Что такое Langchain и большие языковые модели?

Что такое Langchain и языковые модели?

Если вы разработчик или просто увлечены технологиями, то, скорее всего, вы уже сталкивались с инструментами искусственного интеллекта, такими как ChatGPT. Эти утилиты работают на основе передовых больших языковых моделей (LLM). Хотите поднять планку выше и создавать свои собственные приложения на основе LLM? Тогда платформа LangChain именно для вас.

Давайте отложим все в сторону и сначала поймем, что такое LLM. Затем мы можем рассмотреть LangChain с помощью простого учебника. Звучит интересно? Приступим.

Что такое большие языковые модели (LLM)?

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и GPT-4 от OpenAI, являются алгоритмами машинного обучения, разработанными для понимания и генерации текста, похожего на человеческий, на основе данных, на которых они были обучены. Эти модели созданы с использованием нейронных сетей с миллионами или даже миллиардами параметров, что позволяет им выполнять сложные задачи, такие как перевод, суммирование, ответы на вопросы и даже творческое письмо.

Обученные на разнообразных и обширных наборах данных, часто включающих части интернета, книги и другие тексты, LLM-модели анализируют шаблоны и взаимосвязи между словами и фразами, чтобы генерировать связный и контекстно значимый вывод. Хотя они могут выполнять широкий спектр языковых задач, они не обладают сознанием и не имеют понимания или эмоций, несмотря на их способность подражать таким качествам в генерируемом тексте.

Источник информации: NVIDIA

Большие языковые модели в основном относятся к категории структур глубокого обучения, известных как трансформерные сети. Модель трансформера – это тип нейронной сети, который понимает контекст и значимость, определяя связи между элементами в последовательности, такими как слова в данном предложении.

Что такое LangChain?

Разработанный Харрисоном Чейзом и дебютировавший в октябре 2022 года, LangChain служит открытой платформой, предназначенной для создания надежных приложений, работающих на основе больших языковых моделей, таких как чат-боты, наподобие ChatGPT, и различные индивидуальные приложения.

LangChain стремится предоставить инженерам данных всеобъемлющий набор инструментов для использования LLM в различных сценариях использования, таких как чат-боты, автоматический вопросно-ответный сервис, суммирование текста и многое другое.

LangChain состоит из 6 модулей, описанных ниже:

Источник информации о картинке: ByteByteGo

  • Большие языковые модели: LangChain служит стандартным интерфейсом, который позволяет взаимодействовать с широким спектром больших языковых моделей (LLM).

  • Построение подсказок: LangChain предлагает различные классы и функции, предназначенные для упрощения процесса создания и обработки подсказок.

  • Разговорная память: LangChain включает модули памяти, позволяющие управлять и изменять предыдущие чат-диалоги, что является важной особенностью для чат-ботов, которым необходимо вспомнить предыдущие взаимодействия.

  • Интеллектуальные агенты: LangChain оснащает агентов всеобъемлющим набором инструментов. Эти агенты могут выбирать, какие инструменты использовать на основе ввода пользователя.

  • Индексы: Индексы в LangChain – это методы организации документов таким образом, чтобы обеспечить эффективное взаимодействие с LLM.

  • Цепи: В то время как использование одной LLM может быть достаточным для более простых задач, LangChain предоставляет стандартный интерфейс и некоторые часто используемые реализации для объединения LLM в более сложные приложения, как внутри себя, так и с другими специализированными модулями.

Как работает LangChain?

LangChain состоит из большого объема данных, и эти данные разбиваются на более мелкие части, которые легко встраиваются в векторное хранилище. Теперь, с помощью LLM, мы можем извлечь только необходимую информацию.

Когда пользователь вводит подсказку, LangChain запрашивает у векторного хранилища соответствующую информацию. Когда найдена точная или почти соответствующая информация, мы передаем эту информацию в LLM для завершения или генерации ответа, который пользователь ищет.

Начните работу с LangChain

Давайте используем функцию Notebooks от SingleStore (она бесплатна для использования) в качестве нашей среды разработки для этого учебника.

Благодаря расширенным возможностям Notebooks от SingleStore профессионалы по работе с данными могут легко работать и экспериментировать.

Что такое Single Store?

SingleStore – распределенная, в памяти, система управления базами данных SQL, разработанная для высокопроизводительных приложений с высокой скоростью. Он предлагает аналитику в реальном времени и совмещает возможности традиционной операционной базы данных с аналитической базой данных, что позволяет выполнять транзакции и аналитику в одной системе.

Зарегистрируйтесь в SingleStore, чтобы использовать Notebooks.

После регистрации в SingleStore вы также получите 600 долларов бесплатных вычислительных ресурсов. Так почему бы не воспользоваться этой возможностью?

Нажмите на “Notebooks” и начните с пустого Notebook.

Назовите его, например, “LangChain-Tutorial” или по своему усмотрению.

Давайте начнем работать с нашим только что созданным Notebook. Следуйте этому пошаговому руководству и добавляйте код, показанный на каждом шаге, в свой Notebook и выполняйте его. Давайте начнем!

Теперь, чтобы использовать Langchain, сначала установим его с помощью команды pip.

Для работы с LangChain вам необходимо интегрироваться с одним или несколькими поставщиками моделей, такими как OpenAI или Hugging Face. В этом примере давайте воспользуемся API OpenAI, поэтому установим его.

Затем нам нужно настроить переменную среды для площадки. Давайте сделаем это.

Надеюсь, вы знаете, как получить свой API-ключ, если нет, перейдите по этой ссылке, чтобы получить свой ключ API OpenAI.

[Примечание: убедитесь, что у вас все еще есть квота на использование вашего API-ключа]

Далее, давайте получим модель LLM, например OpenAI, и предскажем с помощью этой модели.

Давайте спросим у нашей модели топ-5 самых населенных городов в мире.

Как видите, наша модель сделала предсказание и вывела 5 самых населенных городов в мире.

Шаблоны запросов

Давайте сначала определим шаблон запроса.

Мы создали наш запрос. Чтобы получить предсказание, давайте теперь вызовем метод format и передадим ему входные данные.

Создание цепочек

До сих пор мы видели, как инициализировать модель LLM и получать предсказание с помощью этой модели. Теперь давайте сделаем шаг вперед и объединим эти шаги с помощью класса LLMChain.

Вы можете увидеть предсказание модели.

Разработка приложения с использованием LangChain LLM

Снова используйте Notebooks SingleStore в качестве среды разработки.

Давайте разработаем очень простое чат-приложение.

Начните с пустого Notebook и назовите его по своему усмотрению.

  • Сначала установите зависимости.
  • Затем импортируйте установленные зависимости.
  • Получите свой API-ключ OpenAI и сохраните его в безопасности.

  • Добавьте и настройте шаблон LLM

  • Загрузите цепочку ChatGPT с сохраненным вами API-ключом. Добавьте ввод человека “Что такое SingleStore?”. Вы можете изменить свой ввод на то, что хотите.

Скрипт инициализирует цепочку LLM с использованием API-ключа OpenAI и предустановленного запроса. Затем он принимает ввод пользователя и показывает полученный вывод.

Ожидаемый вывод показан ниже,

Играйте с этим, изменяя текст/содержимое ввода пользователя.

Полные шаги выполнения в кодовом формате доступны на GitHub.

LangChain становится незаменимой платформой для инженеров данных и разработчиков, стремящихся создавать передовые приложения на основе больших языковых моделей. В отличие от традиционных инструментов и платформ, LangChain предлагает более надежную и гибкую среду разработки, адаптированную для сложных AI-приложений. LangChain – это не просто еще один инструмент в арсенале разработчика; это преобразующая платформа, которая переопределяет возможности в области AI-приложений.

В области приложений GenAI и LLM настоятельно рекомендуется ознакомиться с векторными базами данных. Недавно я написал полное руководство по векторным базам данных, вам может быть интересно ознакомиться с этой статьей.

Векторная база данных: Руководство для начинающих!