Introdução ao LangChain LLM: um guia para iniciantes

LangChain LLM é o assunto da moda na cidade. Obtenha uma visão geral do que é e como você pode começar a usá-lo.

Com a introdução de grandes modelos de linguagem (LLMs), o Processamento de Linguagem Natural tem sido o assunto da Internet. Novos aplicativos estão sendo desenvolvidos diariamente devido a LLMs como ChatGPT e LangChain.

LangChain é uma estrutura Python de código aberto que permite aos desenvolvedores desenvolver aplicativos baseados em grandes modelos de linguagem. Suas aplicações são chatbots, resumos, perguntas e respostas generativas e muito mais.

Este artigo fornecerá uma introdução ao LangChain LLM. Abordará os conceitos básicos, como ele se compara a outros modelos de linguagem e como começar a usá-lo.

Antes de explicar como funciona o LangChain, primeiro você precisa entender como funcionam os grandes modelos de linguagem. Um grande modelo de linguagem é um tipo de inteligência artificial (IA) que usa aprendizado profundo para treinar modelos de aprendizado de máquina em big data que consiste em dados textuais, numéricos e de código.

A grande quantidade de dados permite que o modelo aprenda os padrões e relações existentes entre palavras, figuras e símbolos. Esse recurso permite que o modelo execute uma série de tarefas, como:

A limitação mais significativa dos LLMs é que os modelos são muito gerais. Esse recurso significa que, apesar de sua capacidade de executar diversas tarefas de maneira eficaz, às vezes eles podem fornecer respostas gerais a perguntas ou solicitações que exigem experiência e profundo conhecimento do domínio, em vez de respostas específicas.

Desenvolvido por Harrison Chase no final de 2022, a estrutura LangChain oferece uma abordagem inovadora para LLMs. O processo começa pré-processando os textos do conjunto de dados, dividindo-os em partes menores ou resumos. Os resumos são então incorporados em um espaço vetorial. O modelo recebe uma pergunta, pesquisa os resumos e fornece a resposta apropriada.

O método de pré-processamento do LangChain é um recurso crítico inevitável à medida que os LLMs se tornam mais poderosos e com uso intensivo de dados. Este método é usado principalmente em casos de pesquisa de código e semântica porque fornece coleta e interação em tempo real com os LLMs.

A visão comparativa a seguir visa destacar os recursos e capacidades exclusivos que diferenciam o LangChain LLM de outros modelos de linguagem existentes no mercado:

Agora você aprenderá como implementar LangChain em um cenário de caso de uso real para entender como ele funciona. Antes de iniciar o desenvolvimento, você precisa configurar o ambiente de desenvolvimento.

Primeiro, crie um ambiente virtual e instale as dependências abaixo:

Usando pip, execute o comando abaixo para instalar as dependências:

O comando acima instala os pacotes e cria um ambiente virtual.

Primeiro, importe as classes necessárias, comoLLMChain,OpenAI,Cadeia de conversação, eModelo de promptdecadeia de idiomaspacote.

As classes LangChain descrevem e executam as cadeias do modelo de linguagem.

Em seguida, obtenha a chave da API OpenAI. Para acessar a chave API da OpenAI, você deve ter uma conta OpenAI e, em seguida, migrar para a plataforma API OpenAI.

No painel, clique no ícone Perfil. Em seguida, clique noVer chaves de APIbotão.

A seguir, clique noCrie uma nova chave secretabotão para obter uma nova chave de API.

Insira o nome solicitado da chave API.

Você receberá umchave secretaincitar.

Copie e armazene a chave API em um local seguro para uso futuro.

Agora você desenvolverá um aplicativo de bate-papo simples da seguinte maneira:

A seguir, você carregará a cadeia ChatGPT usando a chave API armazenada anteriormente.

Este código carrega a cadeia LLM com a chave da API OpenAI e o modelo de prompt. A entrada do usuário é então fornecida e sua saída é exibida.

Acima está o resultado esperado.

O consumo de LLMs está crescendo rapidamente e mudando a forma como os humanos interagem com as máquinas do conhecimento. Frameworks como LangChain estão na vanguarda em fornecer aos desenvolvedores uma maneira fácil e simples de servir LLMs para aplicativos. Modelos generativos de IA como ChatGPT, Bard e Hugging Face também não são deixados para trás no avanço dos aplicativos LLM.