Einführung in LangChain LLM: Ein Leitfaden für Anfänger

LangChain LLM ist in aller Munde. Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, was es ist und wie Sie damit beginnen können.

Mit der Einführung großer Sprachmodelle (LLMs) ist die Verarbeitung natürlicher Sprache in aller Munde. Dank LLMs wie ChatGPT und LangChain werden täglich neue Anwendungen entwickelt.

LangChain ist ein Open-Source-Python-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen zu entwickeln, die auf großen Sprachmodellen basieren. Seine Anwendungen sind Chatbots, Zusammenfassungen, generative Fragen und Antworten und vieles mehr.

Dieser Artikel bietet eine Einführung in LangChain LLM. Es behandelt die Grundkonzepte, den Vergleich mit anderen Sprachmodellen und den Einstieg.

Bevor Sie erklären, wie LangChain funktioniert, müssen Sie zunächst verstehen, wie große Sprachmodelle funktionieren. Ein großes Sprachmodell ist eine Art künstlicher Intelligenz (KI), die Deep Learning nutzt, um die Modelle für maschinelles Lernen auf Big Data zu trainieren, das aus Text-, Zahlen- und Codedaten besteht.

Die große Datenmenge ermöglicht es dem Modell, die vorhandenen Muster und Beziehungen zwischen Wörtern, Zahlen und Symbolen zu lernen. Mit dieser Funktion kann das Modell eine Reihe von Aufgaben ausführen, wie zum Beispiel:

Die größte Einschränkung von LLMs besteht darin, dass die Modelle sehr allgemein sind. Diese Funktion bedeutet, dass sie trotz ihrer Fähigkeit, mehrere Aufgaben effektiv auszuführen, manchmal statt spezifischer Antworten allgemeine Antworten auf Fragen oder Aufforderungen geben, die Fachwissen und fundiertes Fachwissen erfordern.

Das Ende 2022 von Harrison Chase entwickelte LangChain-Framework bietet einen innovativen Ansatz für LLMs. Der Prozess beginnt mit der Vorverarbeitung der Datensatztexte, indem sie in kleinere Teile oder Zusammenfassungen zerlegt wird. Die Zusammenfassungen werden dann in einen Vektorraum eingebettet. Das Modell empfängt eine Frage, durchsucht die Zusammenfassungen und gibt die entsprechende Antwort.

Die Vorverarbeitungsmethode von LangChain ist ein entscheidendes Merkmal, das unvermeidbar ist, da LLMs immer leistungsfähiger und datenintensiver werden. Diese Methode wird hauptsächlich in Code- und semantischen Suchfällen verwendet, da sie eine Echtzeiterfassung und Interaktion mit den LLMs ermöglicht.

Der folgende vergleichende Überblick soll die einzigartigen Merkmale und Fähigkeiten hervorheben, die LangChain LLM von anderen bestehenden Sprachmodellen auf dem Markt unterscheiden:

Jetzt erfahren Sie, wie Sie LangChain in einem realen Anwendungsszenario implementieren, um zu verstehen, wie es funktioniert. Bevor Sie mit der Entwicklung beginnen, müssen Sie die Entwicklungsumgebung einrichten.

Erstellen Sie zunächst eine virtuelle Umgebung und installieren Sie die folgenden Abhängigkeiten:

Führen Sie mit pip den folgenden Befehl aus, um die Abhängigkeiten zu installieren:

Der obige Befehl installiert die Pakete und erstellt eine virtuelle Umgebung.

Importieren Sie zunächst die erforderlichen Klassen, zLLMChain,OpenAI,Konversationskette, UndPromptTemplatevon demlangchainPaket.

Die LangChain-Klassen skizzieren die Sprachmodellketten und führen sie aus.

Als nächstes besorgen Sie sich den OpenAI-API-Schlüssel. Um auf den API-Schlüssel von OpenAI zuzugreifen, müssen Sie über ein OpenAI-Konto verfügen und dann zur OpenAI-API-Plattform wechseln.

Klicken Sie im Dashboard auf das Profilsymbol. Klicken Sie dann aufAPI-Schlüssel anzeigenTaste.

Klicken Sie anschließend aufErstellen Sie einen neuen geheimen SchlüsselKlicken Sie auf die Schaltfläche, um einen neuen API-Schlüssel zu erhalten.

Geben Sie den gewünschten Namen des API-Schlüssels ein.

Sie erhalten einegeheimer Schlüsselprompt.

Kopieren Sie den API-Schlüssel und bewahren Sie ihn zur späteren Verwendung an einem sicheren Ort auf.

Sie werden nun wie folgt mit der Entwicklung einer einfachen Chat-Anwendung fortfahren:

Als Nächstes laden Sie die ChatGPT-Kette mit dem zuvor gespeicherten API-Schlüssel.

Dieser Code lädt die LLM-Kette mit dem OpenAI-API-Schlüssel und der Eingabeaufforderungsvorlage. Anschließend werden Benutzereingaben bereitgestellt und deren Ausgabe angezeigt.

Oben ist die erwartete Ausgabe.

Der Verbrauch von LLMs nimmt rasant zu und verändert die Art und Weise, wie Menschen mit Wissensmaschinen interagieren. Frameworks wie LangChain stehen an vorderster Front, wenn es darum geht, Entwicklern eine reibungslose und einfache Möglichkeit zu bieten, die LLMs für Anwendungen bereitzustellen. Auch generative KI-Modelle wie ChatGPT, Bard und Hugging Face bleiben bei der Weiterentwicklung von LLM-Anwendungen nicht zurück.

Denis arbeitet als Softwareentwickler und schreibt gerne Leitfäden, um anderen Entwicklern zu helfen. Er hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik. Er liebt es zu wandern und die Welt zu erkunden.