Une introduction à Langchain: modélisation de la langue alimentée par AI 'Data-gatsby-head =' true '/> Lisa Kudrow Libérer： 2025-02-08 11:39:09 original 292 Les gens l'ont consulté

Langchain: révolutionner les applications linguistiques alimentées par l'IA

Langchain est un cadre révolutionnaire d'IA fusionnant l'intelligence artificielle (IA) et l'ingéniosité humaine pour créer des applications linguistiques innovantes. Cet outil puissant débloque le potentiel de la modélisation des langues propulsée par l'IA, offrant des possibilités illimitées.

Faits saillants de la clé:

• Langchain simplifie le développement d'applications basées sur la langue avec ses fonctionnalités uniques.
• Il fournit des outils complets pour l'intelligence générale artificielle (AGI), y compris l'entrée / sortie du modèle (E / S), la connectivité des données, les interfaces de chaîne, la gestion de la mémoire, les agents et les rappels.
• Langchain possède de nombreuses applications du monde réel, ainsi que des outils de débogage et d'optimisation robustes pour les applications linguistiques AI prêtes pour la production.

une plongée plus profonde dans Langchain:

La conception modulaire de Langchain en fait un cadre polyvalent pour créer des applications linguistiques alimentées par l'IA, y compris des projets d'apprentissage automatique. Disponible en Python et JavaScript, il est utilisé par les entreprises de toutes tailles, des sociétés mondiales aux développeurs individuels. Sa force réside dans ses caractéristiques uniques, permettant la création d'applications qui reflètent le traitement du langage humain. Langchain rationalise le développement des interfaces AI génératives, la simplification de l'utilisation des outils NLP et l'organisation de données pour un accès facile. De la construction de systèmes de réponses de questions basés sur des documents à la création de chatbots et d'agents, Langchain change la donne dans l'IA moderne.

Core Langchain Caractéristiques:

Les principales caractéristiques de Langchain incluent:

• modèle E / S
• RETRIVALLE
• Interface de chaîne
• mémoire
• AGENTS
• rappel

Ces fonctionnalités fonctionnent ensemble pour créer des applications d'IA qui rivalisent avec l'intelligence humaine, visant AGI grâce à l'utilisation de réseaux de neurones artificiels.

Modèle d'E / S et de récupération:

Ces caractéristiques fondamentales permettent:

• Intégration transparente avec divers modèles de langage.
• Intégration transparente avec des sources de données externes.
• Capacités améliorées des applications d'IA basées sur les réseaux de neurones.

Le modèle d'E / S gère les invites, fournissant des interfaces communes pour appeler des modèles de langage et extraire des informations des sorties. La récupération donne accès aux données spécifiques à l'utilisateur en dehors de l'ensemble de formation du modèle, facilitant la génération augmentée de récupération (RAG). Le chiffon utilise des sources de données externes pour les tâches comme résumer de longs textes ou répondre aux questions basées sur des données spécifiques.

Interface de chaîne et mémoire:

l'efficacité et l'évolutivité sont primordiales. L'interface de chaîne de Langchain et les fonctionnalités de mémoire aident les développeurs à créer des applications efficaces et évolutives en gérant le flux d'informations et le stockage des données, en tirant parti des techniques d'apprentissage en profondeur. L'interface de chaîne est conçue pour les applications nécessitant une approche chaînée, gérant les données structurées et non structurées. La mémoire persiste l'état entre les appels de chaîne / agent, le stockage des informations traitées (cruciale pour les applications de chat).

Agents et rappels:

Les agents et les rappels de Langchain offrent une flexibilité et une personnalisation. Les agents décident des actions, les exécutent, observent les résultats et répétent jusqu'à la fin. Les rappels intègrent plusieurs étapes d'une application LLM, traitement des données structurées et non structurées.

Installation et déploiement:

L'installation de Langchain dépend de la langue choisie. Utilisez PIP pour Python (instructions dans les documents Python) et NPM pour JavaScript (instructions dans les documents NPM). La version JavaScript prend en charge diverses plates-formes, notamment Node.js, CloudFlare Workers, Vercel / Next.js, Supabase Edge Fonctions, Browsers Web et Deno.

Langchain Expression Language (LCEL):

LCEL propose:

• Une approche déclarative de la construction de la chaîne.
• Prise en charge des opérations en streaming, lots et asynchrones.
• un moyen simple d'interagir avec les composants centraux.
• la possibilité de séquencer plusieurs appels de modèle de langue.

LCEL simplifie la création de la chaîne, la rationalisation du codage et l'activation de la création d'applications de l'IA puissantes. L'enseignant de Langchain fournit des tutoriels LCEL interactifs.

Applications et exemples du monde réel:

La polyvalence de Langchain est évidente dans ses diverses applications:

• Systèmes de questions et réponses
• Analyse des données
• Code de compréhension
• chatbots
• Résumé

Ces applications couvrent diverses industries, en tirant parti de la technologie PNL pour des solutions efficaces. Les exemples incluent les chatbots du support client, les outils d'analyse des données et les assistants personnels.

Débogage et optimisation avec Langsmith:

Langsmith aide les développeurs à déboguer et à optimiser les applications Langchain. Il aide à:

• Atteindre la préparation à la production.
• gagner une visibilité au niveau rapide.
• Identification et résolution des problèmes.
• Optimisation des performances de l'application.

L'avenir de Langchain:

L'avenir de Langchain est brillant, avec des progrès technologiques, des intégrations et des contributions communautaires en cours. Les progrès attendus comprennent une capacité accrue, une intégration en langue visuelle et des applications interdisciplinaires. La lutte contre les risques potentiels comme les biais, la vie privée et la sécurité est crucial.

Résumé:

Langchain révolutionne la modélisation du langage alimenté par AI, fournissant un cadre modulaire pour le développement simplifié des applications d'IA. Ses fonctionnalités polyvalentes, ses intégrations transparentes et sa communauté active le positionnent pour débloquer le plein potentiel des applications linguistiques alimentées par l'IA, façonnant l'avenir de l'IA et comment nous interagissons avec le monde numérique.

Questions fréquemment posées (FAQ):

• à quoi sert Langchain? Langchain aide les développeurs à créer des applications d'IA alimentées par des modèles de langue, à simplifier l'organisation des données et à permettre aux LLM de générer des réponses contextuelles.
• Quel est le concept de Langchain? Langchain est un cadre open-source pour créer des applications et des chatbots d'IA à l'aide de modèles de langues, fournissant une interface standard et des fonctionnalités pour la création d'applications complexes.
• Quelle est la différence entre Langchain et LLM? Langchain propose une gamme plus large de fonctionnalités, y compris une interface LLM générique, une gestion rapide et une mémoire à long terme, tandis que les LLM se concentrent sur la création de chaînes de moins Mémoires de niveau.

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