LangChain

Основные понятия

LangChain вращается вокруг нескольких ключевых концепций, которые позволяют разработчикам эффективно структурировать свои LLM-приложения:

• Компоненты: Это фундаментальные строительные блоки, включающие в себя интерфейсы для различных LLM, инструменты для создания эффективных подсказок(Prompt Engineering), парсеры для структурирования вывода и интеграцию с внешними ресурсами, такими как поисковые системы или базы данных.
• Цепочки: Цепочки позволяют разработчикам соединять несколько компонентов вместе для выполнения последовательности операций. Например, цепочка может принимать пользовательский ввод, форматировать его в подсказку, отправлять в LLM, а затем разбирать полученный результат. Эта концепция занимает центральное место в создании рабочих процессов в LangChain.
• Агенты: Агенты используют LLM в качестве механизма рассуждений, чтобы определить, какие действия и в каком порядке следует предпринять. Они могут взаимодействовать с набором инструментов (например, веб-поиском, поиском в базе данных или калькуляторами) и решать, какой инструмент лучше использовать, исходя из цели пользователя.
• Память: Этот компонент позволяет цепочкам или агентам сохранять информацию о прошлых взаимодействиях, что позволяет создавать приложения с состоянием, например чатботы, которые запоминают историю разговора.

Актуальность в области искусственного интеллекта и машинного обучения

В то время как такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow в первую очередь направлены на создание и обучение моделей машинного обучения (ML), LangChain фокусируется на прикладном уровне, построенном поверх уже существующих LLM. Он выступает в качестве фреймворка оркестровки, облегчая интеграцию мощных языковых возможностей, полученных из моделей вроде GPT-4, в практическое программное обеспечение. Это особенно актуально в области обработки естественного языка (NLP), позволяя создавать сложные приложения на основе текста. Фреймворк помогает преодолеть разрыв между необработанной мощью LLM и специфическими потребностями приложений для конечных пользователей, часто использующих такие техники, как Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Применение в реальном мире

LangChain облегчает разработку широкого спектра приложений, управляемых искусственным интеллектом:

1. Контекстно-осознанные чатботы: Создай чат-боты для поддержки клиентов или информационные чат-боты, которые могут запрашивать внутренние базы знаний (хранящиеся, возможно, в векторной базе данных вроде Pinecone), чтобы предоставлять точные, актуальные ответы, основанные на частных данных компании, а не только на общих знаниях LLM в области обучения. Посмотри официальные примеры использования LangChain.
2. Автоматизированный анализ данных и отчетность: Создай агентов, которые могут понимать запросы на естественном языке (например, "Обобщить данные о продажах за последний квартал"), взаимодействовать с базами данных или API для получения нужной информации, выполнять вычисления или анализ, используя возможности LLM по рассуждению, и генерировать сводки или отчеты. Это упрощает сложные задачи по анализу данных.

Инструменты и экосистема

LangChain спроектирован так, чтобы быть очень расширяемым, интегрируясь с многочисленными провайдерами LLM (например, OpenAI, Anthropic, Hugging Face), хранилищами данных и инструментами. Его открытый исходный код, доступный на GitHub, способствует быстрому росту сообщества и экосистемы. В то время как LangChain помогает создавать логику приложений, платформы вроде Ultralytics HUB сосредоточены на управлении жизненным циклом таких моделей, как Ultralytics YOLO, включая обучение, развертывание и мониторинг, которые потенциально могут использоваться или запускаться приложениями LangChain в более широких конвейерах MLOps.