Costruzione di applicazioni alimentate da LLM con LangChain
Applicazioni LLM con LangChain.
Introduzione
Benvenuti nel futuro dell’elaborazione del linguaggio! In un mondo in cui il linguaggio è il ponte che collega le persone alla tecnologia, i progressi nel Natural Language Processing (NLP) hanno aperto incredibili opportunità. Tra questi progressi vi è il rivoluzionario Modello Linguistico, conosciuto come LLM (Large Language Model), che ha trasformato completamente il modo in cui interagiamo con i dati basati su testo. Esploreremo le meraviglie del LLM e impareremo come costruire applicazioni basate su LLM utilizzando LangChain, una piattaforma innovativa che sfrutta tutto il potenziale del LLM.
I modelli linguistici hanno acquisito un’importanza significativa in diverse applicazioni grazie alla loro capacità di comprendere e generare testi simili a quelli umani. Questi modelli hanno rivoluzionato compiti di elaborazione del linguaggio naturale, come la traduzione automatica, l’analisi del sentiment, i chatbot e la generazione di contenuti. Forniscono preziose informazioni, migliorano la comunicazione e migliorano l’esperienza dell’utente.
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere i fondamenti dei modelli linguistici (LLM) e la loro importanza nella costruzione di applicazioni intelligenti.
- Imparare come integrare LangChain nei flussi di sviluppo delle applicazioni e utilizzare le sue API.
- Acquisire conoscenze su cosa si può fare con LangChain.
- Interagire con vari LLM utilizzando LangChain.
- Creare un chatbot conversazionale utilizzando LLM.
- Acquisire conoscenze su cosa significa affinare LLM con LangChain.
Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.
Cos’è LLM?
LLM, o Large Language Model, si riferisce a un modello linguistico all’avanguardia che è stato addestrato su una grande quantità di dati testuali. Utilizza tecniche di deep learning per comprendere e generare testi simili a quelli umani, diventando uno strumento potente per una vasta gamma di applicazioni, come il completamento del testo, la traduzione linguistica, l’analisi del sentiment e molto altro ancora. Uno degli esempi più famosi di un LLM è il GPT-3 di OpenAI, che ha suscitato notevole attenzione e plausi per le sue capacità di generazione del linguaggio.
- Giocando a Where’s Waldo? in 3D OpenMask3D è un modello di intelligenza artificiale che può segmentare istanze in 3D con query a vocabolario aperto.
- Implementare lo sviluppo guidato dal comportamento nelle pipeline dei dati utilizzando Mage
- Sbocciare il Tokenizer ChatGPT
Presentazione di LangChain
Immagina un mondo in cui le tue applicazioni possono comprendere e generare testi simili a quelli umani in modo semplice. Benvenuti in LangChain, una piattaforma innovativa che apre le porte all’incantevole mondo dei modelli linguistici (LLM). Con LangChain puoi integrare senza soluzione di continuità i LLM nei tuoi progetti, sfruttando le loro straordinarie capacità. Intraprendiamo un emozionante viaggio, esplorando le funzionalità affascinanti e le possibilità illimitate che LangChain svela.
LangChain è una piattaforma avanzata che offre agli sviluppatori un’interfaccia intuitiva e senza soluzione di continuità per sfruttare il potere del LLM nelle loro applicazioni. Offre una serie di API e strumenti che semplificano l’integrazione del LLM nei tuoi progetti, consentendoti di sfruttare appieno il potenziale dell’elaborazione del linguaggio.
Funzionalità e capacità di LangChain
LangChain è ricco di una serie di funzionalità e capacità che ti lasceranno incantato. Dall’elaborazione delle frasi all’analisi dei sentimenti, dalla traduzione delle lingue al riconoscimento delle entità nominate, LangChain ti fornisce gli strumenti per compiere prodigi con il linguaggio. Esplorando la documentazione delle API, scoprirai i segreti su come utilizzare efficacemente queste funzionalità, come un mago che padroneggia i suoi incantesimi.
Integrare i LLM nei tuoi progetti
Armato della conoscenza delle funzionalità e delle capacità di LangChain, è ora il momento di tessere la magia nei tuoi progetti. Utilizzando il LangChain SDK, puoi integrare senza soluzione di continuità le straordinarie capacità dei LLM con il tuo codice esistente. Con poche righe di codice, sarai in grado di richiamare le capacità di elaborazione del linguaggio dei LLM, trasformando le tue applicazioni in entità intelligenti che comprendono e generano testi simili a quelli umani.
La magia dei LLM liberata
Con LangChain, le possibilità sono illimitate come la tua immaginazione. Immagina chatbot che coinvolgono gli utenti in conversazioni affascinanti, fornendo loro risposte utili e spiritose. Immagina piattaforme di e-commerce che raccomandano prodotti con una precisione tale che i clienti non possono resistere all’acquisto. Immagina applicazioni nel settore della sanità che offrono informazioni mediche personalizzate, permettendo ai pazienti di prendere decisioni informate. Il potere di creare queste esperienze incredibili è nelle tue mani.
Configurazione di LangChain
Per iniziare il nostro viaggio con LangChain, è necessario assicurarsi di avere un’installazione e una configurazione corrette. Ti verranno anche fornite istruzioni su come importare le librerie e le dipendenze necessarie per lavorare in modo efficace con gli LLM.
Importazione delle librerie necessarie
import langchain
import openai
import os
import IPython
from langchain.llms import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (
AIMessage,
HumanMessage,
SystemMessage
)
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain import ConversationChain
load_dotenv()
# Configurazione API
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")Interagire con gli LLM utilizzando LangChain
L’interazione con gli LLM utilizzando LangChain comporta una serie di passaggi che ti consentono di sfruttare la potenza dei modelli di linguaggio pre-addestrati per la generazione e la comprensione del testo. Ecco una spiegazione dettagliata di ogni parte, insieme all’implementazione del codice.
Inizializzazione di un LLM
Per inizializzare un LLM in LangChain, è necessario importare le librerie e le dipendenze necessarie. Ad esempio, se si utilizza il linguaggio di programmazione Python, è possibile importare la libreria `langchain` e specificare il modello di linguaggio che si desidera utilizzare. Ecco un esempio:
from langchain import LangModel
# Specifica il modello di linguaggio che si desidera utilizzare
model_name = 'gpt3'
# Inizializza il LLM
llm = LangModel(model_name)Inserimento dei prompt
Una volta inizializzato il LLM, è possibile inserire dei prompt per generare testo o ottenere risposte. I prompt fungono da punto di partenza per il modello di linguaggio per generare testo. È possibile fornire un singolo prompt o più prompt, a seconda delle proprie esigenze. Ecco un esempio:
# Inserisci un singolo prompt
prompt = "C'era una volta"
# Genera testo basato sul prompt
generated_text = llm.generate_text(prompt)Recupero del testo o delle risposte generate
Dopo aver inserito i prompt, è possibile recuperare il testo o le risposte generate dal LLM. Il testo o le risposte generate saranno basati sul contesto fornito dai prompt e sulle capacità del modello di linguaggio. Ecco un esempio:
# Stampa il testo generato
print(generated_text)
# Stampa le risposte
for response in responses:
print(response)Seguendo questi passaggi e implementando il codice corrispondente, è possibile interagire senza problemi con gli LLM pre-addestrati utilizzando LangChain, sfruttando la loro potenza per varie attività di generazione e comprensione del testo.
Cosa si può fare con LangChain?
LangChain, con la sua vasta gamma di funzionalità, offre agli sviluppatori una vasta gamma di possibilità da esplorare e sfruttare nelle loro applicazioni. Approfondiamo i componenti chiave di LangChain: modelli, prompt, catene, indici e memoria e scopriamo cosa si può realizzare con ognuno di essi.
Modelli
Attualmente stanno emergendo numerosi nuovi LLM. LangChain fornisce un’interfaccia semplificata e integrazioni per vari modelli.
Al centro di LangChain ci sono potenti modelli di linguaggio (LLM) che consentono alle applicazioni di comprendere e generare testo simile all’essere umano. Con LangChain, gli sviluppatori hanno accesso a una vasta collezione di LLM, ognuno addestrato su grandi quantità di dati per eccellere in varie attività legate al linguaggio. Che si tratti di comprendere le richieste degli utenti, generare risposte o svolgere complesse attività di linguaggio, i modelli di LangChain agiscono come base delle capacità di elaborazione del linguaggio.
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
# L'LLM prende un prompt in input e restituisce una completamento
prompt = "Quanti giorni ci sono in un mese"
completion = llm(prompt)Modello di chat
Questo crea una conversazione tra un utente e un chatbot AI utilizzando la classe ChatOpenAI. Il chatbot è inizializzato con una temperatura di 0, che rende le sue risposte più focalizzate e deterministiche. La conversazione inizia con un messaggio di sistema che indica lo scopo del bot, seguito da un messaggio umano che esprime una preferenza alimentare. Il chatbot genererà una risposta in base all’input fornito.
chat = ChatOpenAI(temperature=0)
chat(
[
SystemMessage(content="Sei un simpatico bot AI che aiuta un utente a capire cosa mangiare in una sola frase"),
HumanMessage(content="Mi piacciono i pomodori, cosa dovrei mangiare?")
]
)Modello di incorporamento del testo
I modelli di incorporamento del testo ricevono l’input di testo e restituiscono una lista di incorporamenti che rappresentano il testo numericamente. Gli incorporamenti possono estrarre informazioni dal testo. Successivamente, queste informazioni possono essere applicate, ad esempio, per determinare quanto sono simili due testi, come i riassunti dei film.
incorporamenti = OpenAIEmbeddings()
testo = "Alice ha un pappagallo. Che animale è l'animale domestico di Alice?"
incorporamento_testo = incorporamenti.embed_query(testo)Prompts
Anche se l’aggiunta di prompts agli LLMs nel linguaggio naturale dovrebbe sembrare naturale, è necessario apportare modifiche significative al prompt prima di ottenere il risultato desiderato. Questo è chiamato ingegneria del prompt
Potresti voler usare il tuo buon prompt come modello per altre cose una volta che ne hai uno. Di conseguenza, LangChain offre PromptTemplate, che ti consente di creare prompt da vari componenti.
template = "Qual è un buon nome per un'azienda che produce {prodotto}?"
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["prodotto"],
template=template,
)
prompt.format(prodotto="calzini colorati")Chains
Il processo di combinazione di LLMs con altri componenti per creare un’applicazione è chiamato chaining in LangChain. Esempi includono:
- Combinazione di modelli di prompt e LLMs
- Utilizzando l’output del primo LLM come input per il secondo, è possibile combinare più LLS in modo sequenziale.
- Combinazione di LLMs con dati esterni, ad esempio per rispondere alle domande.
- Combinazione di LLMs con memoria a lungo termine, come la cronologia delle chat.
chain = LLMChain(llm = llm,
prompt = prompt)
chain.run("calzini colorati")Indici
Uno svantaggio degli LLMs è la mancanza di informazioni contestuali come l’accesso a documenti o e-mail specifici. Per evitare ciò, è possibile fornire agli LLMs l’accesso ai dati esterni specifici.
Una volta che i dati esterni sono pronti per essere archiviati come documenti, è possibile indicizzarli in un database vettoriale chiamato VectorStore utilizzando il modello di incorporamento del testo.
Un vector store ora archivia il tuo documento come incorporamenti. Con questi dati esterni, è possibile intraprendere una serie di azioni.
Usiamolo per un compito di question-answering basato su un recuperatore di informazioni.
recuperatore = db.as_retriever()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="cosa",
recuperatore=recuperatore,
return_source_documents=True)
query = "Cosa non farò mai?"
risultato = qa({"query": query})
print(risultato['result'])Memoria
È fondamentale che i programmi come i chatbot possano ricordare le conversazioni precedenti. Tuttavia, a meno che non si inserisca la cronologia della chat, gli LLMs di default non dispongono di una memoria a lungo termine.
Offrendo una serie di opzioni per gestire la cronologia della chat, LangChain affronta questo problema mantenendo tutti i dialoghi, tenendo il passo con le K conversazioni più recenti e riassumendo ciò che è stato detto.
conversazione = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
conversazione.predict(input="Alice ha un pappagallo.")
conversazione.predict(input="Bob ha due gatti.")
conversazione.predict(input="Quanti animali domestici hanno Alice e Bob?")Costruzione di chatbot conversazionali
I chatbot conversazionali sono diventati parte integrante di molte applicazioni, offrendo interazioni fluide e esperienze personalizzate per gli utenti. La chiave per sviluppare un chatbot di successo risiede nella sua capacità di comprendere e generare risposte simili a quelle umane. Con le avanzate capacità di elaborazione del linguaggio di LangChain, è possibile creare chatbot intelligenti che superano i tradizionali sistemi basati su regole.
Importa le librerie necessarie
da langchain.llms import OpenAI
da langchain import LLMChain
da langchain.prompts.prompt import PromptTemplate
# Componenti specifici della chat
da langchain.memory import ConversationBufferMemoryUtilizzo del modello di prompt
Questo crea un modello di chatbot che genera barzellette prendendo in input dell’utente e incorporandole in un formato predefinito di barzellette. Utilizza il PromptTemplate e il ConversationBufferMemory per memorizzare e recuperare la cronologia della chat, consentendo al chatbot di generare barzellette coerenti con il contesto.
template = """
Sei un chatbot utile.
Il tuo obiettivo è aiutare l'utente a fare barzellette.
Prendi ciò che l'utente dice e fai una barzelletta su quello
{chat_history}
Umano: {human_input}
Chatbot:"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["chat_history", "human_input"],
template=template
)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")Chatbot
Questo crea un’istanza della classe LLMChain, che utilizza il modello di linguaggio OpenAI per generare risposte. Il metodo ‘llm_chain.predict()’ viene quindi utilizzato per generare una risposta basata sull’input dell’utente fornito.
llm_chain = LLMChain(
llm=OpenAI(temperature=0),
prompt=prompt,
verbose=True,
memory=memory
)
llm_chain.predict(human_input="Una pera è un frutto o una verdura?")Perfezionamento di un LLM con LangChain
Il perfezionamento è un processo in cui un LLM pre-addestrato esistente viene ulteriormente addestrato su specifici set di dati per adattarlo a un compito o dominio particolare. Esporre il modello a dati specifici del compito, gli consente di comprendere meglio le sfumature, il contesto e le complessità del dominio di destinazione. Questo processo consente ai programmatori di migliorare le prestazioni del modello, aumentare l’accuratezza e renderlo più rilevante per le applicazioni reali.
Introduzione alle capacità di perfezionamento di LangChain
LangChain porta il perfezionamento a nuovi livelli fornendo ai programmatori un framework completo per addestrare LLM su set di dati personalizzati. Offre un’interfaccia utente intuitiva e una serie di strumenti che semplificano il processo di perfezionamento. LangChain supporta diverse architetture LLM popolari, come GPT-3, consentendo ai programmatori di lavorare con modelli all’avanguardia per le loro applicazioni. Con LangChain, il potere di personalizzare e ottimizzare LLM è nelle tue mani.
Il flusso di lavoro per il perfezionamento con LangChain
Preparazione del set di dati
Per perfezionare un LLM, personalizza il tuo set di dati per il tuo compito o dominio specifico. Inizia raccogliendo o selezionando un set di dati etichettati che si allineano con la tua applicazione target. Questo set di dati dovrebbe includere coppie input-output o un formato adatto al processo di perfezionamento.
Configurazione dei parametri
Nell’interfaccia di LangChain, i programmatori specificano l’architettura desiderata del LLM, come il numero di livelli, la dimensione del modello e altri parametri rilevanti. Queste configurazioni definiscono l’architettura e la capacità del modello da addestrare, consentendo ai programmatori di trovare il giusto equilibrio tra prestazioni e risorse computazionali.
Processo di addestramento
LangChain sfrutta le risorse di calcolo distribuito per addestrare il LLM in modo efficiente. I programmatori avviano il processo di addestramento e LangChain ottimizza il flusso di lavoro di addestramento, garantendo un utilizzo efficiente delle risorse e una convergenza più rapida. Durante l’addestramento, il modello apprende dal set di dati fornito, adattando i suoi parametri per catturare le sfumature e i modelli specifici del compito o dominio di destinazione.
Una volta che hai il set di dati preparato, puoi iniziare il processo di perfezionamento con LangChain. Prima, importa le librerie e le dipendenze necessarie. Quindi, inizializza il LLM pre-addestrato e perfezionalo sul tuo set di dati personalizzato. Ecco un esempio:
da langchain import LangModel
# Inizializza il LLM pre-addestrato
modello_pre_addestrato = LangModel('gpt3')
# Carica e preprocessa il tuo set di dati
set_dati = carica_set_dati('tuo_set_dati.txt')
set_dati_preprocessato = preprocessa(set_dati)
# Perfeziona il LLM sul tuo set di dati
modello_perfezionato = modello_pre_addestrato.perfeziona(set_dati_preprocessato,
num_epochs=5, batch_size=16)In questo esempio, carichiamo il set di dati, lo preprocessiamo nel formato richiesto e quindi utilizziamo il metodo ‘fine_tune’ di LangModel per addestrare il LLM sul set di dati preprocessato. Puoi regolare i parametri come il numero di epoche di addestramento e la dimensione del batch in base alle tue specifiche esigenze.
Valutazione
Dopo aver messo a punto l’LLM, è fondamentale valutarne le prestazioni. Questo passaggio ti aiuta a valutare quanto bene il modello si è adattato al tuo specifico compito. Puoi valutare il modello messo a punto utilizzando metriche appropriate e un dataset di test separato. Ecco un esempio:
# Prepara il dataset di test
test_dataset = load_dataset('your_test_dataset.txt')
test_dataset_preprocessato = preprocess(test_dataset)
# Valuta l'LLM messo a punto
risultati_valutazione = modello_messo_a_punto.valuta(test_dataset_preprocessato)I risultati della valutazione forniscono informazioni sull’efficacia dell’LLM messo a punto. Puoi misurare metriche come l’accuratezza, la precisione, il richiamo o metriche specifiche del dominio per valutare le prestazioni del modello.
Seguendo questi passaggi e implementando gli esempi di codice forniti, puoi mettere a punto in modo efficace un LLM pre-addestrato utilizzando LangChain. Questo processo ti consente di personalizzare il comportamento del modello di linguaggio, rendendolo più adatto e rilevante per le tue specifiche esigenze applicative.
Vantaggi dell’utilizzo di LangChain
- La messa a punto di LLM con LangChain migliora l’accuratezza del modello e la sua rilevanza contestuale per compiti o domini specifici, ottenendo output di maggiore qualità.
- LangChain consente agli sviluppatori di personalizzare i LLM per gestire compiti unici, gergo specifico del settore e contesti specifici del dominio, rispondendo alle esigenze specifiche degli utenti.
- LLM messi a punto consentono lo sviluppo di applicazioni potenti con una comprensione più approfondita del linguaggio specifico del dominio, garantendo risposte più accurate e consapevoli del contesto.
- La messa a punto con LangChain riduce la necessità di dati di addestramento estensivi e risorse computazionali, risparmiando tempo e sforzo pur ottenendo miglioramenti significativi delle prestazioni.
Casi d’uso reali e storie di successo
Esploreremo esempi reali e storie di successo di applicazioni basate su LLM per mostrare l’ampia gamma di settori in cui LLM e LangChain hanno avuto un impatto significativo. Esamineremo come queste applicazioni abbiano trasformato il supporto clienti, il commercio elettronico, l’assistenza sanitaria e la generazione di contenuti, portando a un miglioramento dell’esperienza dell’utente e dei risultati aziendali.
Supporto clienti
I chatbot alimentati da LLM hanno rivoluzionato il supporto clienti fornendo assistenza immediata e personalizzata agli utenti. Le aziende stanno sfruttando LangChain per costruire chatbot in grado di comprendere le richieste dei clienti, fornire informazioni pertinenti e gestire anche transazioni complesse. Questi chatbot possono gestire un grande volume di richieste, garantendo un supporto continuo 24 ore su 24, riducendo i tempi di attesa e migliorando la soddisfazione del cliente.
Commercio elettronico
Utilizza LLM per migliorare l’esperienza di shopping nell’industria del commercio elettronico. LangChain consente agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di comprendere le descrizioni dei prodotti, le preferenze degli utenti e i modelli di acquisto. Sfruttando le capacità di LLM, le piattaforme di e-commerce possono fornire raccomandazioni personalizzate sui prodotti, rispondere alle domande dei clienti e persino generare descrizioni di prodotti creative, portando ad un aumento delle vendite e dell’engagement dei clienti.
Assistenza sanitaria
Le applicazioni basate su LLM stanno trasformando l’industria sanitaria migliorando l’assistenza ai pazienti, i processi di diagnosi e trattamento. LangChain consente lo sviluppo di assistenti virtuali intelligenti in grado di comprendere le domande mediche, fornire informazioni accurate e persino aiutare nella triage dei pazienti in base ai sintomi. Queste applicazioni facilitano l’accesso più rapido alle informazioni sanitarie, riducono il carico di lavoro degli operatori sanitari ed emancipano i pazienti nel prendere decisioni informate sulla propria salute.
Generazione di contenuti
I LLM si sono rivelati strumenti preziosi nella generazione e creazione di contenuti. LangChain consente agli sviluppatori di costruire applicazioni in grado di generare contenuti creativi e pertinenti contestualmente, come articoli per blog, descrizioni di prodotti e post sui social media. Queste applicazioni assistono i creatori di contenuti nella generazione di idee, migliorano l’efficienza della scrittura e mantengono la coerenza di tono e stile.
Questi casi d’uso reali dimostrano la versatilità e l’impatto delle applicazioni basate su LLM in vari settori. Sfruttando le capacità di LangChain, gli sviluppatori possono creare soluzioni innovative che ottimizzano i processi, migliorano l’esperienza dell’utente e stimolano la crescita aziendale.
Le storie di successo delle aziende che hanno implementato applicazioni basate su LLM mostrano i benefici e i risultati tangibili ottenuti. Ad esempio, un chatbot di supporto clienti implementato da una grande piattaforma di e-commerce ha portato a una significativa riduzione del tempo di risoluzione dei ticket di supporto e a un miglioramento dei punteggi di soddisfazione del cliente. Allo stesso modo, un’applicazione sanitaria che utilizza le capacità di LLM ha migliorato l’accuratezza della triage e ridotto i tempi di attesa nelle sale d’emergenza, salvando vite umane.
Conclusioni
LangChain apre un mondo di possibilità quando si tratta di costruire applicazioni basate su LLM. Se il tuo interesse si concentra sul completamento del testo, la traduzione del linguaggio, l’analisi dei sentimenti, la sintesi del testo o il riconoscimento delle entità nominate, LangChain fornisce una piattaforma intuitiva e potenti API per dare vita alle tue idee. Sfruttando le capacità di LLM, puoi creare applicazioni intelligenti che comprendono e generano testo simile a quello umano, rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il linguaggio.
Punti chiave
- LangChain consente lo sviluppo di applicazioni che sfruttano le straordinarie capacità dei Modelli di Linguaggio (LLM) per comprendere e generare testo simile a quello umano.
- Con la piattaforma intuitiva di LangChain, gli sviluppatori possono facilmente integrare LLM nei loro progetti installando il SDK di LangChain e autenticandosi con le credenziali API.
- Incorporando LLM attraverso LangChain, gli sviluppatori possono creare applicazioni che offrono interazioni più naturali e consapevoli del contesto con gli utenti, migliorando così l’esperienza dell’utente e l’interazione.
Domande frequenti
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