Вступ до LangChain: Найкращі приклади використання на підприємствах + найкращі інструменти та фреймворки - AI&YOU #56

Галузеве використання: Rakuten, велика компанія з більш ніж 70 бізнесами, використовувала пакет OpenGPTs від LangChain для розширення можливостей своїх співробітників. Трьом інженерам знадобився лише тиждень, щоб запустити початкову платформу для 32 000 співробітників Rakuten, продемонструвавши при цьому приріст швидкості та ефективності.

LangChain - це фреймворк, який спрощує процес компонування мовних моделей із зовнішніми даними для створення потужних додатків. За останні кілька місяців популярність фреймворку стрімко зросла на тлі розмов про ШІ-агентів та агентські робочі процеси (запам'ятайте цей термін), LangChain надає загальний інтерфейс для зв'язку LLM зі структурованими даними, документами та API, що полегшує створення наскрізних агентів, які можуть розуміти та взаємодіяти зі знаннями підприємства.

У цьому випуску AI&YOU ми ділимося думками з трьох блогів, які ми опублікували цього тижня:

• Що таке LangChain і як я можу використовувати його на своєму підприємстві?

• 10 найкращих інструментів LangChain та як ними користуватися

• 10 цитат про АІ-агентів від Харрісона Чейза, співзасновника та генерального директора LangChain

Вступ до LangChain: корпоративне використання, найкращі інструменти та фреймворки - AI&YOU #56

По суті, LangChain дозволяє безперешкодно інтегрувати мовні моделі 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 пошук доповненої генерації (RAG)дозволяє мовним моделям отримувати доступ до релевантної інформації із зовнішніх джерел даних, таких як бази даних, API або сховища документів.

Поєднуючи можливості розуміння та генерації природної мови мовної моделі з доступом до зовнішніх знань, LangChain відкриває нові можливості для створення інтелектуальних та контекстно-залежних додатків для вашого підприємства.

Ключові особливості LangChain

1. Доповнена генерація пошуку для мовних моделей: Дозволяє мовним моделям використовувати зовнішні джерела даних, поглиблюючи свої знання. Надає більш точні та обґрунтовані відповіді, особливо для додатків, що потребують актуальної або спеціалізованої інформації.

2. Складані ланцюги для складних робочих процесів: Дозволяє створювати складні робочі процеси шляхом складання багаторазових ланцюжків, що інкапсулюють операції. Сприяє повторному використанню коду та його підтримці, що полегшує розробку складних додатків.

3. Готові агенти та мережі: Надає готові агенти та ланцюжки, що охоплюють широкий спектр сценаріїв використання. Прискорює процес розробки, дозволяючи розробникам зосередитися на завданнях більш високого рівня.

4. Підтримка різних форматів даних: Пропонує вбудовану підтримку різних форматів даних, включаючи текст, PDF, зображення та структуровані дані. Забезпечує безперешкодну інтеграцію з різними джерелами інформації для створення комплексних рішень на основі даних.

Як працює LangChain під капотом

Модульна архітектура LangChain дозволяє розробникам створювати складні ланцюжки, які інтегрують мовні моделі із зовнішніми даними та власною логікою. В основі лежать агенти, інструменти, пам'ять і ланцюжки. Агенти організовувати робочі процеси, визначаючи, які інструменти використовувати і як комбінувати їхні результати. Інструменти виконувати конкретні завдання, такі як запити до баз даних або застосування мовних моделей. Пам'ять зберігає контекст на всіх етапах, що дозволяє приймати обґрунтовані рішення. Ланцюги визначити послідовність операцій і потоку даних.

LangChain надає готові ланцюжки для поширених випадків використання, а також дозволяє створювати власні ланцюжки. У типовому робочому процесі агент отримує відповідні дані за допомогою інструментів, передає їх мовній моделі для обробки та оцінює результат, потенційно повторюючи ітерації з додатковими інструментами або пам'яттю.

Розширюваність LangChain дозволяє розробникам створювати власні агенти та інструменти для інкапсуляції специфічної для домену логіки або інтеграції з власними системами, що дає змогу створювати індивідуальні рішення, які використовують великі мовні моделі зі структурованими даними та бізнес-правилами.

Чому LangChain для вашого підприємства?

Підприємства шукають способи розкрити потенціал великих мовних моделей, але їх інтеграція зі складними бізнес-процесами та структурованими даними може бути складним завданням. LangChain заповнює цю прогалину, пропонуючи надійний фреймворк, який пов'язує мовні моделі з корпоративними даними та робочими процесами.

Розкрийте потенціал мовних моделей за допомогою структурованого доступу до даних

Доповнене покоління пошуку LangChain дозволяє мовним моделям отримувати доступ до інформації з різних структурованих джерел даних і включати її в себе. Таке поєднання обробки природної мови та структурованих даних дає можливість підприємствам використовувати мовні моделі, забезпечуючи при цьому отримання точної та релевантної інформації.

Використовуйте сучасні знання та інформацію

Інтеграція LangChain з реальними джерелами даних гарантує, що результати роботи лінгвістичної моделі ґрунтуються на найактуальніших даних, мінімізуючи ризик того, що застаріла інформація перешкоджатиме прийняттю рішень.

Оптимізуйте розробку корпоративних програм штучного інтелекту

Модульна архітектура LangChain, ланцюжки, що складаються, а також готові агенти та інструменти прискорюють процес розробки, дозволяючи швидко створювати прототипи та розгортати індивідуальні інтелектуальні рішення.

Підвищуйте продуктивність за допомогою багаторазових компонентів

Акцент LangChain на багаторазовому використанні та модульності призводить до підвищення продуктивності команд корпоративних розробників. Попередньо створені компоненти та інкапсульована бізнес-логіка оптимізують зусилля з розробки, зменшують технічний борг та сприяють співпраці.

Вбудовані інструменти та утиліти

Вбудовані інструменти та утиліти LangChain, включаючи текстові сплітери, векторні сховища та вбудовування, дозволяють ефективно обробляти дані та безперешкодно взаємодіяти з мовними моделями.

Підприємства можуть оптимізувати конвеєри даних, отримувати інформацію з неструктурованих джерел і створювати надійні додатки, які обробляють різні формати даних і великі обсяги інформації.

10 найкращих інструментів LangChain та як ними користуватися

Цього тижня ми також розглянемо 10 найкращих інструментів LangChain і те, як ваша компанія може їх використовувати:

📈 Аналіз фінансових даних за допомогою Alpha Vantage:

Alpha Vantage - це потужний інструмент API, який надає агентам LangChain дані про фінансові ринки. Він дозволяє агентам отримувати дані в режимі реального часу та історичні дані про акції, валюти та криптовалюти. Цей інструмент є цінним для створення фінансових додатків, таких як прогнози цін на акції та інвестиційні консультанти.

🎨 Створення зображень з тексту за допомогою DALL-E:

DALL-E - це інструмент генерації зображень від OpenAI, який надає агентам LangChain можливість візуальної творчості. Він дозволяє агентам генерувати зображення з текстових описів, що дає змогу створювати креативні додатки. Завдяки інтеграції з DALL-E агенти можуть створювати візуальні ефекти для покращення користувацького досвіду.

🔍 Вичерпні SEO-дані від DataForSEO:

DataForSEO - це комплексна платформа даних для SEO, яка інтегрується з LangChain. Вона надає доступ до даних пошукових систем, включаючи рейтинги ключових слів, функції пошукової видачі та інформацію про конкурентів. Ця інтеграція спрощує процес створення SEO-агентів, орієнтованих на ШІ, таких як оптимізатори контенту та помічники з пошуку ключових слів.

🗣️ Реалістичний синтез мови від ElevenLabs:

API Text2Speech від ElevenLabs надає агентам LangChain можливість синтезувати мовлення в реальному часі. Він дозволяє агентам генерувати природну мову різними мовами та голосами. Технологія емоційного клонування голосу додає новий вимір до відповідей агентів, роблячи їх більш привабливими та виразними.

Підключення даних Google Drive до LangChain:

Інтеграція з Google Drive дозволяє агентам LangChain отримувати доступ до даних, що зберігаються у файлах Google Drive, та аналізувати їх. Агенти можуть завантажувати документи безпосередньо з Drive, отримувати інформацію за допомогою великих мовних моделей і генерувати резюме або відповіді. Ця інтеграція спрощує процес зв'язку даних з Диска з ШІ, усуваючи необхідність ручного перенесення даних.

🧠 Збагачення агентів знаннями Вольфрама Альфи:

Wolfram Alpha - це обчислювальний движок знань, який надає знання експертного рівня з широкого кола тем. Інтеграція Wolfram Alpha з LangChain дозволяє агентам виконувати складні обчислення, створювати візуалізації даних та надавати обґрунтовані відповіді. Ця комбінація дозволяє агентам вирішувати проблеми, надавати пояснення та пропонувати інсайти в різних галузях.

Створення інтерактивних агентів за допомогою Lemon Agent:

Lemon Agent надає фреймворк для створення інтерактивних агентів, які можуть взаємодіяти з навколишнім середовищем і приймати рішення на основі реальних даних. Інтеграція з LangChain дозволяє агентам точно читати і записувати дані в таких інструментах, як Airtable, Hubspot і Notion. Це дозволяє створювати робочі процеси на основі штучного інтелекту, які автоматизують завдання, пошук інформації та оновлення записів у різних бізнес-інструментах.

Додавання довготривалої пам'яті за допомогою Memorize:

Memorize додає агентам LangChain можливості довготривалої пам'яті, дозволяючи їм запам'ятовувати та узагальнювати попередні розмови та взаємодії. Він використовує методи неконтрольованого навчання для точного налаштування великих мовних моделей, що дозволяє ефективно запам'ятовувати та відтворювати їх. Завдяки Memorize агенти можуть зберігати контекст протягом декількох сесій, забезпечуючи більш персоналізований та послідовний користувацький досвід.

Доступ до біомедичних досліджень за допомогою PubMed:

PubMed - це величезна база даних біомедичної літератури, що містить мільйони наукових статей та рефератів. Інтеграція PubMed з LangChain дозволяє агентам шукати, отримувати та аналізувати це багатство наукових знань. Цей інструмент є цінним для дослідників, медичних працівників і всіх, хто працює в біомедичній галузі.

Аналіз пошукових трендів за допомогою Google Trends:

Google Trends надає інформацію про популярність пошукових запитів з плином часу, включаючи тенденції обсягу пошуку, пов'язані запити та географічні інтереси. Інтеграція даних Google Trends з LangChain дозволяє агентам надавати інформацію про тенденції пошуку, визначати нові теми та оптимізувати контент-стратегії. Це може бути корисно для контент-планувальників на основі штучного інтелекту, асистентів маркетингових досліджень та інших додатків, які покладаються на розуміння поведінки користувачів і ринкового попиту.

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

10 цитат про АІ-агентів від Харрісона Чейза, співзасновника та генерального директора LangChain

1. "Я не думаю, що ми знайшли правильний спосіб взаємодії з цими програмами-агентами. Я думаю, що людина в циклі все ще необхідна, тому що вони не надто надійні. Але якщо вона надто часто втручається в процес, то насправді не робить багато корисного. Тож тут є якийсь дивний баланс".

2. "Агенти схожі на цифрову робочу силу - вони здатні автоматично переглядати веб-сторінки, переміщатися по наших файлах за допомогою наших додатків і, можливо, навіть керувати нашими пристроями для нас".

3. "Ми, по суті, постійно використовуємо безліч різних інструментів, які допомагають нам у виконанні того чи іншого завдання. Тут агенти дещо відрізняються - замість того, щоб ми використовували ці інструменти, ми просто описуємо штучному інтелекту завдання і кінцеву мету, а потім він планує, які інструменти йому потрібно використовувати і як їх використовувати, а потім він робить це самостійно".

4. "Вони не тільки можуть виконати завдання набагато швидше, ніж ми, але, теоретично, нам навіть не потрібно знати, як користуватися цими інструментами".

5. "Я думаю, що є, мабуть, два напрямки, куди це рухається. Один з них - це більш загальне використання інструментів, тобто люди визначають набір інструментів, а потім агенти використовують ці інструменти більш гнучкими способами".

Ознайомтеся з повною версією нашого блогу, щоб прочитати решту глибоких цитат Гаррісона Чейза про ШІ-агентів та їхній вплив на майбутнє технологій.

Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!

Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn

Ви засновник, генеральний директор, венчурний інвестор або інвестор, який шукає експертні консультації з питань АІ або юридичну експертизу? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії або інвестиційних можливостей вашої компанії у сфері ШІ.

Потрібна допомога із запуском вашого корпоративного рішення зі штучного інтелекту? Хочете створити власних працівників зі штучним інтелектом за допомогою нашої платформи управління робочою силою зі штучним інтелектом? Давайте поговоримо

Ми створюємо індивідуальні AI-рішення для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом, у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта.