Introduzione a LangChain: Casi d'uso aziendali più importanti + strumenti e strutture migliori - AI&YOU #56

Caso d'uso del settore: Rakuten, una grande azienda con oltre 70 attività, ha utilizzato il pacchetto OpenGPTs di LangChain per offrire un'esperienza di empowerment ai dipendenti. Tre ingegneri hanno impiegato solo una settimana per rendere operativa la piattaforma iniziale per i 32.000 dipendenti di Rakuten, dimostrando la velocità e l'efficienza guadagnate.

LangChain è un framework che semplifica il processo di composizione dei modelli linguistici con dati esterni per costruire potenti applicazioni. Negli ultimi mesi, la popolarità di LangChain è esplosa grazie alla conversazione sugli agenti di intelligenza artificiale e flussi di lavoro agenziali (ricordate questo termine), LangChain fornisce un'interfaccia generica per collegare gli LLM con dati strutturati, documenti e API, rendendo più facile che mai la creazione di agenti end-to-end in grado di comprendere e interagire con la conoscenza aziendale.

Nell'edizione di questa settimana di AI&YOU, esploriamo le intuizioni di tre blog che abbiamo pubblicato:

• Cos'è LangChain e come posso usarlo per la mia azienda?

• I 10 principali strumenti di LangChain e il loro utilizzo

• 10 citazioni sugli agenti AI di Harrison Chase, cofondatore e CEO di LangChain

Introduzione a LangChain: casi d'uso aziendali, strumenti di punta e framework - AI&YOU #56

LangChain consente di integrare perfettamente i modelli linguistici con fonti di dati esterne, aprendo un mondo di possibilità per sfruttare la potenza di questi sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia.

Uno dei punti di forza principali di LangChain è la capacità di integrare i modelli linguistici con capacità di reperimento. Questo approccio, noto come generazione aumentata del recupero (RAG)permette ai modelli linguistici di accedere e incorporare informazioni rilevanti da fonti di dati esterne, come database, API o archivi di documenti.

Combinando le capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale del modello linguistico con l'accesso alla conoscenza esterna, LangChain apre nuove possibilità di costruire applicazioni intelligenti e consapevoli del contesto per la vostra azienda.

Caratteristiche principali di LangChain

1. Generazione aumentata di recupero per i modelli linguistici: Consente ai modelli linguistici di sfruttare fonti di dati esterne, migliorando le loro conoscenze. Fornisce risposte più precise e informate, soprattutto per le applicazioni che richiedono informazioni aggiornate o specializzate.

2. Catene componibili per flussi di lavoro complessi: Permette di creare flussi di lavoro complessi componendo catene riutilizzabili che incapsulano le operazioni. Promuove la riusabilità e la manutenibilità del codice, consentendo lo sviluppo di applicazioni sofisticate con facilità.

3. Agenti e catene di tipo off-the-shelf: Fornisce agenti e catene precostituiti che coprono un'ampia gamma di casi d'uso. Accelera il processo di sviluppo, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su attività di livello superiore.

4. Supporto per diversi formati di dati: Offre un supporto integrato per diversi formati di dati, tra cui testo, PDF, immagini e dati strutturati. Permette un'integrazione perfetta con varie fonti di informazione per soluzioni complete e basate sui dati.

Come funziona LangChain sotto il cofano

L'architettura modulare di LangChain consente agli sviluppatori di comporre catene complesse che integrano modelli linguistici con dati esterni e logica personalizzata. Al centro ci sono agenti, strumenti, memoria e catene. Agenti orchestrare i flussi di lavoro, determinando quali strumenti utilizzare e come combinare i loro risultati. Strumenti eseguire compiti specifici, come l'interrogazione di database o l'applicazione di modelli linguistici. Memoria mantiene il contesto tra le varie fasi, consentendo di prendere decisioni informate. Catene definire la sequenza delle operazioni e il flusso dei dati.

LangChain fornisce catene precostituite per i casi d'uso più comuni, consentendo al contempo la creazione di catene personalizzate. In un tipico flusso di lavoro, un agente recupera i dati rilevanti utilizzando gli strumenti, li passa a un modello linguistico per l'elaborazione e valuta l'output, potenzialmente iterando con ulteriori strumenti o memoria.

L'estensibilità di LangChain consente agli sviluppatori di creare agenti e strumenti personalizzati per incapsulare la logica specifica del dominio o per integrarsi con sistemi proprietari, consentendo soluzioni personalizzate che sfruttano modelli linguistici di grandi dimensioni con dati strutturati e regole aziendali.

Perché LangChain per la vostra azienda?

Le aziende sono alla ricerca di modi per sbloccare il potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni, ma la loro integrazione con i complessi processi aziendali e i dati strutturati può essere impegnativa. LangChain colma questa lacuna, offrendo un solido framework che collega i modelli linguistici ai dati e ai flussi di lavoro aziendali.

Liberare il potenziale dei modelli linguistici con l'accesso strutturato ai dati

La generazione aumentata di LangChain consente ai modelli linguistici di accedere e incorporare informazioni da diverse fonti di dati strutturati. Questa fusione tra l'elaborazione del linguaggio naturale e i dati strutturati consente alle aziende di sfruttare i modelli linguistici e di garantire che i risultati siano basati su informazioni accurate e pertinenti.

Sfruttare conoscenze e informazioni aggiornate

L'integrazione di LangChain con le fonti di dati in tempo reale garantisce che i risultati dei modelli linguistici siano informati dai dati più aggiornati, riducendo al minimo il rischio che informazioni obsolete ostacolino il processo decisionale.

Semplificare lo sviluppo di applicazioni AI aziendali

L'architettura modulare di LangChain, le catene componibili, gli agenti e gli strumenti disponibili accelerano il processo di sviluppo, consentendo una rapida prototipazione e distribuzione di soluzioni intelligenti su misura.

Aumentare la produttività con i componenti riutilizzabili

L'enfasi di LangChain sulla riusabilità e sulla modularità porta a un aumento della produttività dei team di sviluppo aziendali. I componenti precostituiti e la logica aziendale incapsulata ottimizzano gli sforzi di sviluppo, riducono il debito tecnico e favoriscono la collaborazione.

Strumenti e utilità integrati

Gli strumenti e le utilità integrate di LangChain, tra cui splitter di testo, archivi vettoriali e embedding, consentono un'elaborazione efficiente dei dati e un'interazione perfetta con i modelli linguistici.

Le aziende possono ottimizzare le pipeline di dati, estrarre informazioni da fonti non strutturate e creare applicazioni robuste in grado di gestire diversi formati di dati e grandi volumi di informazioni.

I 10 principali strumenti di LangChain e il loro utilizzo

Questa settimana, inoltre, diamo uno sguardo ai 10 principali strumenti di LangChain e a come la vostra azienda può utilizzarli:

📈 Analisi dei dati finanziari con Alpha Vantage:

Alpha Vantage è un potente strumento API che fornisce dati sui mercati finanziari agli agenti LangChain. Consente agli agenti di recuperare dati storici e in tempo reale su azioni, valute e criptovalute. Questo strumento è prezioso per la creazione di applicazioni finanziarie come i predittori dei prezzi delle azioni e i consulenti per gli investimenti.

🎨 Generazione di immagini dal testo con DALL-E:

DALL-E è uno strumento di generazione di immagini di OpenAI che porta la creatività visiva agli agenti LangChain. Permette agli agenti di generare immagini da descrizioni testuali, consentendo applicazioni creative. Con l'integrazione di DALL-E, gli agenti possono creare immagini per migliorare l'esperienza dell'utente.

🔍 Dati SEO completi da DataForSEO:

DataForSEO è una piattaforma di dati SEO completa che si integra con LangChain. Fornisce l'accesso ai dati dei motori di ricerca, comprese le classifiche delle parole chiave, le caratteristiche delle SERP e le informazioni sui concorrenti. Questa integrazione semplifica il processo di creazione di agenti AI incentrati sulla SEO, come ottimizzatori di contenuti e assistenti per la ricerca di parole chiave.

🗣️ Sintesi vocale realistica di ElevenLabs:

L'API Text2Speech di ElevenLabs offre una sintesi vocale realistica agli agenti LangChain. Consente agli agenti di generare discorsi dal suono naturale in varie lingue e voci. La tecnologia di clonazione vocale emozionale aggiunge una nuova dimensione alle risposte degli agenti, rendendole più coinvolgenti ed espressive.

📁 Connessione dei dati di Google Drive con LangChain:

L'integrazione con Google Drive consente agli agenti LangChain di accedere e analizzare i dati archiviati nei file di Google Drive. Gli agenti possono caricare i documenti direttamente da Drive, estrarre informazioni utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni e generare sintesi o risposte. Questa integrazione semplifica il processo di connessione dei dati di Drive con l'intelligenza artificiale, eliminando la necessità di trasferire manualmente i dati.

🧠 Arricchire gli agenti con la conoscenza di Wolfram Alpha:

Wolfram Alpha è un motore di conoscenza computazionale che fornisce conoscenze di livello esperto su una vasta gamma di argomenti. L'integrazione di Wolfram Alpha con LangChain consente agli agenti di eseguire calcoli complessi, generare visualizzazioni di dati e fornire risposte informate. Questa combinazione consente agli agenti di risolvere problemi, fornire spiegazioni e offrire approfondimenti in vari ambiti.

🍋 Costruire agenti interattivi con Lemon Agent:

Lemon Agent fornisce un framework per la creazione di agenti interattivi in grado di interagire con l'ambiente circostante e di prendere decisioni basate su dati reali. L'integrazione con LangChain consente agli agenti di leggere e scrivere accuratamente i dati in strumenti come Airtable, Hubspot e Notion. Ciò consente di creare flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale che automatizzano le attività, recuperano le informazioni e aggiornano i record negli strumenti aziendali.

🧠 Aggiungere la memoria a lungo termine con Memorize:

Memorize aggiunge capacità di memoria a lungo termine agli agenti LangChain, consentendo loro di ricordare e riassumere conversazioni e interazioni precedenti. Utilizza tecniche di apprendimento non supervisionato per mettere a punto modelli linguistici di grandi dimensioni, consentendo una memorizzazione e un richiamo efficaci. Con Memorize, gli agenti possono conservare il contesto in più sessioni, offrendo un'esperienza utente più personalizzata e coerente.

🔬 Accesso alla ricerca biomedica con PubMed:

PubMed è un vasto database di letteratura biomedica, contenente milioni di articoli scientifici e abstract. L'integrazione di PubMed con LangChain consente agli agenti di cercare, recuperare e analizzare questo patrimonio di conoscenze scientifiche. Questo strumento è prezioso per i ricercatori, gli operatori sanitari e tutti coloro che lavorano nel settore biomedico.

📊 Analisi delle tendenze di ricerca con Google Trends:

Google Trends fornisce informazioni sulla popolarità dei termini di ricerca nel tempo, comprese le tendenze del volume di ricerca, le query correlate e l'interesse geografico. L'integrazione dei dati di Google Trends con LangChain consente agli agenti di fornire approfondimenti sulle tendenze di ricerca, identificare gli argomenti emergenti e ottimizzare le strategie di contenuto. Ciò può essere utile per i pianificatori di contenuti basati sull'intelligenza artificiale, gli assistenti per le ricerche di mercato e altre applicazioni che si basano sulla comprensione del comportamento degli utenti e della domanda del mercato.

https://www.youtube.com/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo

10 citazioni sugli agenti AI di Harrison Chase, cofondatore e CEO di LangChain

1. "Non credo che abbiamo ancora trovato il modo giusto per interagire con queste applicazioni. Penso che la presenza di un umano nel loop sia ancora necessaria, perché non sono super affidabili. Ma se l'agente è troppo presente, non sta facendo nulla di utile. Quindi, c'è una sorta di strano equilibrio".

2. "Gli agenti sono come una manodopera digitale, in grado di navigare automaticamente sul web, di utilizzare le nostre applicazioni e, potenzialmente, di controllare i nostri dispositivi al posto nostro".

3. "In pratica utilizziamo costantemente una serie di strumenti diversi per aiutarci a svolgere un determinato compito. Qui gli agenti sono un po' diversi: invece di usare noi quegli strumenti, descriviamo a un'intelligenza artificiale qual è il compito e qual è l'obiettivo finale, e poi questa pianifica quali strumenti deve usare e come usarli e poi lo fa davvero da sola".

4. "Non solo possono portare a termine il compito molto più velocemente di noi, ma in teoria non avremmo nemmeno bisogno di sapere come usare questi strumenti".

5. "Penso che ci siano probabilmente due direzioni in cui si sta andando. Uno è l'uso più generico degli strumenti, per cui gli esseri umani specificano una serie di strumenti e poi gli agenti li usano in modi più aperti".

Per le altre interessanti citazioni di Harrison Chase sugli agenti AI e sul loro impatto sul futuro della tecnologia, consultate il nostro blog completo.

Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI & YOU!

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