Nota: El siguiente artículo le ayudará: Conozca LangFlow: una interfaz de usuario de código abierto para LangChain AI
Ahora que sabemos mucho más sobre los modelos de lenguaje, resulta evidente que pueden cambiar por completo la forma en que se crean las aplicaciones. Sólo dos meses después de su lanzamiento, ChatGPT atrajo a 100 millones de usuarios, lo que demuestra que es tan popular como se informó. mLos investigadores de OpenAI, Google, DeepMind y AI21 Labs están trabajando arduamente para mejorar la capacidad de los LLM para procesar grandes cantidades de texto y proporcionar respuestas indistinguibles de las de una persona.
Debido a que estos modelos tienen un potencial tan grande, existe una necesidad urgente de métodos que los racionalicen e integren en los procesos operativos. Cuando surgió esta necesidad, los desarrolladores recurrieron a LangChain, una tecnología que les permite crear aplicaciones sólidas integrando modelos de lenguaje con otras formas de computación e información.
Los investigadores presentan LangFlow, una interfaz gráfica de usuario (GUI) para LangChain que simplifica las pruebas y la creación de aplicaciones inteligentes.
Para las personas que no están familiarizadas con LangChain, el paquete LangChain Python de código abierto permite una combinación perfecta de modelos de lenguaje con API y funciones cuando lo utilizan los programadores. Introduce componentes como agentes, cadenas, LLM e indicaciones que manejan diversas actividades y permiten a los desarrolladores crear interacciones sofisticadas en lenguaje natural a través de procesos basados en decisiones.
Aunque LangChain proporciona herramientas sólidas para desarrollar estas aplicaciones, LangFlow agrega una interfaz de usuario para los numerosos componentes que componen LangChain. Con LangFlow, puede personalizar la configuración de mensajes, crear y administrar cadenas de agentes, monitorear el razonamiento de los agentes y exportar su flujo. Crea prototipos de ideas rápida y fácilmente usando la herramienta de arrastrar y soltar, e interactúa en tiempo real usando la función de chat incorporada.
En pocas palabras, LangChain es un marco diseñado específicamente para LLM. Tiene múltiples usos que incluyen, entre otros, chatbots, GQA, resúmenes y más.
módulos
- La premisa básica de la biblioteca es que “concatenando” sus diferentes partes se pueden desarrollar aplicaciones más complejas basadas en LLM. Los módulos principales admitidos por LangChain son numerosos. Para cada módulo ofrecemos ejemplos introductorios, instrucciones, documentos de referencia y ayuda conceptual. Estos componentes incluyen, en orden creciente de dificultad:
- La gestión de avisos, la optimización de avisos y la serialización de avisos pertenecen a la categoría de avisos.
- Modelos de aprendizaje de idiomas (LLM): estas características incluyen una interfaz universal y herramientas estándar para interactuar con los LLM.
- Cargadores de documentos: Consisten en una interfaz universal para cargar documentos e integraciones especiales con cualquier fuente de datos de texto.
- Beneficio: los modelos de lenguaje pueden aumentar significativamente su eficiencia cuando se combinan con otras formas de conocimiento o computación. Gracias a LangChain, tiene varias utilidades de uso común disponibles en su programa. Estas herramientas incluyen Python Interactive Shell (REPL), incrustaciones de Python y motores de búsqueda.
- Las cadenas son una serie de llamadas que se extienden más allá de una única llamada de LLM (ya sea a un LLM o a otra empresa de servicios públicos). LangChain ofrece una interfaz de cadena estandarizada, numerosos conectores con otras herramientas y cadenas completas para aplicaciones típicas.
- Índices: en esta sesión se analizan formas recomendadas de combinar datos de texto con modelos de lenguaje para obtener mejores resultados.
- Con los agentes, una persona elige una acción, la realiza, compara los resultados de la acción con una observación, etc. Además de una interfaz de agente estandarizada y varios agentes disponibles, LangChain incluye ejemplos de trabajo para agentes de un extremo a otro.
- La memoria es la capacidad de retener datos entre agentes o llamadas en cadena. LangChain proporciona una interfaz de almacenamiento estandarizada, una biblioteca de implementaciones de almacenamiento y varias cadenas/agentes ilustrativos que utilizan este almacenamiento.
- Los modelos de chat de conversaciones son un subconjunto de modelos de lenguaje que proporcionan una API única; En lugar de procesar texto sin formato, estos modelos se ocupan de mensajes. LangChain le permite trabajar con ellos a través de una interfaz estandarizada y realizar las operaciones anteriores.
estudios de caso
A continuación se muestran algunos ejemplos de aplicaciones típicas para las que se puede utilizar LangChain.
- Agentes: Los agentes son sistemas informáticos que se comunican entre sí mediante un modelo de lenguaje común. Se pueden utilizar para sesiones detalladas de preguntas y respuestas, interacciones API o acciones.
- Chatbots: los modelos de voz se caracterizan por una excelente generación de texto y, por lo tanto, son muy adecuados para esta aplicación.
- Ciertas cadenas en la primera generación de datos aumentadas interactúan con una fuente de datos externa para recuperar datos que se utilizarán en la fase de generación. Dos ejemplos son resumir textos más largos y sesiones de preguntas y respuestas con datos específicos.
- La respuesta a preguntas es el acto de responder a solicitudes en forma de documentos, siendo la información contenida en estos documentos la única base para la respuesta brindada. Forma de procesamiento de datos generativos.
- El proceso de consolidar texto más largo en fragmentos de información más manejables se llama resumen. Mejora de datos generativos.
- El uso de modelos lingüísticos para la puntuación es un enfoque novedoso. Al evaluar la calidad de un modelo generativo, a veces es necesario revisar los criterios tradicionales. Para ayudar con esto, LangChain ofrece una serie de cadenas a seguir.
- Utilice la función Generar muestras similares para generar muestras que sean similares a las muestras proporcionadas como entrada. Este es un escenario típico en muchos programas de software y LangChain ofrece varias cadenas de indicaciones para ayudar.
- La mejor aplicación proviene del desarrollo iterativo, que incluye probar indicaciones, modelos y cadenas alternativas. ModelLaboratory ofrece una plataforma cómoda para ello.
