6 проблем LLM, которые LangChain пытается оценить

6 проблем, которые LangChain пытается оценить в рамках LLM

 

 

В постоянно меняющемся мире технологий, всплеск больших языковых моделей (LLM) не был ничем иным, как революцией. Инструменты, такие как ChatGPT и Google BARD, находятся на переднем крае, демонстрируя возможности цифрового взаимодействия и разработки приложений.

Успех моделей, таких как ChatGPT, вызвал интерес у компаний, желающих использовать возможности этих продвинутых языковых моделей.

Однако, истинная сила LLM заключается не только в их самостоятельных возможностях.

Их потенциал усиливается, когда они интегрируются с дополнительными вычислительными ресурсами и базами знаний, создавая приложения, которые не только “умны” и владеют языком, но и обогащены данными и вычислительной мощностью.

Вот именно это и оценивает LangChain.

LangChain – это инновационная платформа, созданная для полного раскрытия возможностей LLM, позволяющая их плавное симбиозное взаимодействие с другими системами и ресурсами. Это инструмент, который дает специалистам по данным возможность создавать приложения, которые не только интеллектуальны, но и контекстуально осведомлены, полностью используя обширное множество доступной информации и вычислительных возможностей сегодня.

Это не просто инструмент, это сила, которая меняет техническую обстановку.

Из этого возникает следующий вопрос:

Как LangChain изменит границы возможностей LLM?

Оставайтесь со мной, и давайте попытаемся вместе все это узнать.

 

Что такое LangChain?

 

LangChain – это открытая платформа, построенная вокруг LLM. Она предоставляет разработчикам арсенал инструментов, компонентов и интерфейсов, которые упрощают архитектуру приложений, основанных на LLM.

Однако это не просто еще один инструмент.

Работа с LLM иногда может казаться попыткой втиснуть квадратную заглушку в круглое отверстие.

Возникают некоторые общие проблемы, с которыми, наверное, большинство из вас уже сталкивалось:

  • Как стандартизировать структуры подсказок.
  • Как убедиться, что выходные данные LLM могут быть использованы другими модулями или библиотеками.
  • Как легко переключиться с одной модели LLM на другую.
  • Как сохранить некоторую информацию в памяти по необходимости.
  • Как работать с данными.

Все эти проблемы приводят нас к следующему вопросу:

Как разработать сложное приложение, уверенно зная, что модель LLM будет вести себя ожидаемым образом.

 

С подсказками, переполненными повторяющимися структурами и текстом, а ответы такие неструктурированные, как детская игровая комната, и память этих моделей? Давайте просто скажем, что она не очень слабая.

Так… как мы можем с ними работать?

Попытка разработки сложных приложений с использованием искусственного интеллекта и LLM может вызвать массу проблем.

И здесь на помощь приходит LangChain в качестве решителя проблем.

По сути, LangChain состоит из нескольких умных компонентов, позволяющих легко интегрировать LLM в любую разработку.

LangChain вызывает восторг своей способностью усиливать возможности мощных больших языковых моделей, наделяя их памятью и контекстом. Это позволяет имитировать процессы “рассуждения” и более точно решать сложные задачи.

Для разработчиков привлекательность LangChain заключается в инновационном подходе к созданию пользовательских интерфейсов. Вместо традиционных методов, таких как перетаскивание и кодирование, пользователи могут непосредственно изложить свои потребности, и интерфейс будет адаптирован под эти запросы.

Это платформа, способная значительно ускорить разработку программного обеспечения и работы с данными с использованием LLM в приложениях и потоках данных.

И это приводит нас к следующему вопросу…

 

Как LangChain пытается решить все эти проблемы?

 

Зная, что у текущих LLM есть 6 основных проблем, мы можем посмотреть, как LangChain пытается их решить.

  

1. Подсказки стали слишком сложными

Давайте попробуем вспомнить, как быстро эволюционировала концепция подсказки в течение последних нескольких месяцев.

Все началось с простой строки, описывающей легкую задачу для выполнения:

Привет ChatGPT, можешь ли ты объяснить мне, как построить диаграмму рассеяния в Python?

Однако со временем люди поняли, что это было слишком просто. Мы не предоставляли достаточно контекста для понимания главной задачи искусственному интеллекту.

Сегодня нам нужно рассказывать LLM гораздо больше, чем просто описывать основную задачу. Мы должны описывать поведение, стиль написания и включать инструкции, чтобы убедиться в точности ответа. И любая другая деталь, чтобы дать более контекстуализированную инструкцию нашей модели.

Поэтому сегодня, вместо использования первой подсказки, мы будем представлять что-то вроде:

Привет ChatGPT, представь, что ты - data scientist. Ты хорошо разбираешься в анализе данных и визуализации с помощью Python. Можешь ли ты объяснить мне, как сгенерировать диаграмму рассеяния с использованием библиотеки Seaborn в Python?

Верно?

Однако, как уже многие из вас заметили, я могу запросить другую задачу, но сохранить ту же основу поведения LLM. Это означает, что большая часть подсказки может оставаться такой же.

Вот почему мы должны иметь возможность написать эту часть только один раз и затем добавить ее в любую нужную вам подсказку.

LangChain исправляет эту проблему повторяющегося текста, предлагая шаблоны для подсказок.

Эти шаблоны смешивают конкретные детали, необходимые для вашей задачи (точное указание на диаграмму рассеяния) с обычным текстом (например, описание основного поведения модели).

Таким образом, наш окончательный шаблон подсказки будет:

Привет ChatGPT, представь, что ты - data scientist. Ты хорошо разбираешься в анализе данных и визуализации с помощью Python. Можешь ли ты объяснить мне, как сгенерировать  с использованием  библиотеки в Python?

С двумя основными входными переменными:

  • тип диаграммы
  • библиотека Python

2. Ответы неструктурированы по своей природе

Мы, люди, легко интерпретируем текст. Вот почему, когда общаемся с любым разговорным чатботом, например ChatGPT, мы легко общаемся с простым текстом.

Однако, когда используем те же самые алгоритмы искусственного интеллекта для приложений или программ, ответы должны быть представлены в структурированном формате, например CSV или JSON.

Опять же, мы можем попытаться создать сложные подсказки, которые запрашивают структурированный вывод. Но мы не можем быть на 100% уверены, что этот вывод будет сгенерирован именно в формате, который нам нужен.

Вот где приходят на помощь Output parsers LangChain.

Этот класс позволяет нам разбирать ответы LLM и генерировать структурированную переменную, которую легко использовать. Забудьте о просьбе к ChatGPT отвечать в формате JSON, теперь с помощью LangChain вы можете разбирать свой вывод и создавать свой собственный JSON.

3. LLM не имеют памяти – но некоторым приложениям может она понадобиться.

Теперь представьте, что вы общаетесь с вопросно-ответным чатботом компании. Вы отправляете подробное описание того, что вам нужно, чатбот правильно отвечает, а после второй итерации… все исчезает!

Это похоже на то, что происходит при использовании любого LLM через API. Когда используется GPT или любой другой чатбот-интерфейс, модель искусственного интеллекта забывает любую часть разговора в тот же момент, когда мы переходим к следующему ходу.

У них нет памяти или у них есть очень мало памяти.

И это может привести к непонятным или неправильным ответам.

Как уже многие из вас догадались, LangChain снова готов прийти на помощь нам.

LangChain предлагает класс под названием memory. Он позволяет нам сделать модель осведомленной о контексте, будь то сохранение всей истории чата или только краткого обзора, чтобы избежать неправильных ответов.

4. Почему выбирать одну LLM, когда можно иметь их все?

Мы все знаем, что модели GPT от OpenAI все еще являются ЛЛМ. Однако… Есть множество других вариантов, таких как Llama от Meta, Claude или модели с открытым исходным кодом от Hugging Face Hub.

Если вы разрабатываете программу только для одной компании, то вы ограничены их инструментами и правилами.

Использование нативного API одной модели делает вас полностью зависимым от нее.

Представьте себе, что вы создали функции искусственного интеллекта в своем приложении с помощью GPT, но позже обнаружили, что вам нужно внедрить функцию, которую лучше оценить с помощью Llama от Meta.

Вам придется начать все с нуля… что совсем не хорошо.

LangChain предлагает что-то, называемое классом LLM. Представьте его как специальный инструмент, который облегчает переход от одной модели языка к другой или даже одновременное использование нескольких моделей в вашем приложении.

Именно поэтому разработка непосредственно с LangChain позволяет рассмотреть множество моделей одновременно.

5. Передача данных в LLM нетривиальна

Языковые модели, такие как GPT-4, обучаются с использованием большого объема текста. Поэтому они работают с текстом по своей природе. Однако они часто испытывают трудности в работе с данными.

Почему? – можете спросить вы.

Можно выделить две основные проблемы:

  • При работе с данными нам сначала нужно знать, как хранить эти данные и как эффективно выбирать данные, которые мы хотим показать модели. LangChain помогает с этой проблемой с помощью так называемых индексов. Они позволяют вам брать данные из разных источников, таких как базы данных или электронные таблицы, и подготавливать их для последующей отправки в AI-систему по частям.
  • С другой стороны, нам нужно решить, как поместить эти данные в запрос, который будет передан модели. Самым простым способом является просто вставка всех данных непосредственно в запрос, но также есть более умные способы.

Во втором случае у LangChain есть некоторые специальные инструменты, которые используют разные методы для предоставления данных ИИ. Это может быть использование прямой вставки запроса, которое позволяет вам поместить всю набор данных прямо в запрос, или использование более продвинутых функций, таких как Map-reduce, Refine или Map-rerank, которые облегчают отправку данных любому LLM.

6. Стандартизация интерфейсов разработки

Всегда сложно интегрировать LLM в большие системы или рабочие процессы. Например, вам может понадобиться получить информацию из базы данных, передать ее ИИ, а затем использовать ответ ИИ в другой части вашей системы.

У LangChain есть специальные функции для подобных ситуаций.

  • Цепочки – это последовательность шагов, связанных друг с другом простым, прямым способом.
  • Агенты работают умнее и могут принимать решения о том, что делать дальше, основываясь на ответе ИИ.

LangChain также упрощает этот процесс, предоставляя стандартизированные интерфейсы, которые ускоряют процесс разработки, упрощают интеграцию и объединение вызовов к LLM и другим утилитам, улучшая его в целом.

Заключение

В основе, LangChain предлагает набор инструментов и функций, которые облегчают разработку приложений с использованием LLM, решая проблемы создания запросов, структуризации ответов и интеграции моделей.

LangChain – это не просто фреймворк, это переломный момент в мире инженерии данных и LLM.

Это мост между сложным, порой хаотичным миром ИИ и структурированным, систематичным подходом, необходимым в приложениях обработки данных.

Подводя итог нашему исследованию, одно становится ясно:

LangChain – это не только формирование будущего LLM, но и формирование будущего самой технологии.

[Josep Ferrer](https://www.linkedin.com/in/josep-ferrer-sanchez) – инженер-аналитик из Барселоны. Он окончил физическую инженерию и в настоящее время работает в области науки о данных, применяемой к человеческой мобильности. Он является контент-создателем в свободное время, фокусирующимся на науке о данных и технологии. Вы можете связаться с ним по ссылке LinkedIn, Twitter или VoAGI.