Introduction à LangChain LLM : guide du débutant

LangChain LLM est le sujet brûlant de la ville. Obtenez un aperçu de ce que c’est et comment vous pouvez commencer à l’utiliser.

Avec l'introduction des grands modèles de langage (LLM), le traitement du langage naturel a fait parler d'eux sur Internet. De nouvelles applications sont développées quotidiennement grâce à des LLM comme ChatGPT et LangChain.

LangChain est un framework Python open source permettant aux développeurs de développer des applications alimentées par de grands modèles de langage. Ses applications sont les chatbots, la synthèse, les questions et réponses génératives, et bien d'autres encore.

Cet article fournira une introduction à LangChain LLM. Il couvrira les concepts de base, comment il se compare à d'autres modèles de langage et comment démarrer avec.

Avant d'expliquer le fonctionnement de LangChain, vous devez d'abord comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage. Un grand modèle de langage est un type d'intelligence artificielle (IA) qui utilise l'apprentissage profond pour entraîner les modèles d'apprentissage automatique sur des données volumineuses composées de données textuelles, numériques et codées.

La grande quantité de données permet au modèle d'apprendre les modèles et les relations existants entre les mots, les chiffres et les symboles. Cette fonctionnalité permet au modèle d'effectuer un ensemble de tâches, telles que :

La limitation la plus importante des LLM est que les modèles sont très généraux. Cette fonctionnalité signifie que malgré leur capacité à effectuer plusieurs tâches de manière efficace, ils peuvent parfois fournir des réponses générales à des questions ou des invites nécessitant une expertise et une connaissance approfondie du domaine au lieu de réponses spécifiques.

Développé par Harrison Chase fin 2022, le framework LangChain propose une approche innovante des LLM. Le processus commence par prétraiter les textes de l'ensemble de données en les décomposant en parties ou résumés plus petits. Les résumés sont ensuite intégrés dans un espace vectoriel. Le modèle reçoit une question, recherche les résumés et fournit la réponse appropriée.

La méthode de prétraitement de LangChain est une fonctionnalité essentielle et inévitable à mesure que les LLM deviennent plus puissants et plus gourmands en données. Cette méthode est principalement utilisée dans les cas de recherche de code et sémantique car elle permet une collecte et une interaction en temps réel avec les LLM.

L'aperçu comparatif suivant vise à mettre en évidence les caractéristiques et capacités uniques qui distinguent LangChain LLM des autres modèles linguistiques existants sur le marché :

Vous allez maintenant apprendre à implémenter LangChain dans un scénario d'utilisation réel pour comprendre son fonctionnement. Avant de commencer le développement, vous devez configurer l'environnement de développement.

Tout d’abord, créez un environnement virtuel et installez les dépendances ci-dessous :

À l'aide de pip, exécutez la commande ci-dessous pour installer les dépendances :

La commande ci-dessus installe les packages et crée un environnement virtuel.

Tout d’abord, importez les classes nécessaires telles queLLMChaîne,OpenAI,Chaîne de conversations, etModèle d'inviteduchaîne de langueemballer.

Les classes LangChain décrivent et exécutent les chaînes de modèles de langage.

Ensuite, récupérez la clé API OpenAI. Pour accéder à la clé API d'OpenAI, vous devez disposer d'un compte OpenAI, puis passer à la plateforme API OpenAI.

Sur le tableau de bord, cliquez sur l'icône Profil. Ensuite, cliquez sur leAfficher les clés APIbouton.

Ensuite, cliquez sur leCréer une nouvelle clé secrètebouton pour obtenir une nouvelle clé API.

Saisissez le nom demandé de la clé API.

Vous recevrez unclef secrèterapide.

Copiez et stockez la clé API dans un endroit sûr pour une utilisation ultérieure.

Vous allez maintenant développer une application de chat simple comme suit :

Ensuite, vous chargerez la chaîne ChatGPT à l'aide de la clé API que vous avez stockée précédemment.

Ce code charge la chaîne LLM avec la clé API OpenAI et le modèle d'invite. L'entrée de l'utilisateur est ensuite fournie et sa sortie est affichée.

Ci-dessus se trouve le résultat attendu.

La consommation de LLM augmente rapidement et change la façon dont les humains interagissent avec les machines à connaissances. Les frameworks comme LangChain sont à l'avant-garde pour fournir aux développeurs un moyen simple et fluide de proposer les LLM aux applications. Les modèles d'IA générative comme ChatGPT, Bard et Hugging Face ne sont pas non plus en reste dans l'évolution des applications LLM.