LangChain

LangChain è un framework open source progettato per semplificare lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sebbene gli LLM come GPT-4 siano potenti di per sé, spesso operano in modo isolato, senza alcuna consapevolezza dei dati in tempo reale o del contesto aziendale specifico. LangChain funge da ponte, consentendo agli sviluppatori di concatenare vari componenti, come prompt, modelli e fonti di dati esterne, per creare applicazioni sofisticate e sensibili al contesto. Gestendo la complessità di queste interazioni, LangChain consente ai sistemi di intelligenza artificiale (AI) di ragionare sui problemi e intraprendere azioni basate su input dinamici.

Componenti principali di LangChain

Il framework è costruito attorno a diversi concetti modulari che lavorano insieme per migliorare i flussi di lavoro dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) .

• Catene: elemento fondamentale, una catena è una sequenza di chiamate a un LLM o ad altre utilità. Ad esempio, una catena semplice potrebbe prendere l'input di un utente, formattarlo utilizzando un modello di prompt engineering e passarlo a un modello per generare una risposta. Catene più complesse possono sequenziare più chiamate, dove l'output di un passo diventa l'input per quello successivo.
• Agenti: a differenza delle catene, che seguono una sequenza hardcoded, un agente AI utilizza un LLM come motore di ragionamento per determinare quali azioni intraprendere e in quale ordine. Gli agenti possono interrogare le API, effettuare ricerche sul web o accedere a database per rispondere a domande che richiedono conoscenze aggiornate.
• Recupero: per basare le risposte del modello su dati fattuali, LangChain facilita la generazione aumentata dal recupero (RAG). Ciò comporta il recupero di documenti pertinenti da un database vettoriale in base alle query degli utenti e il loro inserimento nella finestra di contesto del modello.
• Memoria: gli LLM standard sono stateless, ovvero dimenticano le interazioni precedenti. LangChain fornisce componenti di memoria che consentono ai chatbot di mantenere il contesto durante una conversazione, imitando la continuità di un dialogo umano .

Applicazioni nel mondo reale

LangChain è fondamentale per trasferire l'IA generativa dai quaderni sperimentali agli ambienti di produzione in vari settori.

1. Chat con i tuoi dati (RAG): una delle applicazioni più comuni è la ricerca aziendale. Le aziende utilizzano LangChain per inserire documentazione interna, PDF o manuali tecnici in un indice ricercabile. Quando un dipendente pone una domanda, il sistema recupera il paragrafo pertinente e lo inserisce nell'LLM, garantendo che la risposta sia accurata e basata sui dati aziendali piuttosto che su supposizioni. Ciò migliora significativamente la distillazione delle conoscenze all'interno delle organizzazioni.
2. Analisi multimodale: LangChain è in grado di orchestrare flussi di lavoro che combinano il testo con altre modalità, come la visione artificiale (CV). Ad esempio, un sistema di sicurezza potrebbe utilizzare il rilevamento di oggetti per identificare il personale non autorizzato e quindi attivare un agente LangChain per redigere un rapporto sull'incidente e inviarlo via e-mail a un supervisore.

Integrazione con la visione artificiale

La sinergia tra dati visivi strutturati e ragionamento linguistico è un'area di sviluppo molto potente. Gli sviluppatori possono utilizzare modelli ad alte prestazioni come Ultralytics per estrarre informazioni dettagliate dalle immagini, come il numero di oggetti, le classi o le posizioni, e trasferire questi dati strutturati in un flusso di lavoro LangChain per ulteriori analisi o descrizioni in linguaggio naturale.

Il seguente Python mostra come estrarre i nomi delle classi rilevate utilizzando un Ultralytics , creando un contesto testuale che può essere inserito in una catena linguistica a valle.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model to generate structured data for a chain
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detection class names to feed into a LangChain prompt
detections = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Format the output as a context string for an LLM
chain_input = f"The image contains the following objects: {', '.join(detections)}."
print(chain_input)

Termini chiave distintivi

È importante distinguere LangChain dalle tecnologie che orchestra:

• LangChain vs. LLM: L' LLM (ad esempio, GPT-4 di OpenAI o Claude Anthropic) è il "cervello" che elabora e genera il testo. LangChain è l'"impalcatura" o infrastruttura che collega quel cervello alle pipeline di pre-elaborazione dei dati, alle API e alle interfacce utente .
• LangChain vs. Prompt Engineering: Il prompt engineering si concentra sulla creazione dell'input di testo ottimale per ottenere il miglior risultato da un modello. LangChain automatizza la gestione di questi prompt, consentendo l'utilizzo di modelli di prompt dinamici che vengono compilati con dati in modo programmatico prima di essere inviati al modello.

Per gli sviluppatori che desiderano creare sistemi di IA robusti, la documentazione ufficiale di LangChain offre approfondimenti tecnici dettagliati , mentre la Ultralytics fornisce gli strumenti necessari per integrare funzionalità di visione all'avanguardia in questi flussi di lavoro intelligenti. Inoltre, gli utenti possono sfruttare la Ultralytics per gestire i set di dati e le pipeline di formazione che alimentano questi sistemi multimodali avanzati.