Lcel을 사용하여 간단한 LLM 응용 프로그램을 구축하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya

이 기사에서는 Langchain을 사용하여 다국어 응용 프로그램을 구축하여 영어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 것, 특히 영어에서 일본어 번역에 중점을 둡니다. 기본 응용 프로그램을 작성하여 주요 랑 체인 개념 및 워크 플로를 설명합니다.

다루는 주요 개념 :

튜토리얼은 몇 가지 중요한 랑케인 측면을 다룹니다.

1. 대형 언어 모델 (LLM) 상호 작용 : 응용 프로그램은 LLM (OpenAI의 GPT-4 등)과 직접 상호 작용하여 번역을 수행하고 프롬프트를 보내며 번역 된 텍스트를받습니다.

2. 프롬프트 엔지니어링 및 출력 구문 분석 : 프롬프트 템플릿은 동적 텍스트 입력을위한 유연한 프롬프트를 만드는 데 사용됩니다. 출력 파서는 LLM의 응답이 올바르게 형식화되고 번역 된 텍스트 만 추출되도록합니다.

3. Langchain Expression Language (LCEL) : Lcel은 여러 단계 (Prompt Creation, LLM Call, Output Parsing)를 간소화 한 워크 플로로 함께 연쇄하는 프로세스를 단순화합니다.

4. Langsmith와의 디버깅 : 이 자습서는 Langsmith를 모니터링, 데이터 흐름 추적 및 응용 프로그램의 구성 요소를 디버깅하기 위해 통합합니다.

5. Langserve : Langserve를 사용한 배포는 응용 프로그램을 클라우드 액세스 가능한 REST API로 배포하는 데 사용됩니다.

단계별 가이드 (단순화) :

이 자습서는 자세한 단계별 가이드를 제공하지만 다음은 응축 버전입니다.

1. 라이브러리 설치 : 필요한 파이썬 라이브러리 ( langchain , langchain-openai , fastapi , uvicorn , langserve )를 설치하십시오.

2. OpenAI 모델 설정 : OpenAI API 키를 구성하고 GPT-4 모델을 인스턴스화하십시오.

3. 기본 번역 : 시스템 및 인간 메시지를 사용하여 간단한 번역을 보여줍니다.

4. 출력 구문 분석 : LLM의 응답에서 번역 된 텍스트 만 추출하기 위해 출력 파서를 소개합니다.

5. 체인 구성 요소 : | 보다 효율적인 워크 플로우를위한 운영자.

6. 프롬프트 템플릿 : 동적 텍스트 입력을위한 프롬프트 템플릿을 생성하여 번역을보다 다재다능하게 만듭니다.

7. lcel Chaining : 전체 번역 파이프 라인을 위해 Lcel을 사용하여 프롬프트 템플릿, 모델 및 파서 체인을 입증합니다.

8. Langsmith Integration : Langsmith를 디버깅 및 추적을 가능하게하는 방법을 설명합니다.

9. Langserve 배포 : Langserve를 사용하여 응용 프로그램을 REST API로 배포하여 안내합니다.

10. 서버 및 API 상호 작용 실행 : Langserve 서버를 실행하고 배포 된 API와 프로그래밍 방식으로 상호 작용하는 방법을 보여줍니다.

이 기사는 Langchain, 구성 요소 및 전체 워크 플로에 대한 일반적인 질문을 다루는 FAQ 섹션으로 마무리됩니다. 이 자습서는 Langchain을 사용하여보다 복잡한 다국어 응용 프로그램을 구축하기위한 탄탄한 기반을 제공합니다.

위 내용은 Lcel을 사용하여 간단한 LLM 응용 프로그램을 구축하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!