저는 AI 개발자로서 복잡한 LLM(대형 언어 모델) 상호 작용을 보다 쉽게 관리할 수 있는 방법을 찾는 경우가 많습니다. LangChain은 AI 개발 커뮤니티에서 인기가 높아지고 있을 뿐만 아니라 일반적인 LLM 통합 문제를 해결하기 위한 실용적인 접근 방식 때문에 관심을 끌었습니다. 복잡한 LLM 작업을 간소화된 워크플로로 변환하는 프레임워크의 평판은 테스트에 참여할 만큼 흥미로웠습니다. 저는 LangChain의 기능과 Llama3 모델을 결합하여 실제 응용 프로그램을 갖춘 도구를 만드는 기사 생성 시스템을 구축하기로 결정했습니다.
LangChain은 복잡한 작업을 처리하기 위한 체계적이고 직관적인 접근 방식을 제공하여 LLM과 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다. 각 구성 요소가 특정 목적을 수행하는 잘 설계된 개발 키트라고 생각하십시오. 원시 API 호출을 저글링하고 프롬프트를 수동으로 관리하는 대신 프레임워크는 개발자 관점에서 자연스럽게 느껴지는 깔끔한 인터페이스를 제공합니다. 이는 프로세스를 단순화하는 것뿐만 아니라 LLM 애플리케이션을 더욱 안정적이고 유지 관리하기 쉽게 만드는 것입니다.
기본적으로 LangChain은 더 복잡한 동작을 생성하기 위해 서로 연결되는 일련의 작업인 체인을 사용합니다. 이러한 체인은 프롬프트 형식 지정부터 모델 응답 처리까지 모든 작업을 수행합니다. 프레임워크에는 프롬프트를 관리하고 상호 작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하기 위한 정교한 시스템이 포함되어 있지만 기사 생성기의 체인 및 프롬프트 측면에 주로 중점을 둘 것입니다.
이 프로젝트에서 저는 주제, 길이, 어조, 대상 독자 등 특정 매개변수를 기반으로 맞춤형 기사를 생성할 수 있는 실용적인 시스템을 구축하고 싶었습니다. Ollama를 통해 액세스한 Llama3 모델은 이 작업에 대한 성능과 유연성의 적절한 균형을 제공했습니다.
설정은 간단합니다.
pip install langchain langchain-ollama requests
ollama serve
ollama pull llama3
기사 생성기를 사용하는 동안 Ollama 서버가 터미널에서 실행되고 있어야 합니다. 닫혀 있으면 발전기가 모델에 연결될 수 없습니다.
시스템의 각 부분이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
이 간단한 확인은 연결 문제를 조기에 포착하여 런타임 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. Ollama 서버 연결을 확인하는 신뢰할 수 있는 방법입니다:
pip install langchain langchain-ollama requests
생성된 콘텐츠에서 올바른 균형을 맞추려면 모델 설정이 중요합니다.
ollama serve
이러한 매개변수는 기사 생성을 위해 다양한 조합을 테스트한 후 제가 찾은 최적의 위치를 나타냅니다.
온도(0.7): 출력의 무작위성을 제어합니다. 값이 낮을수록(예: 0.3) 텍스트가 더 예측 가능해지고, 값이 높을수록(예: 0.9) 창의적이 됩니다. 0.7이 밸런스가 좋습니다.
Top_p(0.9): 핵 샘플링이라고도 하는 이 매개변수는 고려해야 할 단어 옵션 수를 모델에 알려줍니다. 0.9에서는 주제에 집중하면서 텍스트를 흥미롭게 유지하기에 충분한 옵션을 살펴봅니다.
num_ctx(4096): 컨텍스트 창 크기 또는 모델이 한 번에 작업할 수 있는 텍스트의 양입니다. 이는 대략 3000-3500 단어를 처리할 수 있으므로 입력 및 상당한 기사 출력 모두에 충분한 공간을 제공합니다.
프롬프트 템플릿은 모델에서 원하는 것을 정의하는 곳입니다.
ollama pull llama3
LangChain의 가장 우아한 특징 중 하나는 간단한 체인 구성입니다.
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
이 한 줄은 프롬프트 형식 지정, 모델 상호 작용 및 응답 처리를 처리하는 완전한 생성 파이프라인을 생성합니다.
사용자 친화적인 도구를 만들기 위해 명령줄 인터페이스를 구현했습니다.
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
)
생성기의 사용법은 매우 간단합니다. 코드를 실행하고 매개변수를 전달하면 됩니다.
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:
"""
생성된 기사:
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()
생성된 기사:
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"
이 프로젝트를 통해 저는 LangChain과의 협력에 대한 몇 가지 중요한 통찰력을 발견했습니다.
이 기사 생성기를 구축함으로써 AI 개발에서 LangChain의 실질적인 가치가 입증되었습니다. LLM 상호 작용의 복잡성을 처리하는 동시에 개발자가 유용한 기능을 구축하는 데 집중할 수 있는 자유를 제공합니다. 프레임워크는 추상화와 제어 사이의 균형을 유지하여 안정적인 AI 기반 애플리케이션을 더 쉽게 만들 수 있도록 해줍니다.
해당 분야의 소중한 동료나 열광적인 팬에게 LangChain은 개발에 필요한 모든 의미를 제공한다고 확신하며, 가장 좋은 점은 유연성과 타협하지 않는다는 점입니다. AI 도구 분야가 기하급수적으로 성장하고 있다는 점을 고려하면 LangChain과 같은 프레임워크는 실용적이고 생산 가능한 애플리케이션을 구축하는 데 더욱 가치가 있을 것입니다.
앵무새와 사슬을 형상화한 LangChain 로고에는 기발한 의미가 담겨 있습니다. 앵무새는 LLM이 인간의 언어를 반복하고 재작업하기 때문에 때때로 "확률론적 앵무새"라고 불리는 방식을 나타냅니다. 체인 부분은 프레임워크가 언어 모델 "앵무새"를 유용한 애플리케이션으로 "체인"하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 재미있는 참조입니다.
위 내용은 LangChain 및 LlamaAn AI Developer&#s Journey로 기사 생성기 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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