LangChain

Temel Kavramlar

LangChain, geliştiricilerin LLM uygulamalarını etkili bir şekilde yapılandırmalarına olanak tanıyan birkaç temel kavram etrafında döner:

• Bileşenler: Bunlar, çeşitli LLM'lere arayüzler, etkili istemler oluşturmak için araçlar(İstem Mühendisliği), çıktıyı yapılandırmak için ayrıştırıcılar ve arama motorları veya veritabanları gibi harici kaynaklarla entegrasyonlar dahil olmak üzere temel yapı taşlarıdır.
• Zincirler: Zincirler, geliştiricilerin bir dizi işlemi gerçekleştirmek için birden fazla bileşeni birbirine bağlamasına olanak tanır. Örneğin, bir zincir kullanıcı girdisini alabilir, bunu bir istem olarak biçimlendirebilir, bir LLM'ye gönderebilir ve ardından çıktıyı ayrıştırabilir. Bu kavram, LangChain içinde iş akışları oluşturmanın merkezinde yer alır.
• Aracılar: Aracılar, hangi eylemlerin hangi sırayla gerçekleştirileceğini belirlemek için LLM'yi bir muhakeme motoru olarak kullanır. Bir dizi araçla (web araması, veritabanı aramaları veya hesaplayıcılar gibi) etkileşime girebilir ve kullanıcının amacına göre kullanılacak en iyi araca karar verebilirler.
• Hafıza: Bu bileşen, zincirlerin veya aracıların geçmiş etkileşimler hakkında bilgi tutmasını sağlayarak sohbet geçmişini hatırlayan sohbet robotları gibi durum bilgisi içeren uygulamalara olanak tanır.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Uygunluk

gibi çerçeveler olsa da PyTorch ve TensorFlow öncelikle Makine Öğrenimi (ML) modelleri oluşturmaya ve eğitmeye odaklanırken, LangChain önceden var olan LLM'lerin üzerine inşa edilen uygulama katmanına odaklanmaktadır. GPT-4 gibi modellerden elde edilen güçlü dil yeteneklerinin pratik yazılımlara entegre edilmesini kolaylaştıran bir düzenleme çerçevesi görevi görür. Özellikle Doğal Dil İşleme (NLP) alanıyla ilgilidir ve sofistike metin tabanlı uygulamaların oluşturulmasını sağlar. Çerçeve, LLM'lerin ham gücü ile son kullanıcı uygulamalarının özel ihtiyaçları arasındaki boşluğu doldurmaya yardımcı olur ve genellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) gibi teknikleri içerir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LangChain, çok çeşitli yapay zeka odaklı uygulamaların geliştirilmesini kolaylaştırır:

1. Bağlama Duyarlı Sohbet Robotları: Sadece LLM'nin genel eğitim bilgisine değil, özel şirket verilerine dayalı doğru, güncel yanıtlar sağlamak için dahili bilgi tabanlarını (belki Pinecone gibi bir vektör veritabanında saklanır) sorgulayabilen müşteri desteği veya bilgilendirme sohbet robotları oluşturmak. Örnekler için resmi LangChain kullanım örneklerine göz atın.
2. Otomatik Veri Analizi ve Raporlama: Doğal dil sorgularını (örneğin, "Son çeyrek için satış verilerini özetleyin") anlayabilen, ilgili bilgileri almak için veritabanları veya API'lerle etkileşime girebilen, LLM'nin muhakeme yeteneklerini kullanarak hesaplamalar veya analizler gerçekleştirebilen ve özetler veya raporlar oluşturabilen aracılar oluşturmak. Bu, karmaşık veri analizi görevlerini basitleştirir.

Araçlar ve Ekosistem

LangChain, çok sayıda LLM sağlayıcısı ( OpenAI gibi) ile entegre olarak son derece genişletilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır, Anthropic, Hugging Face), veri depoları ve araçlar. GitHub'da bulunan açık kaynak yapısı, hızla büyüyen bir topluluk ve ekosistemi teşvik etmektedir. LangChain uygulama mantığının oluşturulmasına yardımcı olurken, Ultralytics HUB gibi platformlar, daha geniş MLOps işlem hatlarında LangChain uygulamalarını potansiyel olarak besleyebilecek veya bunlar tarafından tetiklenebilecek eğitim, dağıtım ve izleme dahil olmak üzere Ultralytics YOLO gibi modellerin yaşam döngüsünü yönetmeye odaklanır.