Что такое LangChain — фреймворк Python для ИИ

На Youtube-канале AssemblyAI вышло видео с обзором фреймворка LangChain для Python, который предназначен для написания ИИ.

Вот, о чём идёт речь в видео:

1. Langchain - новый популярный фреймворк Python для создания приложений с использованием больших языковых моделей.
2. С момента выпуска в конце прошлого года, Langchain уже набрал более 20 000 звезд на GitHub и имеет активное сообщество разработчиков.
   
3. Создатель Langchain недавно объявил о привлечении инвестиций на сумму 10 миллионов долларов в рамках сид-раунда.
   
4. Langchain позволяет интегрировать большие языковые модели с собственными данными, например, с базой данных Notion, PDF-файлами или электронными письмами.
   
5. Фреймворк упрощает создание приложений, предоставляя возможности компоновки и шесть ключевых функциональных модулей.
   
6. Модули Langchain включают универсальный интерфейс для доступа к моделям от OpenAI, Hugging Face, Cohere и других.
   
7. Возможности управления, оптимизации и сериализации запросов (промптов) для улучшения взаимодействия с моделями.
   
8. Цепочки вызовов (Chains) позволяют создавать последовательности вызовов моделей для сложных задач.
   
9. Стандартный интерфейс для работы с памятью, позволяющий, например, сохранять историю сообщений чат-бота.
   
10. Модуль индексов с утилитами для работы с текстовыми данными, включая загрузку документов и создание поисковых индексов.
    
11. Модуль агентов и инструментов для создания мощных приложений с доступом к инструментам, таким как Google Поиск или Википедия.
    

Ниже — транскрибация ролика на русском языке.

Если вы создаете приложения искусственного интеллекта с большими языковыми моделями, то сейчас нет обхода Langchain. Langchain в настоящее время является одним из самых горячих новых фреймворков Python.

Выпущенный в конце прошлого года, он уже пересек отметку в 20 000 звезд на GitHub и имеет процветающее сообщество участников и создателей, которые каждый день создают с ним новые крутые вещи. Кроме того, создатель Langchain только что объявил о привлечении $10 миллионов венчурного финансирования. Так что же делает Langchain таким захватывающим? Давайте посмотрим на Langchain, как он работает и что с ним можно делать.

Что такое LangChain

Итак, Langchain - это фреймворк для разработки полноценных приложений на основе больших языковых моделей. Представьте, что вы хотите создать приложение на основе ChatGTP или любой другой мощной языковой модели, а затем хотите объединить ее с собственными данными, скажем, базой данных Notion, PDF-файлами или вашими электронными письмами. И вы также хотите создавать запросы на основе обычного пользовательского ввода. И затем вы также хотите сохранять историю беседы. И, возможно, вы хотите объединить модели с другой моделью или предоставить им доступ к поиску Google или Википедии, чтобы сделать их еще более мощными.

Звучит как многое для учета при создании полноценного приложения, верно? Ну, Langchain делает все это намного проще. Он позволяет создавать приложения с LLM через композицию и в настоящее время предоставляет шесть различных ключевых функций, разделенных на различные модули.

Давайте рассмотрим краткие примеры для каждого из них.

Примеры использования LangChain

Модели. Прежде всего, Langchain предоставляет общий интерфейс для многих LLM.

Вы можете получить доступ к моделям от OpenAI, Hugging Face, Cohere и многих других поставщиков. Запросы. Это включает управление запросами, их оптимизацию и сериализацию.

Например, вы можете определить шаблоны запросов, которые берут пользовательский ввод и затем создают окончательный запрос для модели. Цепочки. Цепочки выходят за рамки одного вызова LLM и представляют собой последовательности вызовов.

В самом простом примере вы можете, например, объединить шаблон запроса и LLM, но здесь возможные комбинации почти бесконечны. Память. Langchain предоставляет стандартный интерфейс для памяти и набор реализаций памяти. Например, вы легко можете сохранить историю сообщений чат-бота.

Индексы. Этот модуль содержит множество утилит, чтобы вы могли объединить модель с вашими собственными текстовыми данными. Например, он предоставляет загрузчики документов для загрузки данных из разных источников, таких как Notion, PDF-файлы или электронные письма. И он предоставляет интерфейсы векторного хранилища для эффективного хранения текста и его поиска.

И, наконец, агенты и инструменты. Это чрезвычайно мощный модуль, который позволяет настроить агентов на основе больших языковых моделей, которые могут использовать инструменты, такие как поиск Google, Википедия или калькулятор. И если это используется правильно, это может придать вашему приложению неограниченные возможности.