Guide complet du débutant sur l'IA générative avec LangChain et Python - 3

L'IA générative permet aux systèmes de créer du texte, des images, du code ou d'autres formes de contenu basés sur des données et des invites. LangChain est un framework qui simplifie l'utilisation des modèles d'IA générative en orchestrant les flux de travail, en gérant les invites et en activant des fonctionnalités avancées telles que l'intégration de la mémoire et des outils.

Ce guide présente les concepts et outils clés nécessaires pour démarrer avec l'IA générative à l'aide de LangChain et de Python.

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1. Qu'est-ce que LangChain ?

LangChain est un framework basé sur Python permettant de créer des applications avec de grands modèles de langage (LLM) tels que les modèles GPT ou Hugging Face d'OpenAI. Ça aide :

• Gérer les invites : créez des invites réutilisables et structurées.
• Flux de travail en chaîne : combinez plusieurs appels LLM en un seul flux de travail.
• Utiliser les outils : permettez aux modèles d'IA d'interagir avec les API, les bases de données et bien plus encore.
• Ajouter de la mémoire : permet aux modèles de se souvenir des interactions passées.

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2. Configuration de votre environnement

a) Installer les bibliothèques requises

Pour commencer, installez LangChain et les bibliothèques associées :

pip install langchain openai python-dotenv streamlit

b) Configurez votre clé API OpenAI

1. Inscrivez-vous pour un compte OpenAI et obtenez votre clé API : OpenAI API.
2. Créez un fichier .env dans le répertoire de votre projet et ajoutez votre clé API :

   OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

1. Chargez la clé API dans votre script Python à l'aide de dotenv :

   from dotenv import load_dotenv
   import os

   load_dotenv()
   openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

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3. Concepts clés de LangChain

a) Invites

Des invites guident l'IA pour générer les résultats souhaités. LangChain vous permet de structurer systématiquement les invites à l'aide de PromptTemplate.

from langchain.prompts import PromptTemplate

# Define a template
template = "You are an AI that summarizes text. Summarize the following: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)

# Generate a prompt with dynamic input
user_text = "Artificial Intelligence is a field of study that focuses on creating machines capable of intelligent behavior."
formatted_prompt = prompt.format(text=user_text)
print(formatted_prompt)

b) Modèles de langage

LangChain s'intègre aux LLM comme les modèles GPT ou Hugging Face d'OpenAI. Utilisez ChatOpenAI pour OpenAI GPT.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# Initialize the model
chat = ChatOpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)

# Generate a response
response = chat.predict("What is Generative AI?")
print(response)

c) Chaînes

Les chaînes combinent plusieurs étapes ou tâches en un seul flux de travail. Par exemple, une chaîne pourrait :

1. Résumer un document.
2. Générez une question basée sur le résumé.

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# Create a prompt and chain
template = "Summarize the following text: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt)

# Execute the chain
result = chain.run("Generative AI refers to AI systems capable of creating text, images, or other outputs.")
print(result)

d) Mémoire

La mémoire permet aux modèles de conserver le contexte sur plusieurs interactions. Ceci est utile pour les chatbots.

from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# Initialize memory and the conversation chain
memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(llm=chat, memory=memory)

# Have a conversation
print(conversation.run("Hi, who are you?"))
print(conversation.run("What did I just ask you?"))

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4. Exemples d'applications

a) Génération de texte

Générez des réponses ou du contenu créatifs à l'aide d'invites.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, openai_api_key=openai_api_key)
prompt = PromptTemplate(input_variables=["topic"], template="Write a poem about {topic}.")
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt)

# Generate a poem
result = chain.run("technology")
print(result)

b) Résumé

Résumez efficacement des documents ou du texte.

pip install langchain openai python-dotenv streamlit

c) Chatbots

Créez un chatbot interactif avec mémoire.

   OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

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5. Fonctionnalités avancées

a) Outils

Autoriser les modèles à accéder à des outils externes tels que la recherche sur le Web ou les bases de données.

   from dotenv import load_dotenv
   import os

   load_dotenv()
   openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

b) Chaînes personnalisées

Créez des flux de travail personnalisés en combinant plusieurs tâches.

from langchain.prompts import PromptTemplate

# Define a template
template = "You are an AI that summarizes text. Summarize the following: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)

# Generate a prompt with dynamic input
user_text = "Artificial Intelligence is a field of study that focuses on creating machines capable of intelligent behavior."
formatted_prompt = prompt.format(text=user_text)
print(formatted_prompt)

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6. Déploiement avec Streamlit

Créez une application Web simple pour votre modèle d'IA générative à l'aide de Streamlit.

Installez Streamlit :

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# Initialize the model
chat = ChatOpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)

# Generate a response
response = chat.predict("What is Generative AI?")
print(response)

Application simple :

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# Create a prompt and chain
template = "Summarize the following text: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt)

# Execute the chain
result = chain.run("Generative AI refers to AI systems capable of creating text, images, or other outputs.")
print(result)

Exécutez l'application :

from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# Initialize memory and the conversation chain
memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(llm=chat, memory=memory)

# Have a conversation
print(conversation.run("Hi, who are you?"))
print(conversation.run("What did I just ask you?"))

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7. Concepts clés pour les développeurs d'IA générative

a) Modèles de réglage fin

Apprenez à affiner des modèles tels que GPT ou Stable Diffusion sur des ensembles de données personnalisés.

b) Ingénierie rapide

Maîtrisez la création d'invites efficaces pour obtenir les résultats souhaités.

c) IA multimodale

Travailler avec des modèles qui combinent du texte, des images et d'autres modalités (par exemple, DALL·E ou CLIP d'OpenAI).

d) Mise à l'échelle et déploiement

Déployez des modèles dans des environnements de production à l'aide de services cloud ou d'outils tels que Docker.

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8. Ressources

• Documentation LangChain : Docs LangChain
• API OpenAI : documents OpenAI
• Modèles de visage câlins : Visage câlin

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En suivant ce guide, vous acquerrez les connaissances de base nécessaires pour créer des applications d'IA générative avec Python et LangChain. Commencez à expérimenter, créez des flux de travail et plongez plus profondément dans le monde passionnant de l'IA !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!