LCELで簡単なLLMアプリケーションを構築する方法は？ - 分析Vidhya

この記事では、Langchainを使用して多言語アプリケーションを構築して、英語から日中への翻訳に焦点を当てた英語から他の言語にテキストを翻訳します。基本的なアプリケーションを作成し、重要なLangchainの概念とワークフローを説明することを導きます。

カバーされている重要な概念：

チュートリアルは、いくつかの重要なラングチェーンの側面をカバーしています。

1. 大規模な言語モデル（LLM）相互作用：アプリケーションはLLM（OpenaiのGPT-4など）と直接相互作用して翻訳を実行し、プロンプトを送信し、翻訳されたテキストを受信します。

2. プロンプトエンジニアリングと出力解析：プロンプトテンプレートを使用して、動的テキスト入力の柔軟なプロンプトを作成します。出力パーサーLLMの応答が正しくフォーマットされ、翻訳されたテキストのみが抽出されるようにします。

3. Langchain Expression Language（LCEL）： LCELは、複数のステップ（プロンプト作成、LLMコール、出力解析）を合理化されたワークフローに接続するプロセスを簡素化します。

4. Langsmithを使用したデバッグ：チュートリアルは、Langsmithを監視、データフローのトレース、アプリケーションのコンポーネントのデバッグに統合します。

5. LangServe：LangServeを使用した展開は、クラウドアクセス可能なREST APIとしてアプリケーションを展開するために使用されます。

ステップバイステップガイド（簡素化）：

このチュートリアルでは、詳細なステップバイステップガイドを提供しますが、ここに凝縮バージョンがあります。

1. ライブラリをインストール：必要なPythonライブラリ（ langchain 、 langchain-openai 、 fastapi 、 uvicorn 、 langserve ）をインストールします。

2. OpenAIモデルのセットアップ： OpenAI APIキーを構成し、GPT-4モデルをインスタンス化します。

3. 基本的な翻訳：システムと人間のメッセージを使用した単純な翻訳を示します。

4. 出力解析： LLMの応答から翻訳されたテキストのみを抽出するための出力パーサーを導入します。

5. チェーンコンポーネント： |より効率的なワークフローのオペレーター。

6. プロンプトテンプレート：動的テキスト入力のプロンプトテンプレートを作成し、翻訳をより多用途にします。

7. LCELチェーン：完全な翻訳パイプラインのためにLCELを使用して、プロンプトテンプレート、モデル、およびパーサーをチェーンすることを実証します。

8. Langsmith Integration： Langsmithがデバッグとトレースのために有効になる方法を説明します。

9. Langserve Deployment： LangServeを使用して、REST APIとしてアプリケーションを展開することをガイドします。

10. サーバーとAPIインタラクションの実行： Langserveサーバーを実行し、展開されたAPIとプログラムで対話する方法を示します。

この記事は、Langchain、そのコンポーネント、および全体的なワークフローに関する一般的な質問に対処するFAQセクションで締めくくります。このチュートリアルは、Langchainを使用して、より複雑な多言語アプリケーションを構築するための強固な基盤を提供します。

以上がLCELで簡単なLLMアプリケーションを構築する方法は？ - 分析Vidhya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。