegui il comando seguente per installare le dipendenze:

Il comando precedente installa i pacchetti e crea un ambiente virtuale.

Innanzitutto, importa le classi necessarie comeLLMChain,OpenAI,Catena di conversazione, EModello Promptdallangchainpacchetto.

Le classi LangChain delineano ed eseguono le catene del modello linguistico.

Successivamente, ottieni la chiave API OpenAI. Per accedere alla chiave API di OpenAI, devi disporre di un account OpenAI, quindi passare alla piattaforma API OpenAI.

Nella dashboard, fai clic sull'icona Profilo. Quindi, fare clic suVisualizza le chiavi APIpulsante.

Quindi, fare clic suCrea una nuova chiave segretapulsante per ottenere una nuova chiave API.

Inserisci il nome richiesto della chiave API.

Riceverai unchiave segretarichiesta.

Copia e archivia la chiave API in un luogo sicuro per un uso futuro.

Procederemo ora allo sviluppo di una semplice applicazione di chat come segue:

Successivamente, caricherai la catena ChatGPT utilizzando la chiave API memorizzata in precedenza.

Questo codice carica la catena LLM con la chiave API OpenAI e il modello di prompt. Viene quindi fornito l'input dell'utente e viene visualizzato il relativo output.

Sopra è riportato l'output previsto.

Il consumo di LLM sta crescendo rapidamente e sta cambiando il modo in cui gli esseri umani interagiscono con le macchine della conoscenza. Framework come LangChain sono in prima linea nel fornire agli sviluppatori un modo semplice e agevole per servire i LLM alle applicazioni. Anche i modelli di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, Bard e Hugging Face non vengono lasciati indietro nell’avanzamento delle applicazioni LLM.