Що таке LangChain? + Як я можу використовувати його для корпоративного АІ?
Для сучасного бізнесу та підприємців існує абсолютна необхідність використовувати великі мовні моделі (LLM) для корпоративний штучний інтелект застосунків. Ці потужні моделі, навчені на величезних обсягах даних, мають потенціал для трансформації того, як працює бізнес і взаємодіє з клієнтами. Однак інтеграція Бакалаври наук у підприємництві Робочі процеси можуть бути складними, часто вимагають спеціальної інтеграції з декількома джерелами даних і системами.
Представляємо вам LangChain - фреймворк, який спрощує процес компонування мовних моделей із зовнішніми даними для створення потужних додатків. Зростаюча популярність за останні кілька місяців завдяки появі чат-ботів зі штучним інтелектом та розмовам про агентів зі штучним інтелектом і агентні робочі процеси, LangChain надає загальний інтерфейс для з'єднання LLM зі структурованими даними, документами та API, що полегшує створення наскрізних агентів, які можуть розуміти та взаємодіяти зі знаннями підприємства.
Що таке LangChain?
LangChain - це революційний фреймворк, який дозволяє розробникам створювати потужні додатки, використовуючи можливості великих мовних моделей. По суті, LangChain забезпечує безперешкодну інтеграцію мовних моделей із зовнішніми джерелами даних, відкриваючи світ можливостей для використання потужності цих передових систем штучного інтелекту.
Однією з ключових переваг LangChain є його здатність доповнювати мовні моделі можливостями пошуку. Цей підхід, відомий як retrieval augmented generation (ГАНЧІР'Я), дозволяє мовним моделям отримувати доступ до релевантної інформації із зовнішніх джерел даних, таких як бази даних, API або сховища документів. Поєднуючи здатність мовної моделі розуміти та генерувати природну мову з доступом до зовнішніх знань, LangChain відкриває нові можливості для створення інтелектуальних та контекстно-залежних додатків для вашого підприємства.
Ключові особливості LangChain
Доповнена генерація пошуку для мовних моделей: Функція розширеного пошуку в LangChain дозволяє мовним моделям використовувати зовнішні джерела даних, поглиблюючи свої знання та надаючи більш точні та обґрунтовані відповіді. Ця функція особливо цінна для додатків, які потребують доступу до актуальної або спеціалізованої інформації.
Складані ланцюги для складних робочих процесів: LangChain дозволяє розробникам створювати складні робочі процеси шляхом складання багаторазових ланцюжків. Ці ланцюжки можуть інкапсулювати ряд операцій, таких як пошук, обробка та генерація даних, що дозволяє розробляти складні додатки з відносною легкістю. Такий модульний підхід сприяє повторному використанню коду та його підтримці.
Готові агенти та мережі: LangChain надає набір готових агентів і ланцюжків, які можна легко інтегрувати в додатки. Ці готові компоненти охоплюють широкий спектр випадків використання, включаючи відповіді на запитання, генерацію коду та аналіз даних, прискорюючи процес розробки та дозволяючи розробникам зосередитися на завданнях більш високого рівня.
Підтримка різних форматів даних: LangChain пропонує вбудовану підтримку безлічі форматів даних, включаючи звичайний текст, PDF-файли, зображення та структуровані джерела даних, такі як бази даних та API. Ця універсальність дозволяє розробникам безперешкодно інтегрувати їх застосування з різноманітними джерелами інформації, що дозволяє створювати комплексні рішення, які ґрунтуються на даних.
Використовуючи ці ключові функції, LangChain дозволяє розробникам створювати потужні корпоративний штучний інтелект додатки, які можуть використовувати весь потенціал великих мовних моделей, легко інтегруючись із зовнішніми джерелами даних і складними робочими процесами.
Як працює LangChain під капотом
Модульна архітектура LangChain лежить в основі його потужності та гнучкості. Розбиваючи складні робочі процеси на багаторазові компоненти, LangChain дозволяє розробникам створювати складні ланцюжки, які можуть легко інтегрувати мовні моделі із зовнішніми джерелами даних та користувацькою логікою.
В основі архітектури LangChain лежать агенти, інструменти, пам'ять і ланцюжки. Агенти виступають у ролі оркестрантів, визначаючи, які інструменти використовувати і як поєднувати їхні результати для досягнення бажаного результату. Інструментиз іншого боку, є будівельними блоками, які виконують конкретні завдання, такі як запити до баз даних, виклики API або застосування мовних моделей для генерації або аналізу.
У "The пам'ять відіграє вирішальну роль у підтримці контексту і стану на різних етапах ланцюжка, дозволяючи агентам приймати обґрунтовані рішення на основі попередніх взаємодій або отриманої інформації. Це особливо цінно для додатків, які потребують довготривалої пам'яті або обізнаності про контекст.
Ланцюги це клей, який зв'язує агентів, інструменти та пам'ять разом, визначаючи послідовність операцій та потік даних між ними. LangChain надає багатий набір готових ланцюжків для поширених випадків використання, таких як відповіді на запитання, генерація коду та аналіз даних, а також дозволяє розробникам створювати власні ланцюжки, пристосовані до їхніх конкретних потреб.
Щоб проілюструвати типовий робочий процес, розглянемо додаток-відповідь на запитання, створений за допомогою LangChain. Коли користувач надсилає запит, викликається агент, який організовує процес. Спочатку агент може викликати інструмент для отримання відповідних документів з бази даних або сховища документів. Потім ці документи передаються мовній моделі, яка генерує можливу відповідь. Потім агент може оцінити якість відповіді, потенційно повторюючи або вдосконалюючи процес шляхом включення додаткових інструментів або компонентів пам'яті.
Однією з ключових переваг LangChain є його розширюваність та можливість кастомізації. Розробники можуть створювати власні агенти та інструменти для інкапсуляції специфічної для домену логіки або інтеграції з власними системами. Така гнучкість гарантує, що LangChain може адаптуватися до унікальних вимог корпоративного середовища, дозволяючи розробляти індивідуальні рішення, які використовують весь потенціал великих мовних моделей у поєднанні зі структурованими даними та специфічними для бізнесу правилами.
Чому LangChain для підприємств?
У сучасному світі, де все залежить від даних, підприємства все частіше шукають шляхи розкриття трансформаційного потенціалу штучного інтелекту, зокрема великих мовних моделей. Однак інтеграція цих потужних моделей зі складними бізнес-процесами та структурованими джерелами даних може бути складним завданням. Саме тут LangChain змінює правила гри для підприємств, пропонуючи надійний фреймворк, який долає розрив між мовними моделями та складним світом корпоративних даних і робочих процесів.
1. Розкриття потенціалу мовних моделей за допомогою структурованого доступу до даних
Можливості LangChain з розширеним пошуком дозволяють мовним моделям безперешкодно отримувати доступ до інформації з різних структурованих джерел даних, таких як бази даних, API та сховища документів, і включати її в себе. Таке поєднання обробки природної мови та доступу до структурованих даних дозволяє підприємствам використовувати весь потенціал мовних моделей, гарантуючи при цьому, що їхні результати ґрунтуються на точній, актуальній та релевантній інформації.
2. Використовуйте сучасні знання та інформацію
У швидкоплинному бізнес-середовищі доступ до найсвіжішої інформації має першорядне значення. Здатність LangChain інтегруватися з реальними джерелами даних гарантує, що вихідні дані мовної моделі ґрунтуються на найсвіжіших доступних даних, мінімізуючи ризик того, що застаріла або неактуальна інформація перешкоджатиме процесам прийняття рішень.
3. Оптимізувати розробку корпоративних додатків ШІ
Створення додатків штучного інтелекту корпоративного рівня з нуля може бути складним і трудомістким процесом. Модульна архітектура LangChain, ланцюжки, що складаються, а також готові агенти та інструменти значно прискорюють процес розробки, дозволяючи підприємствам швидко створювати прототипи та розгортати інтелектуальні рішення, адаптовані до їхніх конкретних потреб.
4. Підвищення продуктивності за допомогою багаторазових компонентів
Акцент LangChain на багаторазовому використанні та модульності призводить до відчутного підвищення продуктивності для корпоративних команд розробників. Використовуючи готові компоненти та інкапсулюючи бізнес-логіку у багаторазові агенти та інструменти, підприємства можуть оптимізувати зусилля з розробки, зменшити технічний борг та сприяти співпраці між командами.
5. Вбудовані інструменти та утиліти
Широкий набір вбудованих інструментів та утиліт LangChain ще більше посилює його ціннісну пропозицію для підприємств. Ці інструменти охоплюють широкий спектр функціональних можливостей, включаючи розділення тексту, векторні сховища та вбудовування, що дозволяє ефективно обробляти дані та безперешкодно взаємодіяти з мовними моделями.
Використовуючи вбудовану функціональність LangChain, підприємства можуть оптимізувати свої конвеєри даних, витягуючи інформацію з неструктурованих джерел даних і створюючи надійні додатки, які можуть легко обробляти різні формати даних і великі обсяги інформації.
LangChain відіграє важливу роль у сучасному корпоративному ШІ
LangChain - це значний крок вперед у сфері корпоративного штучного інтелекту, що дозволяє організаціям використовувати весь потенціал великих мовних моделей, безперешкодно інтегруючи їх зі структурованими джерелами даних і складними бізнес-процесами. Надаючи надійний фреймворк, який долає розрив між передовими можливостями обробки природної мови і тонкощами корпоративних даних і процесів, LangChain відкриває нові шляхи для інновацій та цифрової трансформації.
Майбутнє корпоративного штучного інтелекту нерозривно пов'язане зі здатністю безперешкодно інтегрувати мовні моделі з корпоративними даними та знаннями в конкретних галузях. Використовуючи LangChain, ваше підприємство може позиціонувати себе на передовій конкурентної боротьби, створюючи середовище, в якому інтелектуальні системи працюють з людським досвідом, сприяючи ефективності, інноваціям та зростанню.
