散在する AI プロンプトが開発プロセスを遅らせていませんか? LangChain Hub がどのようにワークフローに革命を起こし、JavaScript エンジニアにとってプロンプト管理をシームレスかつ効率的にできるかをご覧ください。
重要な情報がファイルに散在しているプロジェクトを管理することを想像してみてください。イライラしますよね？これが、AI プロンプトを扱う開発者にとっての現実です。 LangChain Hub はプロンプト管理を一元化し、GitHub がコード コラボレーションで行ったのと同じようにワークフローを変革します。
LangChain Hub は、アップロード、参照、プル、コラボレーション、バージョン管理、プロンプトの整理のための直感的なインターフェイスを提供します。これにより、ワークフローが合理化されるだけでなく、コラボレーションとイノベーションも促進され、不可欠なツールになります。
LangChain Hub は、JavaScript 開発者が AI プロンプトを効率的に一元化、管理、共同作業できるように設計された強力なツールです。
他の開発者からの提案を調べて、新しいアイデアやソリューションを獲得します。新しいテクニックを学び、既存のプロンプトを改善し、共同作業環境を促進します。
LangChain Hub は、すべての AI プロンプトを 1 つ屋根の下にまとめ、散在したファイルや断片化したストレージによる混乱を排除します。すべてが 1 か所にきちんと整理されているため、プロンプトの管理がかつてないほど簡単になりました。
LangChain Hub のナビゲートは、直感的なデザインのおかげで簡単です。プロンプトのアップロード、参照、管理は簡単なので、生産性が向上し、ツールの学習に費やす時間を最小限に抑えることができます。
LangChain Hub を使用すると、チームとのプロンプトの共有と共同作業が簡単になります。このシームレスな共有により、イノベーションと集団的な問題解決が促進され、チームワークがより効率的かつ効果的になります。
LangChain Hub のバージョン管理を使用すると、プロンプトの反復を追跡できなくなります。以前のバージョンに簡単に戻したり、時間の経過とともに変化を監視したりできるため、常に最適なバージョンのプロンプトにアクセスできます。
高度な検索とフィルタリング オプションを使用して、必要なプロンプトをすぐに見つけます。プロンプトをユースケース、タイプ、言語、モデルごとにフィルタリングして、最も関連性の高いリソースにすばやくアクセスできるようにします。これらの機能により時間を節約し、ワークフローを強化して、迅速な管理をより効率的にし、特定のプロジェクトのニーズに合わせて調整できるようにします。
特定のプロジェクト要件に合わせてプロンプトを簡単に調整できます。 LangChain Hub のカスタマイズ オプションにより、プロンプトが開発プロセスにシームレスに適合し、独自のニーズに適応できるようになります。
LangChain Hub でプロンプト テンプレートを使用してその値を強調するプロジェクトを設定しましょう。
まずは、記事「はじめに: JavaScript LLM アプリの LangSmith」用に作成したデモ プロジェクトを使用します。この記事を読むことをお勧めしますが、必ずしも従う必要はありません。
LANGCHAIN_PROJECT="langsmith-demo" # Name of your LangSmith project LANGCHAIN_TRACING_V2=true # Enable advanced tracing features LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key> # Your LangSmith API key OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key> # Your OpenAI API key
デモ アプリは、「フランスの首都はどこですか?」 という質問に、シンプソンズのバーンズ氏の声で応答します。これを実現するには、次のプロンプトを使用します:
Act as a world-class expert in the field and provide a detailed response to the inquiry using the context provided.
The tone of your response should be that of The Simpsons' Mr. Burns.
<context>
{context}
</context>
プロンプトは現在アプリにハードコーディングされており、現時点では管理可能です。ただし、実際のアプリケーションでは、このアプローチの管理が困難になる可能性があります。チェーンにさらに多くのステップや複数のプロンプトを追加すると、すぐに混乱し、保守が困難になる可能性があります。したがって、プロンプトを LangChain Hub に移動しましょう。
上記の手順に従った場合は、LangSmith アカウントを持っているはずです。
smith.langchain.com/hub に移動し、[新しいプロンプト] をクリックします。
次に、プロンプトに名前を付け、可視性 (デフォルトは非公開)、説明、Readme、ユースケース、言語、モデルを設定します。注: 所有者は「@kenzic」ですが、これはあなたにとっては異なります。値についてはスクリーンショットを参照してください。
Once you've created your prompt, you'll want to select the prompt type. For this task, we'll select "Chat Prompt".
Create a "System" message with the value:
Act as a world-class expert in the field and provide a detailed response to the inquiry using the context provided.
The tone of your response should be that of The Simpsons' Mr. Burns.
<context>
{context}
</context>
Next, create a "Human" message with the value:
Please address the following inquiry:\n{input}
Before we commit this, we can test it out in the playground. To the right of the message chain, you will notice the section "Inputs" with the variables we specified in the messages. To confirm it's working as expected, I tested with the following:
context: The capital of France is Springfield. It was Paris but changed in 2024.
input: What is the capital of France
Once you have the Inputs defined, under Settings you'll want to select the model we're testing against. Select GPT-3.5-turbo. For this to work you'll need to add your OpenAI API key by clicking the "Secrets & API Keys" button. Great, now we're ready to test. Click the "Start" button and watch it generate the output. You should see something like:
Ah, yes, the capital of France, or should I say, Springfield! Paris may have been the capital in the past, but as of 2024, Springfield reigns supreme as the new capital of France. A change of this magnitude surely raises questions and eyebrows, but rest assured, the decision has been made and Springfield now holds the title of the capital of France. How utterly delightful!
Once we're happy with our prompt, we need to commit it. Simply click the "Commit" button!
Great, now that we have a finished prompt we'll want to update our code to reference it instead of the hardcoded prompt template.
First, we need to import the hub function to pull our template into our code:
import * as hub from "langchain/hub";
Next, let's delete the ChatPromptTemplate in the code and replace it with:
const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull( "[YOURORG]/mr-burns-answer-prompt" );
Note: You can delete the ANSWER_CHAIN_SYSTEM_TEMPLATE variable too
Finally, let's test it out! run yarn start to execute the script. If everything works properly, you will see the output in the voice of Mr. Burns informing you the capital of France is Paris.
If you want to take it a step further, you can lock your prompts by the version. To do this, simply append a colon and the version number to the end of the name like so:
const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull( "[YOURORG]/mr-burns-answer-prompt:[YOURVERSION]" ); // for me it looks like: const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull( "kenzic/mr-burns-answer-prompt:d123dc92" );
That's it!
We've explored how LangChain Hub centralizes prompt management, enhances collaboration, and integrates into your workflow. To improve your efficiency with LangChain Hub, consider diving deeper into the customization and integration possibilities.
LangChain Hub is more than a tool; it's a catalyst for innovation and collaboration in AI development. Embrace this revolutionary platform and elevate your JavaScript LLM applications to new heights.
Throughout this guide, we tackled how to:
Keep building and experimenting, and I'm excited to see how you'll push the boundaries of what's possible with AI and LangChain Hub!
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以上がLangSmith Hub でワークフローを変革: JavaScript エンジニアにとって大きな変革をもたらすの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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