Введение в варианты использования LangChain с DeepInfra

LangChain — это революционная платформа для создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Основной задачей LangChain является облегчение создания приложения с поддержкой данных и агентские приложения, которые могут разумно взаимодействовать со своей средой. DeepInfra – суперэкономичный партнер в экосистеме LangChain, предлагающий набор универсальных LLM, которые пользователи можно использовать для создания продвинутых приложений. В этой статье вы найдете обзор LangChain и покажете, как начать работу, на кратком примере с использованием модели DeepInfra.

Структура Лангчейн

По своей сути LangChain представляет собой состоит из нескольких модулей, которые в сочетании образуют мощную платформу для создания приложениями LLM. Эти модули включают модели, подсказки, память, индексы, цепочки, агенты и обратные вызовы. п

1. Модели. Они представляют различные типы LLM, которые можно интегрировать в структуру.
2. Подсказки. Этот модуль управляет взаимодействием с LLM, включая оптимизацию и сериализацию.
3. Память. Это относится к сохранению состояния при различных вызовах в приложении.
4. Индексы. Эти модули позволяют LLM взаимодействовать с данными приложения, что делает его более мощным и контекстно-зависимым.
5. Цепочки. Эти структурированные последовательности могут вызывать LLM или другую утилиту для выполнения определенной задачи.
6. Агенты. Агент – это, по сути, цепочка, в которой LLM, получив директиву высокого уровня и набор инструментов, может выполнять действия и наблюдать за результатами до тех пор, пока директива не будет выполнена.
7. Обратные вызовы. Они позволяют разработчикам регистрировать и передавать промежуточные этапы любой цепочки, облегчая отладку и оценку.

Случаи использования LangChain

Благодаря своей гибкости LangChain можно использовать для широкого спектра приложений, от автономных агентов до оценки. Вот несколько примеров того, для чего можно использовать LangChain:

• Персональные помощники: LangChain можно использовать для создания интеллектуальных помощников, которые могут взаимодействовать, запоминать предыдущие взаимодействия и со временем накапливать знания.
• Ответы на вопросы: LangChain может отвечать на конкретные вопросы, ссылаясь только на указанные документы, что обеспечивает точные и надежные ответы.
• Чат-боты: LangChain идеально подходит для создания чат-ботов благодаря своей способности управлять сложными разговорами.
• Понимание кода: LangChain можно использовать для анализа и понимания кода, что делает его полезным для разработки программного обеспечения.
• Взаимодействие с API. LangChain может взаимодействовать с API, тем самым предоставляя доступ к информации в реальном времени и позволяя выполнять действия.
• Обобщение. LangChain может сжимать большие объемы данных и предоставлять краткие сводки.

Интеграция LLM DeepInfra в LangChain

Интеграция LLM DeepInfra в LangChain проста, как описано выше. ниже:

Установите ключ API среды

Получите свой ключ API из DeepInfra и задайте его как переменную среды.

Создайте экземпляр DeepInfra

Выберите свою модель из DeepInfra и задайте параметры для конкретной модели. Например, вы можете использовать databricks/dolly-v2-12b модель для создания этого простого демонстрационного приложения:

from langchain.llms import DeepInfra
llm = DeepInfra(model_id="databricks/dolly-v2-12b")
llm.model_kwargs =
{'temperature': 0.7, 'repetition_penalty': 1.2, 'max_new_tokens': 250, 'top_p': 0.9}

Создать шаблон подсказки

Создайте шаблон для своего вопроса и ответа.

    from langchain import PromptTemplate

    template = """Question: {question}nnAnswer: Let's think step by step."""
    prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

Инициировать LLMChain

Подготовьте LLMChain с подсказкой и LLM.

from langchain import LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

Запустите LLMChain:

Запустите LLMChain с образцом вопроса и получите ответ.

question = "Can penguins reach the North pole?"
print(llm_chain.run(question))

Экосистема LangChain

Экосистема LangChain — это яркое и динамичное пространство, предоставляющее вам множество возможностей. Он связывает вас с разнообразными поставщиками моделей больших языков (LLM) и услугами, ориентированными на ИИ, расширяя возможности и возможности ваших приложений LangChain.

Вы можете интегрироваться с ведущими поставщиками LLM, такими как AI21, Aleph Alpha и Databricks, чтобы использовать их передовые модели. Кроме того, вы можете использовать возможности ИИ-платформ, таких как Vertex AI от Google и SageMaker от Amazon, чтобы еще больше улучшить свои проекты.

LangChain также легко взаимодействует со специализированными наборами инструментов, такими как Hugging Face, для эффективного управления локальным конвейером, обеспечивая плавные и оптимизированные рабочие процессы. С помощью JSONFormer вы можете легко декодировать и структурировать выходные данные LLM, упрощая работу с сгенерированными данными. Кроме того, LangChain предлагает обширную поддержку инфраструктуры с помощью таких инструментов, как Beam для параллельной обработки данных и Runhouse для эффективного управления средой.

Эта широкая сеть интеграций обогащает среду LangChain, позволяя вам как разработчику относительно легко создавать сложные и многофункциональные приложения. У вас есть ресурсы и поддержка, необходимые для раскрытия всего потенциала LangChain и создания инновационных решений, использующих возможности ИИ.

Развертывание и справочная документация

LangChain предоставляет множество ресурсов, которые помогут вам пройти этап от начальной установки до окончательного развертывания приложения. В вашем распоряжении обширная документация с подробными инструкциями по интеграции и развертыванию приложений LangChain. Это поможет сгладить переход от разработки к производству и устранить потенциальные препятствия, с которыми вы можете столкнуться.

Одним из ключевых ресурсов является AIModels.fyi, мощный инструмент, который позволяет вам искать, фильтровать и сортировать сотни моделей ИИ, в том числе широкий выбор от DeepInfra. Эта платформа разработана, чтобы помочь вам найти правильную модель для вашего конкретного проекта ИИ. Кроме того, вы можете подписаться на ежемесячные обновления новых моделей, чтобы быть в курсе последних достижений в этой области.

На сайте также есть инструменты, позволяющие сравнивать модели на разных платформах, например Replicate и Cerebrium. Это означает, что вы можете принимать более обоснованные решения при выборе модели на основе требований вашего проекта и возможностей модели. Обширная документация LangChain, надежные ресурсы и сравнительные инструменты помогут вам максимально использовать преимущества LangChain в ваших проектах.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что LangChain в сочетании с LLM DeepInfra представляет собой мощный инструмент для разработчиков, стремящихся создавать сложные приложения языковой модели. Гибкость и универсальность LangChain делают его идеальным выбором для различных вариантов использования. Я приглашаю вас изучить и использовать LangChain, особенно в сочетании с LLM DeepInfra, для создания инновационных приложений, которые действительно могут использовать возможности ИИ.

:::информация Также опубликовано здесь.

:::