Langchain 튜토리얼로 LLM 응용 프로그램을 구축하는 방법

OpenAi의 GPT-3, Google Bert 및 Meta의 LLAMA와 같은 대형 언어 모델 (LLM)의 기능은 마케팅 컨텐츠 및 데이터 과학 코드에서시에 이르기까지 다양한 유형의 텍스트를 생성함으로써 다양한 산업을 변화시키고 있습니다. Chatgpt는 사용자 친화적 인 채팅 인터페이스로 인해 상당한 관심을 끌었지만 LLM을 다양한 소프트웨어 응용 프로그램에 통합하여 LLM을 활용하기위한 수많은 미개척 가능성이 존재합니다.

생성 AI 및 LLM의 변형력에 사로 잡힌 경우이 튜토리얼은 완벽합니다. 여기에서는 Langchain을 탐색합니다 - GPT. 와 같은 대형 언어 모델을 기반으로 응용 프로그램을 구축하기위한 오픈 소스 파이썬 프레임 워크입니다. 는 Langchain 및 Openai API AI 코드를 사용하여 를 사용하여 Langchain을 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하는 것에 대해 자세히 알아보십시오.

를 따라 Openai API AI 코드를 사용하여 Whisper Speech-to-Text AI로 YouTube 비디오 컨텐츠를 전사하는 방법을 발견 한 다음 GPT를 사용하여 컨텐츠에 대한 질문을합니다. 큰 언어 모델 (llms)이란 무엇입니까? llm은 생성 AI의 유형입니다. 생성 AI와 창의성을 높이는 방법에 대해 배우려면 생성 AI 혁명 내에서 생성 AI를 사용하여 창의성과 팟 캐스트를 향상시키는 블로그를 확인하십시오. 대형 언어 모델 개념에 대한 다가오는 과정에 등록 할 수도 있습니다.

langchain 소개 Langchain은 대형 언어 모델 (LLM)에 의해 구동되는 응용 프로그램의 개발을 촉진하도록 설계된 오픈 소스 프레임 워크입니다. LLM 중심 애플리케이션의 구성을 단순화하는 도구, 구성 요소 및 인터페이스 제품군을 제공합니다. Langchain을 사용하면 언어 모델과의 상호 작용을 관리하고 다른 구성 요소를 원활하게 연결하며 API 및 데이터베이스와 같은 리소스를 통합 할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 및 데이터 응용 프로그램 용 Langchain에 대한 자세한 내용은 별도의 기사에서 읽을 수 있습니다. 

Langchain 플랫폼에는 개발자가 애플리케이션에 포함시킬 수있는 API 모음이 제공되어 언어 처리 기능을 기반으로 구축하지 않고도 언어 처리 기능을 주입 할 수 있습니다. 따라서 Langchain은 LLM 기반 애플리케이션을 제작하는 프로세스를 효율적으로 단순화하여 전문 지식 전반에 걸쳐 개발자에게 적합합니다. 챗봇, 가상 어시스턴트, 언어 번역 유틸리티 및 감정 분석 도구와 같은 응용 프로그램은 모두 LLM 구동 앱의 사례입니다. 개발자는 Langchain을 활용하여 특정 요구를 충족시키는 맞춤형 언어 모델 기반 응용 프로그램을 만듭니다. 자연 언어 처리의 지속적인 발전과 광범위한 채택 으로이 기술의 잠재적 응용은 사실상 무한할 것으로 예상됩니다. 다음은 Langchain의 몇 가지 주목할만한 특성입니다

1. 특정 요구 사항을 충족시키기위한 맞춤형 프롬프트

2. 고급 사용 시나리오를위한 체인 링크 구성 요소 구성

3. 데이터 확대를위한 모델 통합 및 GPT 및 Huggingface Hub와 같은 최고 수준의 언어 모델 기능에 액세스

4. 특정 요구 사항에 대한 믹싱 및 매칭을 허용하는 다목적 구성 요소

5. 정밀도 및 사용자 만족도를 높이기위한 컨텍스트를 설정하고 안내하기위한 컨텍스트 조작

python 에 langchain을 설정합니다 Python에 Langchain을 설치하는 것은 매우 간단합니다. PIP 또는 Conda로 설치할 수 있습니다 PIP 를 사용하여 설치하십시오

conda 를 사용하여 설치하십시오

이것은 랑케인의 기본 필수품을 설정합니다. Langchain의 유용성의 대부분은 다양한 모델 제공 업체, 데이터 저장소 등과 통합 될 때 실현됩니다. 기본적으로 이러한 통합에 필요한 종속성은 설치에 포함되지 않습니다. 모든 종속성을 설치하려면 다음 명령을 실행할 수 있습니다.

최종 옵션은 소스에서 라이브러리를 빌드하는 것입니다. 이 경우 Github Repo에서 프로젝트를 복제 할 수 있습니다. 환경 설정 Langchain 사용하려면 일반적으로 다양한 모델 제공 업체, 데이터 스토어, API 및 유사한 구성 요소와의 통합이 필요합니다. 모든 통합과 마찬가지로 Langchain이 작동 할 적절하고 관련 API 키를 제공해야합니다. 이를 달성하는 두 가지 방법이 있습니다 :

1. 키를 환경 변수로 설정

환경 변수를 설정하지 않으려면 OpenAI LLM 클래스를 시작할 때 OpenAI_API_Key를 통해 직접 키를 전달할 수 있습니다. <h2> 2. 관련 클래스에서 키를 직접 설정하십시오<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">pip install langchain

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