Da Zero ad Advanced Prompt Engineering con Langchain in Python

Un aspetto importante dei Large Language Models (LLM) è il numero di parametri che questi modelli utilizzano per l’apprendimento. Più parametri ha un modello, meglio può comprendere la relazione tra parole e frasi. Ciò significa che i modelli con miliardi di parametri hanno la capacità di generare vari formati di testo creativi e di rispondere a domande aperte e impegnative in modo informativo.

I LLM come ChatGPT, che utilizzano il modello Transformer, sono proficienti nella comprensione e generazione del linguaggio umano, rendendoli utili per applicazioni che richiedono la comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia, non sono senza limitazioni, che includono conoscenze obsolete, incapacità di interagire con sistemi esterni, mancanza di comprensione del contesto e, a volte, generazione di risposte plausibili ma errate o insensate, tra gli altri.

Affrontare queste limitazioni richiede l’integrazione dei LLM con fonti di dati esterne e capacità, che possono presentare complessità e richiedere estese competenze di codifica e gestione dei dati. Ciò, unito alle sfide della comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e degli algoritmi complessi, contribuisce alla curva di apprendimento associata allo sviluppo di applicazioni che utilizzano i LLM.

Tuttavia, l’integrazione dei LLM con altri strumenti per formare applicazioni LLM potrebbe ridefinire il nostro panorama digitale. Il potenziale di tali applicazioni è vasto, includendo il miglioramento dell’efficienza e della produttività, la semplificazione delle attività, il miglioramento della presa di decisioni e la fornitura di esperienze personalizzate.

In questo articolo, esploreremo più a fondo questi problemi, esaminando le tecniche avanzate di prompt engineering con Langchain, offrendo spiegazioni chiare, esempi pratici e istruzioni passo dopo passo su come implementarle.

Langchain, una libreria all’avanguardia, porta convenienza e flessibilità nella progettazione, implementazione e regolazione dei prompt. Mentre scomponiamo i principi e le pratiche di prompt engineering, imparerai a utilizzare le potenti funzionalità di Langchain per sfruttare i punti di forza dei modelli di intelligenza artificiale generativa SOTA come GPT-4.

Comprensione dei prompt

Prima di addentrarci nelle tecniche di prompt engineering, è essenziale comprendere il concetto di prompt e la loro importanza.

Un ‘prompt‘ è una sequenza di token utilizzati come input per un modello linguistico, che istruisce il modello a generare un tipo specifico di risposta. I prompt svolgono un ruolo cruciale nel guidare il comportamento di un modello. Possono impattare sulla qualità del testo generato e, quando costruiti correttamente, possono aiutare il modello a fornire risultati più precisi e specifici del contesto.

La progettazione di prompt efficaci è l’arte e la scienza di progettare prompt efficaci. L’obiettivo è quello di ottenere l’output desiderato da un modello linguistico. Selezionando e strutturando attentamente i prompt, è possibile guidare il modello verso la generazione di risposte più accurate e rilevanti. Nella pratica, ciò comporta la regolazione delle frasi di input per adattarsi ai pregiudizi di formazione e struttura del modello.

La sofisticazione della progettazione dei prompt va dalle tecniche semplici, come l’alimentazione del modello con parole chiave rilevanti, a metodi più avanzati che coinvolgono la progettazione di prompt strutturati complessi che utilizzano la meccanica interna del modello a suo vantaggio.

Langchain: lo strumento di prompt più in crescita

LangChain, lanciato nel 2022 da Harrison Chase, è diventato uno degli framework open-source più valutati su GitHub nel 2023. Offre un’interfaccia semplificata e standardizzata per l’integrazione dei Large Language Models (LLM) nelle applicazioni. Fornisce anche un’interfaccia ricca di funzionalità per la progettazione dei prompt, consentendo ai sviluppatori di sperimentare con diverse strategie e valutare i risultati. Utilizzando Langchain, puoi eseguire attività di progettazione dei prompt in modo più efficace e intuitivo.

LangFlow serve come interfaccia utente per orchestrare i componenti di LangChain in un diagramma di flusso eseguibile, consentendo la prototipazione e la sperimentazione rapide.

LangChain colma un divario critico nello sviluppo di intelligenza artificiale per le masse. Consente una vasta gamma di applicazioni NLP, come assistenti virtuali, generatori di contenuti, sistemi di risposta alle domande e altro, per risolvere una serie di problemi del mondo reale.

Piuttosto che essere un modello o fornitore autonomo, LangChain semplifica l’interazione con modelli diversi, estendendo le capacità delle applicazioni LLM oltre i limiti di una semplice chiamata API.

L’architettura di LangChain

I principali componenti di LangChain includono Model I/O, Prompt Templates, Memory, Agents e Chains.

Model I/O

LangChain consente una connessione senza soluzione di continuità con vari modelli linguistici avvolgendoli con un’interfaccia standardizzata nota come Model I/O. Ciò facilita un passaggio senza problemi del modello per l’ottimizzazione o una migliore prestazione. LangChain supporta vari provider di modelli linguistici, tra cui OpenAI, HuggingFace, Azure, Fireworks e altro.

Prompt Templates

Questi vengono utilizzati per gestire e ottimizzare le interazioni con i LLM fornendo istruzioni concise o esempi. L’ottimizzazione dei prompt migliora le prestazioni del modello e la loro flessibilità contribuisce notevolmente al processo di input.
la tua azione scelta da [{tool_names}]
http://arxiv.org/abs/2307.16877v1, http://arxiv.org/abs/2307.16830v1
[/code]

Puoi facilmente passare a modelli diversi o modificare il sistema secondo le tue esigenze. Ad esempio, qui stiamo passando a GPT-4, che alla fine ci dà una risposta molto più dettagliata e migliore.

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

Recenti progressi nel linguaggio naturale (NLP) includono lo sviluppo di modelli di follow-up di istruzioni basati su retriever per compiti di ricerca di informazioni come la risposta alle domande (QA). Questi modelli possono essere adattati a vari domini di informazione e compiti senza ulteriore formazione. Tuttavia, spesso lottano per attenersi alle conoscenze fornite e possono allucinare nelle loro risposte. Un altro progresso è l'introduzione di un framework computazionale per la risoluzione di problemi di flusso di potenza ottimale in corrente alternata (ACOPF) utilizzando unità di elaborazione grafica (GPU). Questo approccio utilizza un'astrazione a singola istruzione, multi-dati (SIMD) dei programmi non lineari (NLP) e impiega un metodo di punto interno con una strategia di rilassamento delle disuguaglianze. Questa strategia consente la fattorizzazione della matrice KKT senza pivoting numerico, che in precedenza ha ostacolato la parallelizzazione dell'algoritmo IPM.
http://arxiv.org/abs/2307.16877v1, http://arxiv.org/abs/2307.16830v1

Un token in GPT-4 può essere lungo quanto un carattere o quanto una parola. Ad esempio, GPT-4-32K può elaborare fino a 32.000 token in un’unica esecuzione, mentre GPT-4-8K e GPT-3.5-turbo supportano 8.000 e 4.000 token rispettivamente. Tuttavia, è importante notare che ogni interazione con questi modelli comporta un costo che è direttamente proporzionale al numero di token elaborati, sia input che output.

Nel contesto del nostro sistema di domande e risposte, se un articolo accademico supera il limite di token, il sistema non sarà in grado di elaborarlo nella sua interezza, influenzando così la qualità e la completezza delle risposte. Per aggirare questo problema, il testo può essere suddiviso in parti più piccole che rispettino il limite di token.

FAISS (Facebook AI Similarity Search) aiuta a trovare rapidamente i pezzi di testo più rilevanti relativi alla query dell’utente. Crea una rappresentazione vettoriale di ogni pezzo di testo e utilizza questi vettori per identificare e recuperare i pezzi più simili alla rappresentazione vettoriale di una domanda data.

È importante ricordare che anche con l’uso di strumenti come FAISS, la necessità di dividere il testo in pezzi più piccoli a causa delle limitazioni dei token può a volte portare alla perdita di contesto, influenzando la qualità delle risposte. Pertanto, una gestione e ottimizzazione attente dell’utilizzo dei token sono cruciali quando si lavora con questi grandi modelli linguistici.

pip install faiss-cpu langchain CharacterTextSplitter

Dopo aver assicurato che le librerie sopra siano installate, esegui

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) # Ora possiamo utilizzare più dati
document_chunks = []
splitter = CharacterTextSplitter(separator=" ", chunk_size=1024, chunk_overlap=0)
http://arxiv.org/abs/2307.10652v1, http://arxiv.org/abs/2307.07002v1, http://arxiv.org/abs/2307.12114v1, http://arxiv.org/abs/2307.16217v1

Conclusione

L’integrazione dei Large Language Models (LLM) nelle applicazioni ha accelerato l’adozione in diversi domini, tra cui la traduzione del linguaggio, l’analisi del sentimento e il recupero delle informazioni. La progettazione dei prompt è uno strumento potente per massimizzare il potenziale di questi modelli e Langchain è alla guida nella semplificazione di questa attività complessa. La sua interfaccia standardizzata, i modelli di prompt flessibili, l’integrazione robusta dei modelli e l’uso innovativo di agenti e catene garantiscono risultati ottimali per le prestazioni dei LLM.

Tuttavia, nonostante questi progressi, ci sono alcune considerazioni importanti da tenere presente. Mentre utilizzi Langchain, è essenziale comprendere che la qualità dell’output dipende fortemente dalla formulazione del prompt. Sperimentare con diversi stili e strutture di prompt può portare a risultati migliorati. Inoltre, ricorda che mentre Langchain supporta una varietà di modelli linguistici, ognuno ha i suoi punti di forza e debolezze. Scegliere il modello giusto per il tuo compito specifico è cruciale. Infine, è importante ricordare che l’uso di questi modelli comporta considerazioni di costo, poiché l’elaborazione dei token influenza direttamente il costo delle interazioni.

Come dimostrato nella guida passo dopo passo, Langchain può alimentare applicazioni robuste, come il sistema di domande e risposte sulla letteratura accademica. Con una comunità di utenti in crescita e una crescente prominenza nel panorama open-source, Langchain promette di essere uno strumento fondamentale nell’estrazione del pieno potenziale dei LLM come GPT-4.