Nul tot gevorderde vinnige ingenieurswese met Langchain in Python

'n Belangrike aspek van Groottaalmodelle (LLM's) is die aantal parameters wat hierdie modelle vir leer gebruik. Hoe meer parameters 'n model het, hoe beter kan dit die verband tussen woorde en frases verstaan. Dit beteken dat modelle met biljoene parameters die vermoë het om verskeie kreatiewe teksformate te genereer en oop-einde en uitdagende vrae op 'n insiggewende manier te beantwoord.

LLM's soos ChatGPT, wat die Transformer-model gebruik, is vaardig in die verstaan ​​en generering van menslike taal, wat hulle nuttig maak vir toepassings wat natuurlike taalbegrip vereis. Hulle is egter nie sonder hul beperkings nie, wat onder meer verouderde kennis, onvermoë om met eksterne sisteme te kommunikeer, gebrek aan konteksbegrip en die generering van geloofwaardig-klinkende maar verkeerde of onsinnige response insluit.

Om hierdie beperkings aan te spreek, vereis die integrasie van LLM's met eksterne databronne en vermoëns, wat kompleksiteit kan bied en uitgebreide kodering en datahanteringsvaardighede vereis. Dit, tesame met die uitdagings om KI-konsepte en komplekse algoritmes te verstaan, dra by tot die leerkurwe wat verband hou met die ontwikkeling van toepassings wat LLM's gebruik.

Nietemin kan die integrasie van LLM'e met ander instrumente om LLM-aangedrewe toepassings te vorm ons digitale landskap herdefinieer. Die potensiaal van sulke toepassings is groot, insluitend die verbetering van doeltreffendheid en produktiwiteit, die vereenvoudiging van take, die verbetering van besluitneming en die verskaffing van persoonlike ervarings.

In hierdie artikel sal ons dieper in hierdie kwessies delf, die gevorderde tegnieke van vinnige ingenieurswese met Langchain ondersoek, duidelike verduidelikings, praktiese voorbeelde en stap-vir-stap instruksies bied oor hoe om dit te implementeer.

Langchain, 'n moderne biblioteek, bring gemak en buigsaamheid by die ontwerp, implementering en instel van aanwysings. Terwyl ons die beginsels en praktyke van vinnige ingenieurswese uitpak, sal jy leer hoe om Langchain se kragtige kenmerke te gebruik om die sterk punte van SOTA Generatiewe AI-modelle soos GPT-4 te benut.

Verstaan ​​opdragte

Voordat u in die tegniese aspekte van vinnige ingenieurswese duik, is dit noodsaaklik om die konsep van aansporings en die betekenis daarvan te begryp.

'N'vinnige' is 'n reeks tekens wat gebruik word as invoer tot 'n taalmodel, wat dit opdrag gee om 'n spesifieke tipe reaksie te genereer. Aansporings speel 'n deurslaggewende rol in die bestuur van die gedrag van 'n model. Dit kan die kwaliteit van die gegenereerde teks beïnvloed, en wanneer dit korrek vervaardig is, kan dit die model help om insiggewende, akkurate en konteksspesifieke resultate te verskaf.

Vinnige ingenieurswese is die kuns en wetenskap om effektiewe aanwysings te ontwerp. Die doel is om die gewenste uitset uit 'n taalmodel te verkry. Deur aansporings noukeurig te kies en te struktureer, kan 'n mens die model lei om meer akkurate en relevante antwoorde te genereer. In die praktyk behels dit die fyninstelling van die insetfrases om te voldoen aan die model se opleiding en strukturele vooroordele.

Die gesofistikeerdheid van vinnige ingenieurswese wissel van eenvoudige tegnieke, soos om die model met relevante sleutelwoorde te voed, tot meer gevorderde metodes wat die ontwerp van komplekse, gestruktureerde aanwysings behels wat die interne meganika van die model tot sy voordeel gebruik.

Langchain: Die vinnigste groeiende spoedinstrument

LangChain, van stapel gestuur in Oktober 2022 deur Harrison Chase, het een van die geword mees hoog aangeskrewe oopbronraamwerke op GitHub in 2023. Dit bied 'n vereenvoudigde en gestandaardiseerde koppelvlak vir die inkorporering van groottaalmodelle (LLM's) in toepassings. Dit bied ook 'n kenmerkryke koppelvlak vir vinnige ingenieurswese, wat ontwikkelaars in staat stel om met verskillende strategieë te eksperimenteer en hul resultate te evalueer. Deur Langchain te gebruik, kan jy vinnige ingenieurstake meer effektief en intuïtief uitvoer.

LangFlow dien as 'n gebruikerskoppelvlak om LangChain-komponente in 'n uitvoerbare vloeidiagram te orkestreer, wat vinnige prototipering en eksperimentering moontlik maak.

LangChain vul 'n deurslaggewende gaping in KI-ontwikkeling vir die massas. Dit stel 'n verskeidenheid NLP-toepassings soos virtuele assistente, inhoudopwekkers, vraag-antwoordstelsels en meer in staat om 'n reeks werklike probleme op te los.

Eerder as om 'n selfstandige model of verskaffer te wees, vereenvoudig LangChain die interaksie met diverse modelle, wat die vermoëns van LLM-toepassings uitbrei buite die beperkings van 'n eenvoudige API-oproep.

Die argitektuur van LangChain

LangChain se hoofkomponente sluit in Model I/O, Prompt Templates, Memory, Agents, and Chains.

Model I/O

LangChain fasiliteer 'n naatlose verbinding met verskeie taalmodelle deur hulle te vou met 'n gestandaardiseerde koppelvlak bekend as Model I/O. Dit vergemaklik 'n moeitelose modelskakelaar vir optimalisering of beter werkverrigting. LangChain ondersteun verskeie taalmodelverskaffers, insluitend OpenAI, HuggingFace, Blou, Vuurwerke, En meer.

Vinnige sjablone

Dit word gebruik om interaksies met LLM's te bestuur en te optimaliseer deur bondige instruksies of voorbeelde te verskaf. Die optimalisering van aanmanings verbeter modelwerkverrigting, en hul buigsaamheid dra aansienlik by tot die insetproses.

'n Eenvoudige voorbeeld van 'n vinnige sjabloon:

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(input_variables=["subject"],
template="What are the recent advancements in the field of {subject}?")
print(prompt.format(subject="Natural Language Processing"))

Soos ons vorder in kompleksiteit, kom ons meer gesofistikeerde patrone in LangChain teë, soos die Reason and Act (ReAct) patroon. ReAct is 'n noodsaaklike patroon vir aksie-uitvoering waar die agent 'n taak aan 'n toepaslike instrument toewys, die insette daarvoor aanpas en die uitset daarvan ontleed om die taak uit te voer. Die Python-voorbeeld hieronder toon 'n ReAct-patroon. Dit demonstreer hoe 'n aansporing in LangChain gestruktureer is, deur 'n reeks gedagtes en aksies te gebruik om deur 'n probleem te redeneer en 'n finale antwoord te lewer:

PREFIX = """Answer the following question using the given tools:"""
FORMAT_INSTRUCTIONS = """Follow this format:
Question: {input_question}
Thought: your initial thought on the question
Action: your chosen action from [{tool_names}]
Action Input: your input for the action
Observation: the action's outcome"""
SUFFIX = """Start!
Question: {input}
Thought:{agent_scratchpad}"""

Memory

Geheue is 'n kritieke konsep in LangChain, wat LLM's en gereedskap in staat stel om inligting oor tyd te behou. Hierdie statige gedrag verbeter die werkverrigting van LangChain-toepassings deur vorige reaksies, gebruikerinteraksies, die toestand van die omgewing en die agent se doelwitte te stoor. Die ConversationBufferMemory- en ConversationBufferWindowMemory-strategieë help om tred te hou met die volle of onlangse dele van 'n gesprek, onderskeidelik. Vir 'n meer gesofistikeerde benadering, maak die ConversationKGMemory-strategie dit moontlik om die gesprek te enkodeer as 'n kennisgrafiek wat teruggevoer kan word in aanwysings of gebruik kan word om antwoorde te voorspel sonder om die LLM te bel.

Agente

'n Agent tree in wisselwerking met die wêreld deur aksies en take uit te voer. In LangChain kombineer agente gereedskap en kettings vir taakuitvoering. Dit kan 'n verbinding met die buitewêreld vestig vir inligtingherwinning om LLM-kennis aan te vul, en sodoende hul inherente beperkings te oorkom. Hulle kan besluit om berekeninge aan 'n sakrekenaar of Python-tolk deur te gee, afhangende van die situasie.

Agente is toegerus met subkomponente:

• Gereedskap: Dit is funksionele komponente.
• hulpmiddels: Versamelings gereedskap.
• Agent Eksekuteurs: Dit is die uitvoeringsmeganisme wat dit moontlik maak om tussen gereedskap te kies.

Agente in LangChain volg ook die Zero-shot ReAct-patroon, waar die besluit slegs op die instrument se beskrywing gebaseer is. Hierdie meganisme kan met geheue uitgebrei word om die volle gesprekgeskiedenis in ag te neem. Met ReAct, in plaas daarvan om 'n LLM te vra om jou teks outomaties te voltooi, kan jy dit vra om in 'n gedagte/handeling/waarnemingslus te reageer.

Kettings

Kettings, soos die term aandui, is reekse van bewerkings wat die LangChain-biblioteek toelaat om taalmodel-insette en -uitsette naatloos te verwerk. Hierdie integrale komponente van LangChain is fundamenteel saamgestel uit skakels, wat ander kettings kan wees, of primitiewe soos aanwysings, taalmodelle of nutsprogramme.

Stel jou 'n ketting voor as 'n vervoerband in 'n fabriek. Elke stap op hierdie band verteenwoordig 'n sekere bewerking, wat kan wees om 'n taalmodel aan te roep, 'n Python-funksie op 'n teks toe te pas, of selfs die model op 'n spesifieke manier aan te spoor.

LangChain kategoriseer sy kettings in drie tipes: Nutskettings, Generiese kettings en Combine Documents-kettings. Ons sal in Nutskettings en Generiese kettings duik vir ons bespreking.

• Nutskettings is spesifiek ontwerp om presiese antwoorde uit taalmodelle vir nou gedefinieerde take te onttrek. Kom ons kyk byvoorbeeld na die LLMMathChain. Hierdie nutsketting stel taalmodelle in staat om wiskundige berekeninge uit te voer. Dit aanvaar 'n vraag in natuurlike taal, en die taalmodel genereer op sy beurt 'n Python-kodebrokkie wat dan uitgevoer word om die antwoord te produseer.
• Generiese kettings, aan die ander kant, dien as boublokke vir ander kettings, maar kan nie direk selfstandig gebruik word nie. Hierdie kettings, soos die LLMChain, is fundamenteel en word dikwels met ander kettings gekombineer om ingewikkelde take uit te voer. Byvoorbeeld, die LLMChain word gereeld gebruik om 'n taalmodelvoorwerp te bevraagteken deur die invoer te formateer op grond van 'n verskafde vinnige sjabloon en dit dan na die taalmodel deur te gee.

Stap-vir-stap implementering van vinnige ingenieurswese met Langchain

Ons sal jou deur die proses lei om vinnige ingenieurswese met behulp van Langchain te implementeer. Voordat jy voortgaan, maak seker dat jy die nodige sagteware en pakkette geïnstalleer het.

U kan voordeel trek uit gewilde instrumente soos Docker, Conda, Pip en Poësie om LangChain op te stel. Die relevante installasielêers vir elk van hierdie metodes kan gevind word in die LangChain-bewaarplek by https://github.com/benman1/generative_ai_with_langchain. Dit sluit in a dockerfile vir Docker, a vereistes.txt vir Pip, a pyproject.toml vir Poësie, en a langchain_ai.yml lêer vir Conda.

In ons artikel sal ons Pip, die standaard pakketbestuurder vir Python, gebruik om die installering en bestuur van derdeparty-biblioteke te vergemaklik. As dit nie by jou Python-verspreiding ingesluit is nie, kan jy Pip installeer deur die instruksies by te volg https://pip.pypa.io/.

Om 'n biblioteek met Pip te installeer, gebruik die opdrag pip install library_name.

Pip bestuur egter nie omgewings op sy eie nie. Om verskillende omgewings te hanteer, gebruik ons ​​die instrument virtualenv.

In die volgende afdeling sal ons modelintegrasies bespreek.

Stap 1: Stel Langchain op

Eerstens moet jy die Langchain-pakket installeer. Ons gebruik Windows OS. Voer die volgende opdrag in jou terminaal uit om dit te installeer:

pip install langchain

Stap 2: Die invoer van Langchain en ander nodige modules

Voer dan Langchain in saam met ander nodige modules. Hier voer ons ook die transformatorsbiblioteek in, wat wyd in NLP-take gebruik word.

import langchain
from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer

Stap 3: Laai voorafopgeleide model

Maak AI oop

OpenAI modelle kan gerieflik met die LangChain-biblioteek of die OpenAI Python-kliëntbiblioteek gekoppel word. OpenAI bied veral 'n inbeddingklas vir teksinbeddingsmodelle. Twee sleutel LLM-modelle is GPT-3.5 en GPT-4, wat hoofsaaklik in tekenlengte verskil. Pryse vir elke model kan op OpenAI se webwerf gevind word. Terwyl daar meer is gesofistikeerde modelle soos GPT-4-32K wat hoër tokenaanvaarding het, is hul beskikbaarheid via API nie altyd gewaarborg nie.

Toegang tot hierdie modelle vereis 'n OpenAI API-sleutel. Dit kan gedoen word deur 'n rekening op OpenAI se platform te skep, faktuurinligting op te stel en 'n nuwe geheime sleutel te genereer.

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your-openai-token'

Nadat u die sleutel suksesvol geskep het, kan u dit as 'n omgewingsveranderlike (OPENAI_API_KEY) stel of dit as 'n parameter deurgee tydens klasinstansiasie vir OpenAI-oproepe.

Oorweeg 'n LangChain-skrif om die interaksie met die OpenAI-modelle ten toon te stel:

from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
# The LLM takes a prompt as an input and outputs a completion
prompt = "who is the president of the United States of America?"
completion = llm(prompt)

The current President of the United States of America is Joe Biden.

In hierdie voorbeeld word 'n agent geïnisialiseer om berekeninge uit te voer. Die agent neem 'n inset, 'n eenvoudige byvoegingstaak, verwerk dit deur die verskafde OpenAI-model te gebruik en gee die resultaat terug.

Drukkende gesig

Drukkende gesig is 'n GRATIS OM TE GEBRUIK Transformers Python-biblioteek, versoenbaar met PyTorch, TensorFlow en JAX, en sluit implementerings van modelle soos BERT, T5, Ens.

Hugging Face bied ook die Hugging Face Hub, 'n platform vir die aanbieding van kodebewaarplekke, masjienleermodelle, datastelle en webtoepassings.

Om Hugging Face as 'n verskaffer vir jou modelle te gebruik, sal jy 'n rekening en API-sleutels nodig hê, wat van hul webwerf verkry kan word. Die teken kan in jou omgewing beskikbaar gestel word as HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN.

Oorweeg die volgende Python-brokkie wat 'n oopbronmodel gebruik wat deur Google ontwikkel is, die Flan-T5-XXL-model:

from langchain.llms import HuggingFaceHub
llm = HuggingFaceHub(model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 64},repo_id="google/flan-t5-xxl")
prompt = "In which country is Tokyo?"
completion = llm(prompt)
print(completion)

Hierdie skrif neem 'n vraag as inset en gee 'n antwoord terug, wat die kennis en voorspellingsvermoëns van die model ten toon stel.

Stap 4: Basiese Vinnige Ingenieurswese

Om mee te begin, sal ons 'n eenvoudige opdrag genereer en kyk hoe die model reageer.

prompt = 'Translate the following English text to French: "{0}"'
input_text = 'Hello, how are you?'
input_ids = tokenizer.encode(prompt.format(input_text), return_tensors='pt')
generated_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, temperature=0.9)
print(tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True))

In die bogenoemde kodebrokkie gee ons 'n versoek om Engelse teks in Frans te vertaal. Die taalmodel probeer dan om die gegewe teks te vertaal op grond van die prompt.

Stap 5: Gevorderde Vinnige Ingenieurswese

Alhoewel die bogenoemde benadering goed werk, maak dit nie die volle voordeel van die krag van vinnige ingenieurswese nie. Kom ons verbeter dit deur 'n paar meer komplekse vinnige strukture in te stel.

prompt = 'As a highly proficient French translator, translate the following English text to French: "{0}"'
input_text = 'Hello, how are you?'
input_ids = tokenizer.encode(prompt.format(input_text), return_tensors='pt')
generated_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, temperature=0.9)
print(tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True))

In hierdie kodebrokkie wysig ons die versoek om voor te stel dat die vertaling deur 'n 'hoogs vaardige Franse vertaler' gedoen word. Die verandering in die prompt kan lei tot verbeterde vertalings, aangesien die model nou 'n persona van 'n deskundige aanneem.

Bou 'n Akademiese Literatuur V&A-stelsel met Langchain

Ons sal 'n Akademiese Literatuur Vraag-en-antwoord-stelsel bou deur LangChain te gebruik wat vrae oor onlangs gepubliseerde akademiese referate kan beantwoord.

Eerstens, om ons omgewing op te stel, installeer ons die nodige afhanklikhede.

pip install langchain arxiv openai transformers faiss-cpu

Na die installasie skep ons 'n nuwe Python-notaboek en voer die nodige biblioteke in:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains.qa_with_sources import load_qa_with_sources_chain
from langchain.docstore.document import Document
import arxiv

Die kern van ons V&A-stelsel is die vermoë om relevante akademiese vraestelle wat met 'n sekere veld verband hou, te haal, hier oorweeg ons Natuurlike Taalverwerking (NLP), deur die arXiv akademiese databasis te gebruik. Om dit uit te voer, definieer ons 'n funksie get_arxiv_data(max_results=10). Hierdie funksie versamel die mees onlangse NLP-papieropsommings van arXiv en omhul dit in LangChain-dokument-voorwerpe, deur die opsomming as inhoud en die unieke inskrywing-ID as die bron te gebruik.

Ons sal die arXiv API gebruik om onlangse vraestelle te gaan haal wat met NLP verband hou:

def get_arxiv_data(max_results=10):
    search = arxiv.Search(
        query="NLP",
        max_results=max_results,
        sort_by=arxiv.SortCriterion.SubmittedDate,
    )
   
    documents = []
   
    for result in search.results():
        documents.append(Document(
            page_content=result.summary,
            metadata={"source": result.entry_id},
        ))
    return documents

Hierdie funksie haal die opsommings van die mees onlangse NLP-vraestelle van arXiv af en sit dit om in LangChain-dokument-objekte. Ons gebruik die vraestel se opsomming en sy unieke inskrywing-ID (URL na die vraestel) as die inhoud en bron, onderskeidelik.

def print_answer(question):
    print(
        chain(
            {
                "input_documents": sources,
                "question": question,
            },
            return_only_outputs=True,
        )["output_text"]
    )                 

Kom ons definieer ons korpus en stel LangChain op:

sources = get_arxiv_data(2)
chain = load_qa_with_sources_chain(OpenAI(temperature=0))

Met ons akademiese V&A-stelsel nou gereed, kan ons dit toets deur 'n vraag te vra:

print_answer("What are the recent advancements in NLP?")

Die uitset sal die antwoord op jou vraag wees, met verwysing na die bronne waaruit die inligting onttrek is. Byvoorbeeld:

Recent advancements in NLP include Retriever-augmented instruction-following models and a novel computational framework for solving alternating current optimal power flow (ACOPF) problems using graphics processing units (GPUs).
SOURCES: http://arxiv.org/abs/2307.16877v1, http://arxiv.org/abs/2307.16830v1

Jy kan maklik modelle verander of die stelsel verander volgens jou behoeftes. Byvoorbeeld, hier verander ons na GPT-4 wat uiteindelik vir ons 'n baie beter en gedetailleerde reaksie gee.

sources = get_arxiv_data(2)
chain = load_qa_with_sources_chain(OpenAI(model_name="gpt-4",temperature=0))

Recent advancements in Natural Language Processing (NLP) include the development of retriever-augmented instruction-following models for information-seeking tasks such as question answering (QA). These models can be adapted to various information domains and tasks without additional fine-tuning. However, they often struggle to stick to the provided knowledge and may hallucinate in their responses. Another advancement is the introduction of a computational framework for solving alternating current optimal power flow (ACOPF) problems using graphics processing units (GPUs). This approach utilizes a single-instruction, multiple-data (SIMD) abstraction of nonlinear programs (NLP) and employs a condensed-space interior-point method (IPM) with an inequality relaxation strategy. This strategy allows for the factorization of the KKT matrix without numerical pivoting, which has previously hampered the parallelization of the IPM algorithm.
SOURCES: http://arxiv.org/abs/2307.16877v1, http://arxiv.org/abs/2307.16830v1

'n Teken in GPT-4 kan so kort soos een karakter of so lank soos een woord wees. GPT-4-32K kan byvoorbeeld tot 32,000 4 tekens in 'n enkele lopie verwerk, terwyl GPT-8-3.5K en GPT-8,000-turbo onderskeidelik 4,000 XNUMX en XNUMX XNUMX tekens ondersteun. Dit is egter belangrik om daarop te let dat elke interaksie met hierdie modelle 'n koste het wat direk eweredig is aan die aantal tokens wat verwerk is, hetsy insette of uitset.

In die konteks van ons V&A-stelsel, as 'n stuk akademiese literatuur die maksimum tekenlimiet oorskry, sal die stelsel nie daarin slaag om dit in sy geheel te verwerk nie, wat dus die kwaliteit en volledigheid van antwoorde beïnvloed. Om hierdie probleem te omseil, kan die teks in kleiner dele opgebreek word wat aan die tekenlimiet voldoen.

FAISS (Facebook AI Similarity Search) help om vinnig die mees relevante teksstukke te vind wat verband hou met die gebruiker se navraag. Dit skep 'n vektorvoorstelling van elke teksstuk en gebruik hierdie vektore om die stukke wat die meeste soortgelyk is aan die vektorvoorstelling van 'n gegewe vraag te identifiseer en te herwin.

Dit is belangrik om te onthou dat selfs met die gebruik van instrumente soos FAISS, die noodsaaklikheid om die teks in kleiner stukke te verdeel as gevolg van tekenbeperkings soms kan lei tot die verlies van konteks, wat die kwaliteit van antwoorde beïnvloed. Daarom is noukeurige bestuur en optimalisering van tokengebruik van kardinale belang wanneer met hierdie groot taalmodelle gewerk word.

 
pip install faiss-cpu langchain CharacterTextSplitter

Nadat u seker gemaak het dat bogenoemde biblioteke geïnstalleer is, hardloop

 
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings 
from langchain.vectorstores.faiss import FAISS 
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter 
documents = get_arxiv_data(max_results=10) # We can now use feed more data
document_chunks = []
splitter = CharacterTextSplitter(separator=" ", chunk_size=1024, chunk_overlap=0)
for document in documents:
    for chunk in splitter.split_text(document.page_content):
        document_chunks.append(Document(page_content=chunk, metadata=document.metadata))
search_index = FAISS.from_documents(document_chunks, OpenAIEmbeddings())
chain = load_qa_with_sources_chain(OpenAI(temperature=0))
def print_answer(question):
    print(
        chain(
            {
                "input_documents": search_index.similarity_search(question, k=4),
                "question": question,
            },
            return_only_outputs=True,
        )["output_text"]
    )

Met die kode voltooi, het ons nou 'n kragtige hulpmiddel om navraag te doen oor die nuutste akademiese literatuur op die gebied van NLP.

 
Recent advancements in NLP include the use of deep neural networks (DNNs) for automatic text analysis and natural language processing (NLP) tasks such as spell checking, language detection, entity extraction, author detection, question answering, and other tasks. 
SOURCES: http://arxiv.org/abs/2307.10652v1, http://arxiv.org/abs/2307.07002v1, http://arxiv.org/abs/2307.12114v1, http://arxiv.org/abs/2307.16217v1 

Gevolgtrekking

Die integrasie van groottaalmodelle (LLM's) in toepassings het die aanvaarding van verskeie domeine versnel, insluitend taalvertaling, sentimentanalise en inligtingherwinning. Vinnige ingenieurswese is 'n kragtige instrument om die potensiaal van hierdie modelle te maksimeer, en Langchain lei die pad in die vereenvoudiging van hierdie komplekse taak. Die gestandaardiseerde koppelvlak, buigsame vinnige sjablone, robuuste modelintegrasie en die innoverende gebruik van agente en kettings verseker optimale uitkomste vir LLM's se prestasie.

Ten spyte van hierdie vooruitgang is daar egter min wenke om in gedagte te hou. Soos jy Langchain gebruik, is dit noodsaaklik om te verstaan ​​dat die kwaliteit van die uitset baie afhang van die opdrag se frasering. Eksperimentering met verskillende vinnige style en strukture kan verbeterde resultate lewer. Onthou ook dat hoewel Langchain 'n verskeidenheid taalmodelle ondersteun, elkeen sy sterk- en swakpunte het. Die keuse van die regte een vir jou spesifieke taak is van kardinale belang. Laastens is dit belangrik om te onthou dat die gebruik van hierdie modelle met koste-oorwegings gepaard gaan, aangesien tokenverwerking die koste van interaksies direk beïnvloed.

Soos gedemonstreer in die stap-vir-stap gids, kan Langchain robuuste toepassings aandryf, soos die Akademiese Literatuur V&A-stelsel. Met 'n groeiende gebruikersgemeenskap en toenemende prominensie in die oopbronlandskap, beloof Langchain om 'n deurslaggewende hulpmiddel te wees om die volle potensiaal van LLM's soos GPT-4 te benut.