Als KI-Entwickler suche ich oft nach Möglichkeiten, komplexe LLM-Interaktionen (Large Language Model) besser handhabbar zu machen. LangChain erregte meine Aufmerksamkeit nicht nur wegen seiner wachsenden Beliebtheit in der KI-Entwickler-Community, sondern auch wegen seines praktischen Ansatzes zur Lösung häufiger LLM-Integrationsherausforderungen. Der Ruf des Frameworks, komplexe LLM-Vorgänge in optimierte Arbeitsabläufe umzuwandeln, faszinierte mich genug, um es auf die Probe zu stellen. Ich beschloss, ein Artikelgenerierungssystem zu entwickeln, das die Fähigkeiten von LangChain mit dem Llama3-Modell kombiniert, um ein Tool mit realen Anwendungen zu erstellen.
LangChain verändert die Art und Weise, wie wir mit LLMs interagieren, indem es einen strukturierten, intuitiven Ansatz für die Handhabung komplexer Vorgänge bietet. Betrachten Sie es als ein gut gestaltetes Entwicklungskit, bei dem jede Komponente einem bestimmten Zweck dient. Anstatt rohe API-Aufrufe zu jonglieren und Eingabeaufforderungen manuell zu verwalten, bietet das Framework eine saubere Schnittstelle, die sich aus Entwicklersicht natürlich anfühlt. Es geht nicht nur darum, den Prozess zu vereinfachen, sondern auch darum, LLM-Anwendungen zuverlässiger und wartbarer zu machen.
Im Kern verwendet LangChain Ketten, Abfolgen von Vorgängen, die miteinander verknüpft werden, um komplexere Verhaltensweisen zu erzeugen. Diese Ketten erledigen alles von der Formatierung von Eingabeaufforderungen bis zur Verarbeitung von Modellantworten. Während das Framework ausgefeilte Systeme zur Verwaltung von Eingabeaufforderungen und zur Aufrechterhaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg umfasst, werde ich mich hauptsächlich auf die Ketten- und Eingabeaufforderungsaspekte für unseren Artikelgenerator konzentrieren.
Für dieses Projekt wollte ich etwas Praktisches entwickeln, ein System, das maßgeschneiderte Artikel basierend auf bestimmten Parametern wie Thema, Länge, Ton und Zielgruppe generieren kann. Das Llama3-Modell, auf das über Ollama zugegriffen werden kann, bot die richtige Balance aus Leistung und Flexibilität für diese Aufgabe.
Die Einrichtung ist unkompliziert:
pip install langchain langchain-ollama requests
ollama serve
ollama pull llama3
Der Ollama-Server muss in seinem Terminal laufen, während der Artikelgenerator verwendet wird. Wenn es geschlossen ist, kann der Generator keine Verbindung zum Modell herstellen.
Lassen Sie uns die Funktionsweise der einzelnen Teile des Systems aufschlüsseln:
Diese einfache Prüfung hilft, Laufzeitfehler zu vermeiden, indem Verbindungsprobleme frühzeitig erkannt werden. Dies ist eine zuverlässige Möglichkeit, die Verbindung zum Ollama-Server zu überprüfen:
pip install langchain langchain-ollama requests
Die Modelleinrichtung ist entscheidend für die richtige Balance in unseren generierten Inhalten:
ollama serve
Diese Parameter stellen den Sweet Spot dar, den ich gefunden habe, nachdem ich verschiedene Kombinationen für die Artikelerstellung getestet habe.
Temperatur (0,7): Steuert die Zufälligkeit der Ausgabe. Ein niedrigerer Wert (z. B. 0,3) würde den Text vorhersehbarer machen, während ein höherer Wert (z. B. 0,9) ihn kreativer machen würde. 0,7 ist eine gute Balance.
Top_p (0,9): Dieser Parameter, auch Nucleus Sampling genannt, teilt dem Modell mit, wie viele Wortoptionen berücksichtigt werden sollen. Bei 0,9 werden genügend Optionen berücksichtigt, um den Text interessant zu halten und sich gleichzeitig auf das Thema zu konzentrieren.
num_ctx(4096): Die Größe des Kontextfensters oder wie viel Text das Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Dies bietet ausreichend Platz sowohl für die Eingabe als auch für die Ausgabe eines umfangreichen Artikels, da etwa 3000–3500 Wörter verarbeitet werden können.
In der Eingabeaufforderungsvorlage definieren wir, was wir vom Modell erwarten:
ollama pull llama3
Eines der elegantesten Merkmale von LangChain ist seine einfache Kettenzusammensetzung:
def check_ollama_connection():
"""
Check if Ollama server is running
"""
try:
requests.get('http://localhost:11434/api/tags')
return True
except requests.exceptions.ConnectionError:
return False
Diese einzelne Zeile erstellt eine vollständige Generierungspipeline, die die Eingabeaufforderungsformatierung, die Modellinteraktion und die Antwortverarbeitung übernimmt.
Um das Tool benutzerfreundlich zu gestalten, habe ich eine Befehlszeilenschnittstelle implementiert:
llm = OllamaLLM(
model="llama3",
temperature=0.7, # Balances creativity and consistency
top_p=0.9, # Helps with text diversity
num_ctx=4096 # Sets the context window
)
Die Verwendung des Generators ist sehr einfach: Sie führen den Code aus und übergeben die Parameter.
article_template = """
You are a professional content writer tasked with creating a comprehensive article.
Topic: {topic}
Writing Requirements:
1. Length: Approximately {word_count} words
2. Style: {tone} tone
3. Target Audience: {audience}
4. Format: Plain text without any markdown notation
5. Additional Details/Requirements: {extra_details}
Content Structure Guidelines:
- Start with an engaging introduction that hooks the reader
- Organize content into clear sections with descriptive headings (not numbered)
- Include relevant examples, statistics, or case studies when appropriate
- Provide practical insights and actionable takeaways
- End with a compelling conclusion that summarizes key points
- Ensure smooth transitions between paragraphs and sections
Writing Style Guidelines:
- Use clear, concise language appropriate for the target audience
- Avoid jargon unless necessary for the target audience
- Incorporate relevant examples and real-world applications
- Maintain an engaging and natural flow throughout the article
- Use active voice predominantly
- Include specific details and evidence to support main points
- Ensure proper paragraph breaks for readability
Additional Notes:
- Do not use any markdown formatting
- Keep paragraphs concise and focused
- Use proper spacing between sections
- If technical terms are used, provide brief explanations
- Include a brief overview of what will be covered at the start
Please write the article now:
"""
Der generierte Artikel:
chain = prompt | llm
def parse_arguments():
"""
Parse command line arguments
"""
parser = argparse.ArgumentParser(description='Generate an article using AI')
parser.add_argument('--topic',
type=str,
required=True,
help='The topic of the article')
parser.add_argument('--word-count',
type=int,
default=800,
help='Target word count (default: 800)')
parser.add_argument('--tone',
type=str,
default='professional',
choices=['professional', 'casual', 'academic', 'informative', 'technical'],
help='Writing tone (default: professional)')
parser.add_argument('--audience',
type=str,
default='general',
help='Target audience (default: general)')
parser.add_argument('--extra-details',
type=str,
default='',
help='Additional requirements or details for the article')
return parser.parse_args()
Der generierte Artikel:
python main.py \ --topic "Benefits of playing board games with friends" \ --word-count 200 \ --tone casual \ --audience "Board games lovers" \ --extra-details "Avoid markdown notation"
Während dieses Projekts habe ich mehrere wichtige Erkenntnisse über die Arbeit mit LangChain gewonnen:
Die Erstellung dieses Artikelgenerators hat den praktischen Wert von LangChain in der KI-Entwicklung gezeigt. Es bewältigt die Komplexität von LLM-Interaktionen und gibt Entwicklern gleichzeitig die Freiheit, sich auf die Entwicklung nützlicher Funktionen zu konzentrieren. Das Framework schafft ein Gleichgewicht zwischen Abstraktion und Kontrolle und erleichtert so die Erstellung zuverlässiger KI-gestützter Anwendungen.
Ich bin zuversichtlich, dass LangChain für liebe Kollegen in der Branche oder einzelne Enthusiasten alle notwendigen Möglichkeiten für die Entwicklung bietet, und das Beste daran ist: Es geht nicht um einen Kompromiss mit Flexibilität. Angesichts der Tatsache, dass der Bereich der KI-Tools exponentiell wächst, werden Frameworks wie LangChain für die Erstellung praktischer, produktionsreifer Anwendungen immer wertvoller.
Das LangChain-Logo aus einem Papagei und einer Kette hat eine clevere Bedeutung. Der Papagei bezieht sich darauf, dass LLMs manchmal als „stochastische Papageien“ bezeichnet werden, weil sie die menschliche Sprache wiederholen und überarbeiten. Der Kettenteil ist ein spielerischer Hinweis darauf, wie das Framework dabei hilft, Sprachmodell-„Papageien“ in nützliche Anwendungen zu „verketten“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines Artikelgenerators mit LangChain und LlamaAn AI Developer's Journey. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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