Zero to Advanced Prompt Engineering met Langchain in Python

Een belangrijk aspect van Large Language Models (LLM's) is het aantal parameters dat deze modellen gebruiken om te leren. Hoe meer parameters een model heeft, hoe beter het de relatie tussen woorden en zinnen kan begrijpen. Dit betekent dat modellen met miljarden parameters de capaciteit hebben om verschillende creatieve tekstformaten te genereren en open en uitdagende vragen op een informatieve manier te beantwoorden.

LLM's zoals ChatGPT, die gebruikmaken van het Transformer-model, zijn bedreven in het begrijpen en genereren van menselijke taal, waardoor ze nuttig zijn voor toepassingen die begrip van natuurlijke taal vereisen. Ze zijn echter niet zonder hun beperkingen, waaronder verouderde kennis, onvermogen om te communiceren met externe systemen, gebrek aan begrip van de context en soms het genereren van plausibel klinkende maar onjuiste of onzinnige reacties.

Om deze beperkingen aan te pakken, moeten LLM's worden geïntegreerd met externe gegevensbronnen en -mogelijkheden, die ingewikkeld kunnen zijn en uitgebreide vaardigheden op het gebied van coderen en gegevensverwerking vereisen. Dit, in combinatie met de uitdagingen van het begrijpen van AI-concepten en complexe algoritmen, draagt ​​bij aan de leercurve die gepaard gaat met het ontwikkelen van applicaties met behulp van LLM's.

Desalniettemin zou de integratie van LLM's met andere tools om LLM-aangedreven applicaties te vormen ons digitale landschap opnieuw kunnen definiëren. Het potentieel van dergelijke toepassingen is enorm, waaronder het verbeteren van de efficiëntie en productiviteit, het vereenvoudigen van taken, het verbeteren van de besluitvorming en het bieden van gepersonaliseerde ervaringen.

In dit artikel gaan we dieper in op deze kwesties, verkennen we de geavanceerde technieken van prompt engineering met Langchain, bieden we duidelijke uitleg, praktische voorbeelden en stapsgewijze instructies voor het implementeren ervan.

Langchain, een ultramoderne bibliotheek, biedt gemak en flexibiliteit bij het ontwerpen, implementeren en afstemmen van prompts. Terwijl we de principes en praktijken van prompt engineering ontrafelen, leer je hoe je de krachtige functies van Langchain kunt gebruiken om de sterke punten van SOTA Generative AI-modellen zoals GPT-4 te benutten.

Aanwijzingen begrijpen

Voordat we ingaan op de technische details van prompt engineering, is het essentieel om het concept van prompts en hun betekenis te begrijpen.

EEN 'prompt' is een reeks tokens die worden gebruikt als invoer voor een taalmodel en het instrueren om een ​​bepaald type reactie te genereren. Prompts spelen een cruciale rol bij het sturen van het gedrag van een model. Ze kunnen van invloed zijn op de kwaliteit van de gegenereerde tekst, en als ze correct zijn gemaakt, kunnen ze het model helpen om inzichtelijke, nauwkeurige en contextspecifieke resultaten te leveren.

Prompt engineering is de kunst en wetenschap van het ontwerpen van effectieve prompts. Het doel is om de gewenste output uit een taalmodel te halen. Door prompts zorgvuldig te selecteren en te structureren, kan het model worden geleid naar het genereren van nauwkeurigere en relevantere antwoorden. In de praktijk gaat het om het verfijnen van de invoerzinnen om tegemoet te komen aan de training en structurele vooroordelen van het model.

De verfijning van prompt engineering varieert van eenvoudige technieken, zoals het model voeden met relevante trefwoorden, tot meer geavanceerde methoden waarbij complexe, gestructureerde prompts worden ontworpen die de interne mechanica van het model in zijn voordeel gebruiken.

Langchain: de snelst groeiende prompttool

LangChain, gelanceerd in oktober 2022 door Harrison Chase, is uitgegroeid tot een van de meest gewaardeerde open-source frameworks op GitHub in 2023. Het biedt een vereenvoudigde en gestandaardiseerde interface voor het opnemen van Large Language Models (LLM's) in applicaties. Het biedt ook een feature-rijke interface voor snelle engineering, waardoor ontwikkelaars met verschillende strategieën kunnen experimenteren en hun resultaten kunnen evalueren. Door Langchain te gebruiken, kunt u snelle engineeringtaken effectiever en intuïtiever uitvoeren.

LangFlow dient als een gebruikersinterface voor het orkestreren van LangChain-componenten in een uitvoerbaar stroomschema, waardoor snel prototypen en experimenteren mogelijk wordt.

LangChain vult een cruciale leemte in AI-ontwikkeling voor de massa. Het maakt een scala aan NLP-toepassingen mogelijk, zoals virtuele assistenten, inhoudgeneratoren, vraag-antwoordsystemen en meer, om een ​​reeks echte problemen op te lossen.

In plaats van een op zichzelf staand model of provider te zijn, vereenvoudigt LangChain de interactie met diverse modellen, waardoor de mogelijkheden van LLM-applicaties verder gaan dan de beperkingen van een eenvoudige API-aanroep.

De architectuur van LangChain

De belangrijkste componenten van LangChain zijn Model I/O, Prompt Templates, Memory, Agents en Chains.

Model-I/O

LangChain faciliteert een naadloze verbinding met verschillende taalmodellen door ze te verpakken in een gestandaardiseerde interface die bekend staat als Model I/O. Dit vergemakkelijkt een moeiteloze modelwisseling voor optimalisatie of betere prestaties. LangChain ondersteunt verschillende aanbieders van taalmodellen, waaronder OpenAI, KnuffelenGezicht, Azuur, vuurwerkEn nog veel meer.

Prompt-sjablonen

Deze worden gebruikt om interacties met LLM's te beheren en te optimaliseren door beknopte instructies of voorbeelden te geven. Het optimaliseren van prompts verbetert de modelprestaties en hun flexibiliteit draagt ​​aanzienlijk bij aan het invoerproces.

Een eenvoudig voorbeeld van een promptsjabloon:

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"))

Naarmate we verder komen in complexiteit, komen we meer geavanceerde patronen tegen in LangChain, zoals het Reason and Act (ReAct) patroon. ReAct is een essentieel patroon voor het uitvoeren van acties, waarbij de agent een taak toewijst aan een geschikte tool, de invoer ervoor aanpast en de uitvoer ontleedt om de taak te volbrengen. Het Python-voorbeeld hieronder toont een ReAct-patroon. Het laat zien hoe een prompt is gestructureerd in LangChain, waarbij een reeks gedachten en acties wordt gebruikt om een ​​probleem te beredeneren en een definitief antwoord te geven:

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}"""

Geheugen

Geheugen is een cruciaal concept in LangChain, waardoor LLM's en tools informatie in de loop van de tijd kunnen bewaren. Dit stateful gedrag verbetert de prestaties van LangChain-applicaties door eerdere reacties, gebruikersinteracties, de toestand van de omgeving en de doelen van de agent op te slaan. De strategieën ConversationBufferMemory en ConversationBufferWindowMemory helpen bij het bijhouden van respectievelijk de volledige of recente delen van een conversatie. Voor een meer verfijnde aanpak maakt de ConversationKGMemory-strategie het mogelijk om het gesprek te coderen als een kennisgrafiek die kan worden teruggevoerd naar prompts of kan worden gebruikt om reacties te voorspellen zonder de LLM aan te roepen.

Ontmoet het team

Een agent interageert met de wereld door acties en taken uit te voeren. In LangChain combineren agenten tools en ketens voor taakuitvoering. Het kan een verbinding tot stand brengen met de buitenwereld voor het ophalen van informatie om LLM-kennis te vergroten, waardoor hun inherente beperkingen worden overwonnen. Ze kunnen besluiten om berekeningen door te geven aan een rekenmachine of Python-tolk, afhankelijk van de situatie.

Agenten zijn uitgerust met subcomponenten:

• Tools: Dit zijn functionele componenten.
• toolkits: Verzamelingen van gereedschappen.
• Agent executeurs: Dit is het uitvoeringsmechanisme waarmee u tussen tools kunt kiezen.

Agenten in LangChain volgen ook het Zero-shot ReAct-patroon, waarbij de beslissing alleen gebaseerd is op de beschrijving van de tool. Dit mechanisme kan worden uitgebreid met geheugen om rekening te houden met de volledige gespreksgeschiedenis. Met ReAct vraagt ​​u een LLM niet om uw tekst automatisch aan te vullen, maar kunt u hem vragen om te reageren in een gedachte/handeling/observatielus.

Ketens

Chains, zoals de term suggereert, zijn reeksen bewerkingen waarmee de LangChain-bibliotheek invoer en uitvoer van taalmodellen naadloos kan verwerken. Deze integrale componenten van LangChain bestaan ​​in wezen uit schakels, die andere ketens kunnen zijn, of primitieven zoals prompts, taalmodellen of hulpprogramma's.

Stel je een ketting voor als lopende band in een fabriek. Elke stap op deze riem vertegenwoordigt een bepaalde handeling, zoals het aanroepen van een taalmodel, het toepassen van een Python-functie op een tekst of zelfs het model op een bepaalde manier oproepen.

LangChain categoriseert zijn ketens in drie typen: Utiliteitsketens, Generieke ketens en Combine Documents-ketens. We duiken in de utiliteits- en generieke ketens voor onze discussie.

• Nutsketens zijn specifiek ontworpen om nauwkeurige antwoorden uit taalmodellen te halen voor nauwkeurig gedefinieerde taken. Laten we bijvoorbeeld eens kijken naar de LLMMathChain. Deze utiliteitsketen stelt taalmodellen in staat om wiskundige berekeningen uit te voeren. Het accepteert een vraag in natuurlijke taal en het taalmodel genereert op zijn beurt een Python-codefragment dat vervolgens wordt uitgevoerd om het antwoord te produceren.
• Generieke ketens, daarentegen, dienen als bouwstenen voor andere ketens, maar kunnen niet direct op zichzelf staand worden gebruikt. Deze ketens, zoals de LLMChain, zijn fundamenteel en worden vaak gecombineerd met andere ketens om ingewikkelde taken uit te voeren. De LLMChain wordt bijvoorbeeld vaak gebruikt om een ​​taalmodelobject op te vragen door de invoer te formatteren op basis van een opgegeven promptsjabloon en deze vervolgens door te geven aan het taalmodel.

Stapsgewijze implementatie van Prompt Engineering met Langchain

We zullen u door het proces leiden van het implementeren van prompt engineering met behulp van Langchain. Controleer voordat u verder gaat of u de benodigde software en pakketten hebt geïnstalleerd.

U kunt profiteren van populaire tools zoals Docker, Conda, Pip en Poetry voor het opzetten van LangChain. De relevante installatiebestanden voor elk van deze methoden zijn te vinden in de LangChain-repository op https://github.com/benman1/generative_ai_with_langchain. Dit omvat een Dockerfile voor Docker, een requirements.txt voor Pip, een pyproject.toml voor Poëzie, en een langchain_ai.yml bestand voor Conda.

In ons artikel zullen we Pip, de standaard pakketbeheerder voor Python, gebruiken om de installatie en het beheer van bibliotheken van derden te vergemakkelijken. Als het niet is opgenomen in uw Python-distributie, kunt u Pip installeren door de instructies te volgen op https://pip.pypa.io/.

Gebruik de opdracht om een ​​bibliotheek met Pip te installeren pip install library_name.

Pip beheert echter geen omgevingen alleen. Om verschillende omgevingen aan te kunnen, gebruiken we de tool virtualenv.

In de volgende sectie zullen we modelintegraties bespreken.

Stap 1: Langchain opzetten

Eerst moet u het Langchain-pakket installeren. We gebruiken het Windows-besturingssysteem. Voer de volgende opdracht uit in uw terminal om het te installeren:

pip install langchain

Stap 2: Langchain en andere noodzakelijke modules importeren

Importeer vervolgens Langchain samen met andere noodzakelijke modules. Hier importeren we ook de transformers-bibliotheek, die veel wordt gebruikt in NLP-taken.

import langchain
from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer

Stap 3: laad het vooraf getrainde model

Open AI

OpenAI modellen kunnen gemakkelijk worden gekoppeld aan de LangChain-bibliotheek of de OpenAI Python-clientbibliotheek. OpenAI levert met name een Embedding-klasse voor modellen voor het insluiten van tekst. Twee belangrijke LLM-modellen zijn GPT-3.5 en GPT-4, die voornamelijk verschillen in tokenlengte. Prijzen voor elk model zijn te vinden op de website van OpenAI. Terwijl er meer zijn geavanceerde modellen zoals GPT-4-32K die een hogere tokenacceptatie hebben, is hun beschikbaarheid via API niet altijd gegarandeerd.

Voor toegang tot deze modellen is een OpenAI API-sleutel vereist. Dit kan worden gedaan door een account aan te maken op het OpenAI-platform, factuurgegevens in te stellen en een nieuwe geheime sleutel te genereren.

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

Nadat u de sleutel met succes hebt gemaakt, kunt u deze instellen als een omgevingsvariabele (OPENAI_API_KEY) of doorgeven als een parameter tijdens klasse-instantiëring voor OpenAI-aanroepen.

Overweeg een LangChain-script om de interactie met de OpenAI-modellen te demonstreren:

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 dit voorbeeld wordt een agent geïnitialiseerd om berekeningen uit te voeren. De agent neemt een invoer, een eenvoudige opteltaak, verwerkt deze met behulp van het meegeleverde OpenAI-model en retourneert het resultaat.

Gezicht knuffelen

Gezicht knuffelen is een GRATIS TE GEBRUIKEN Transformers Python-bibliotheek, compatibel met PyTorch, TensorFlow en JAX, en bevat implementaties van modellen zoals BERT, T5, Etc.

Hugging Face biedt ook de Hugging Face Hub, een platform voor het hosten van codeopslagplaatsen, machine learning-modellen, datasets en webapplicaties.

Om Hugging Face als provider voor uw modellen te gebruiken, heeft u een account en API-sleutels nodig, die u kunt verkrijgen op hun website. Het token kan beschikbaar worden gemaakt in uw omgeving als HUGINGFACEHUB_API_TOKEN.

Beschouw het volgende Python-fragment dat gebruikmaakt van een door Google ontwikkeld open-sourcemodel, het 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)

Dit script neemt een vraag als invoer en retourneert een antwoord, waarmee de kennis en voorspellingsmogelijkheden van het model worden getoond.

Stap 4: Basic Prompt Engineering

Om te beginnen zullen we een eenvoudige prompt genereren en kijken hoe het model reageert.

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 het bovenstaande codefragment geven we een prompt om Engelse tekst in het Frans te vertalen. Het taalmodel probeert vervolgens de gegeven tekst te vertalen op basis van de prompt.

Stap 5: geavanceerde snelle engineering

Hoewel de bovenstaande aanpak prima werkt, profiteert deze niet ten volle van de kracht van snelle engineering. Laten we het verbeteren door enkele complexere promptstructuren te introduceren.

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 dit codefragment passen we de prompt aan om te suggereren dat de vertaling wordt gedaan door een 'zeer bekwame Franse vertaler'. De verandering in de prompt kan leiden tot verbeterde vertalingen, aangezien het model nu de persona van een expert aanneemt.

Een Q&A-systeem voor academische literatuur bouwen met Langchain

We zullen een vraag- en antwoordsysteem voor academische literatuur bouwen met behulp van LangChain dat vragen over recent gepubliceerde academische artikelen kan beantwoorden.

Om onze omgeving in te richten, installeren we eerst de nodige afhankelijkheden.

pip install langchain arxiv openai transformers faiss-cpu

Na de installatie maken we een nieuw Python-notebook en importeren we de benodigde bibliotheken:

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

De kern van ons Q&A-systeem is de mogelijkheid om relevante academische papers op te halen die betrekking hebben op een bepaald vakgebied, hier beschouwen we Natural Language Processing (NLP), met behulp van de arXiv academische database. Om dit uit te voeren, definiëren we een functie get_arxiv_data(max_results=10). Deze functie verzamelt de meest recente papieren NLP-samenvattingen van arXiv en kapselt ze in LangChain-documentobjecten in, waarbij de samenvatting als inhoud en het unieke invoer-ID als bron wordt gebruikt.

We zullen de arXiv API gebruiken om recente artikelen met betrekking tot NLP op te halen:

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

Deze functie haalt de samenvattingen van de meest recente NLP-papers uit arXiv en zet ze om in LangChain Document-objecten. We gebruiken de samenvatting van het artikel en het unieke toegangs-ID (URL naar het artikel) als respectievelijk de inhoud en de bron.

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

Laten we ons corpus definiëren en LangChain opzetten:

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

Nu ons academische Q&A-systeem klaar is, kunnen we het testen door een vraag te stellen:

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

De uitvoer is het antwoord op uw vraag, met vermelding van de bronnen waaruit de informatie is gehaald. Bijvoorbeeld:

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

U kunt eenvoudig van model wisselen of het systeem aanpassen aan uw behoeften. Hier gaan we bijvoorbeeld over op GPT-4, wat ons uiteindelijk een veel beter en gedetailleerder antwoord geeft.

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

Een token in GPT-4 kan zo kort zijn als één teken of zo lang als één woord. GPT-4-32K kan bijvoorbeeld tot 32,000 tokens in een enkele run verwerken, terwijl GPT-4-8K en GPT-3.5-turbo respectievelijk 8,000 en 4,000 tokens ondersteunen. Het is echter belangrijk op te merken dat elke interactie met deze modellen kosten met zich meebrengt die recht evenredig zijn met het aantal verwerkte tokens, of het nu invoer of uitvoer is.

In de context van ons Q&A-systeem, als een stuk academische literatuur de maximale tokenlimiet overschrijdt, zal het systeem het niet in zijn geheel verwerken, wat de kwaliteit en volledigheid van de antwoorden beïnvloedt. Om dit probleem te omzeilen, kan de tekst worden opgesplitst in kleinere delen die voldoen aan de tokenlimiet.

FAISS (Facebook AI gelijkenis zoeken) helpt bij het snel vinden van de meest relevante tekstblokken met betrekking tot de zoekopdracht van de gebruiker. Het maakt een vectorrepresentatie van elk stuk tekst en gebruikt deze vectoren om de stukken te identificeren en op te halen die het meest lijken op de vectorrepresentatie van een bepaalde vraag.

Het is belangrijk om te onthouden dat zelfs met het gebruik van tools zoals FAISS de noodzaak om de tekst in kleinere stukjes te verdelen vanwege tokenbeperkingen soms kan leiden tot verlies van context, wat de kwaliteit van de antwoorden aantast. Daarom zijn zorgvuldig beheer en optimalisatie van tokengebruik cruciaal bij het werken met deze grote taalmodellen.

 
pip install faiss-cpu langchain CharacterTextSplitter

Nadat u ervoor hebt gezorgd dat de bovenstaande bibliotheken zijn geïnstalleerd, voert u het uit

 
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"]
    )

Nu de code compleet is, hebben we nu een krachtige tool voor het doorzoeken van de nieuwste academische literatuur op het 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 

Conclusie

De integratie van Large Language Models (LLM's) in applicaties heeft de acceptatie van verschillende domeinen versneld, waaronder taalvertaling, sentimentanalyse en het ophalen van informatie. Snelle engineering is een krachtig hulpmiddel om het potentieel van deze modellen te maximaliseren, en Langchain loopt voorop bij het vereenvoudigen van deze complexe taak. De gestandaardiseerde interface, flexibele promptsjablonen, robuuste modelintegratie en het innovatieve gebruik van agenten en ketens zorgen voor optimale resultaten voor de prestaties van LLM's.

Ondanks deze vooruitgang zijn er echter weinig tips om in gedachten te houden. Aangezien u Langchain gebruikt, is het essentieel om te begrijpen dat de kwaliteit van de uitvoer sterk afhangt van de formulering van de prompt. Experimenteren met verschillende promptstijlen en -structuren kan betere resultaten opleveren. Onthoud ook dat hoewel Langchain verschillende taalmodellen ondersteunt, elk zijn sterke en zwakke punten heeft. Het kiezen van de juiste voor uw specifieke taak is cruciaal. Ten slotte is het belangrijk om te onthouden dat het gebruik van deze modellen gepaard gaat met kostenoverwegingen, aangezien tokenverwerking rechtstreeks van invloed is op de kosten van interacties.

Zoals aangetoond in de stapsgewijze handleiding, kan Langchain robuuste applicaties aandrijven, zoals het Academic Literature Q&A-systeem. Met een groeiende gebruikersgemeenschap en toenemende bekendheid in het open-sourcelandschap, belooft Langchain een cruciale tool te worden om het volledige potentieel van LLM's zoals GPT-4 te benutten.