Introducción a LangChain LLM: una guía para principiantes

LangChain LLM es la comidilla de la ciudad. Obtenga una descripción general de qué es y cómo puede empezar a utilizarlo.

Con la introducción de grandes modelos de lenguaje (LLM), el procesamiento del lenguaje natural ha sido la comidilla de Internet. Diariamente se desarrollan nuevas aplicaciones gracias a LLM como ChatGPT y LangChain.

LangChain es un marco Python de código abierto que permite a los desarrolladores desarrollar aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje. Sus aplicaciones son chatbots, resúmenes, preguntas y respuestas generativas y muchas más.

Este artículo proporcionará una introducción a LangChain LLM. Cubrirá los conceptos básicos, cómo se compara con otros modelos de lenguaje y cómo empezar a utilizarlo.

Antes de explicar cómo funciona LangChain, primero debe comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes. Un modelo de lenguaje grande es un tipo de inteligencia artificial (IA) que utiliza el aprendizaje profundo para entrenar modelos de aprendizaje automático en big data que consisten en datos textuales, numéricos y de código.

La gran cantidad de datos permite al modelo aprender los patrones y relaciones existentes entre palabras, figuras y símbolos. Esta característica permite que el modelo realice una variedad de tareas, tales como:

La limitación más importante de los LLM es que los modelos son muy generales. Esta característica significa que, a pesar de su capacidad para realizar varias tareas de manera efectiva, a veces pueden proporcionar respuestas generales a preguntas o indicaciones que requieren experiencia y conocimiento profundo del dominio en lugar de respuestas específicas.

Desarrollado por Harrison Chase a finales de 2022, el marco LangChain ofrece un enfoque innovador para los LLM. El proceso comienza preprocesando los textos del conjunto de datos dividiéndolos en partes más pequeñas o resúmenes. Luego, los resúmenes se incrustan en un espacio vectorial. El modelo recibe una pregunta, busca los resúmenes y proporciona la respuesta adecuada.

El método de preprocesamiento de LangChain es una característica crítica que es inevitable a medida que los LLM se vuelven más potentes y consumen más datos. Este método se utiliza principalmente en casos de búsqueda semántica y de código porque proporciona recopilación e interacción en tiempo real con los LLM.

La siguiente descripción comparativa tiene como objetivo resaltar las características y capacidades únicas que distinguen a LangChain LLM de otros modelos lingüísticos existentes en el mercado:

Ahora aprenderá cómo implementar LangChain en un escenario de caso de uso real para comprender cómo funciona. Antes de comenzar el desarrollo, debe configurar el entorno de desarrollo.

Primero, cree un entorno virtual e instale las dependencias siguientes:

Usando pip, ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias:

El comando anterior instala los paquetes y crea un entorno virtual.

Primero, importe las clases necesarias, comoLLMChain,AbiertoAI,Cadena de conversación, yPlantilla de avisodesde elcadena largapaquete.

Las clases LangChain describen y ejecutan las cadenas de modelos de lenguaje.

A continuación, obtenga la clave API de OpenAI. Para acceder a la clave API de OpenAI, debe tener una cuenta OpenAI y luego pasar a la plataforma API OpenAI.

En el panel, haga clic en el ícono Perfil. Luego, haga clic en elVer claves APIbotón.

A continuación, haga clic enCrear nueva clave secretapara obtener una nueva clave API.

Ingrese el nombre solicitado de la clave API.

Recibirás unllave secretainmediato.

Copie y almacene la clave API en un lugar seguro para uso futuro.

Ahora procederá a desarrollar una aplicación de chat sencilla de la siguiente manera:

A continuación, cargará la cadena ChatGPT utilizando la clave API que almacenó anteriormente.

Este código carga la cadena LLM con la clave API de OpenAI y la plantilla de solicitud. Luego se proporciona la entrada del usuario y se muestra su salida.

Arriba está el resultado esperado.

El consumo de LLM está creciendo rápidamente y está cambiando la forma en que los humanos interactúan con las máquinas del conocimiento. Los marcos como LangChain están a la vanguardia al brindar a los desarrolladores una forma sencilla y fluida de entregar los LLM a las aplicaciones. Los modelos de IA generativa como ChatGPT, Bard y Hugging Face tampoco se quedan atrás en el avance de las aplicaciones LLM.

Denis trabaja como desarrollador de software y disfruta escribiendo guías para ayudar a otros desarrolladores. Tiene una licenciatura en informática. Le encanta hacer senderismo y explorar el mundo.