Кейси використання LangChain для корпоративного ШІ + найкращі практики + як уникнути поширених помилок та викликів - AI&YOU #57

Галузеве використання: Morningstar, публічна інвестиційна дослідницька компанія, створила Morningstar Intelligence Engine з використанням LangChain, щоб надавати своїм аналітикам персоналізовану інвестиційну інформацію. Вони розробили чат-бота під назвою Mo, який дозволяє клієнтам робити запити до великої дослідницької бази даних Morningstar, використовуючи природну мову, швидко генеруючи стислі висновки.

Дозволяючи підприємствам створювати додатки, які інтегрувати LLM з існуючими даними Завдяки використанню найсучасніших джерел та систем, LangChain дозволяє компаніям вирішувати складні завдання, використовуючи найсучасніші методи обробки природної мови (NLP).

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

• 5 проблем підприємства, які можна вирішити за допомогою LangChain

• 5 найкращих практик використання та інтеграції LangChain

• Топ-5 помилок та викликів, пов'язаних з LangChain

Варіанти використання LangChain, кращі практики, типові помилки та проблеми - AI&YOU #57

На початку цього випуску про LangChain ми розглянемо п'ять критичних проблем підприємства, які можна ефективно вирішити за допомогою корпоративного фреймворку LangChain.

❌ Проблема 1: Неефективна підтримка клієнтів

✅ Рішення: Впровадження чат-ботів на базі LangChain

LangChain дозволяє підприємствам створювати інтелектуальних чат-ботів, які ефективно обробляють запити клієнтів. Використовуючи великі мовні моделі, ці чат-боти надають точні, контекстно-залежні відповіді в природній, розмовній манері. Модуль пам'яті LangChain дозволяє чат-ботам підтримувати контекст під час взаємодії, створюючи персоналізований користувацький досвід. Це скорочує час очікування, підвищує задоволеність клієнтів і звільняє людей, які можуть зосередитися на складних питаннях.

Проблема 2: Труднощі з доступом до корпоративних знань

✅ Рішення: Побудова корпоративних систем пошуку та відповідей на запитання за допомогою LangChain

У великих організаціях цінна інформація часто розкидана по декількох системах. LangChain забезпечує основу для побудови систем пошуку та відповідей на запитання, які роблять ці знання доступними. Кодуючи документи у векторні вбудовування та зберігаючи їх у базі даних, LangChain дозволяє швидко знаходити потрібну інформацію на основі запитів користувачів. Це сприяє обміну знаннями, підвищує продуктивність і веде до кращого прийняття рішень.

Проблема 3: Інформаційне перевантаження довгими документами

✅ Рішення: Використання LangChain для узагальнення документів

Об'ємні документи можуть забирати багато часу на опрацювання. LangChain пропонує можливості узагальнення документів за допомогою великих мовних моделей і машинного навчання. Він генерує стислі, зв'язні резюме, які відображають ключові ідеї, що базуються на вихідному контенті. Налаштовувані ланцюжки узагальнення дозволяють пристосовувати їх до конкретних потреб. Це економить час, зменшує інформаційне перевантаження і дозволяє співробітникам швидко схоплювати основні ідеї.

Проблема 4: Неефективність процесів розробки програмного забезпечення

✅ Рішення: Використання LangChain для розуміння коду та допомоги

LangChain забезпечує роботу асистентів кодування на основі штучного інтелекту, які спрощують розробку програмного забезпечення. Аналізуючи репозиторії коду, ці помічники надають ідеї, пропонують оптимізації та зворотній зв'язок щодо якості коду в реальному часі. Інтеграція з мовними моделями уможливлює інтелектуальні пропозиції коду, генерацію та контекстну документацію. Це скорочує час розробки, виявляє помилки на ранніх стадіях і дозволяє розробникам зосередитися на вирішенні проблем більш високого рівня.

Проблема 5: Відсутність зв'язку між LLM та корпоративними даними

✅ Рішення: Підключення LLM до корпоративних даних за допомогою LangChain

LangChain заповнює прогалину між LLM та корпоративними даними. Індексуючи джерела даних і відкриваючи їх для LLM через пошук доповненої генерації (RAG)LangChain дозволяє генерувати інформовані результати, засновані на власних даних. Це забезпечує роботу таких додатків, як спеціалізовані системи запитань-відповідей, інструменти аналізу документів та створення контенту для конкретних доменів, розкриваючи цінність корпоративних даних у поєднанні з розширеними можливостями природної мови LLM.

5 найкращих практик використання та інтеграції LangChain

Оскільки все більше розробників і підприємств використовують LangChain для вирішення складних завдань, стає вкрай важливим дотримуватися кращих практик, які забезпечують безперебійну інтеграцію, оптимальну продуктивність і підтримуваний код.

1️⃣ Використовуйте власні вбудовування для оптимальної продуктивності

Кастомні вбудовування, адаптовані до вашого конкретного домену і даних, можуть значно підвищити релевантність і точність отриманої інформації в додатках LangChain. Точно налаштовуючи вбудовування на вашому корпоративному наборі даних, ви можете зафіксувати унікальні нюанси, взаємозв'язки та семантику, присутні у вашому тексті. Це призводить до кращої продуктивності в таких завданнях, як пошук за схожістю, пошук інформації та відповіді на запитання.

Для створення кастомних вбудовувань ви можете скористатися інтеграцією LangChain з такими бібліотеками, як SentenceTransformers (Трансформатори речень) або Hugging Face's Transformers. Ці бібліотеки надають зручні API для навчання вбудовувань на ваших власних даних. Інвестування часу в тонку настройку вбудовувань може значно підвищити якість ваших LangChain-додатків і забезпечити більш релевантні результати для ваших користувачів.

2️⃣ Впровадити надійні механізми обробки помилок

Надійна обробка помилок має вирішальне значення для підтримки стабільності та зручності роботи вашого LangChain-додатку. При роботі з компонентами LangChain, такими як ланцюжки та агенти, важливо обертати виклики в блоки try/except, щоб витончено перехоплювати та обробляти винятки. Це запобігає несподіваним збоям і дозволяє надавати користувачам змістовні повідомлення про помилки.

Впровадження резервних сценаріїв гарантує, що ваш додаток зможе продовжувати функціонувати, навіть якщо певні компоненти зіткнуться з помилками. Проактивно реагуючи на потенційні винятки та чітко повідомляючи про помилки, ви можете побудувати довіру та надійність вашого додатку. Користувачі цінують можливість безперешкодного відновлення після помилок, що покращує їхній загальний досвід роботи.

3️⃣ Прийміть модульність та багаторазове використання в дизайні компонентів

Використання модульної архітектури LangChain для створення невеликих, цілеспрямованих і багаторазових компонентів може значно покращити процес розробки вашого додатку. Створюючи модульні блоки, які інкапсулюють певну функціональність, ви можете легко повторно використовувати їх у різних частинах вашого додатку. Це сприяє підтримці коду, оскільки оновлення та модифікація окремих компонентів стає простим, не впливаючи на всю систему.

Модульний дизайн компонентів також сприяє кращій співпраці між членами команди. Різні розробники можуть одночасно працювати над окремими компонентами, знаючи, що згодом їх можна буде легко інтегрувати. Такий підхід до паралельної розробки прискорює загальний процес розробки і дозволяє більш ефективно розподіляти ресурси. Використовуючи будівельні блоки LangChain та розробляючи власні модульні блоки, ви можете створювати складні робочі процеси, зберігаючи при цьому організованість та зручність обслуговування вашої кодової бази.

4️⃣ Куратор різноманітних та актуальних прикладів для задач видобування

Кураторство різноманітного набору релевантних прикладів має важливе значення для досягнення точного та всебічного вилучення інформації за допомогою LangChain. Надаючи широкий спектр сценаріїв і граничних ситуацій, ви дозволяєте своїй мовній моделі вивчати різні патерни, структури і нюанси, присутні у ваших даних. Це допомагає моделі добре узагальнювати невидимі вхідні дані та обробляти складні завдання з більшою точністю.

Щоб створити ефективні приклади, охопіть широкий спектр сценаріїв, які представляють різні типи вхідних даних, формати та варіації, з якими може зіткнутися ваша програма. Включіть граничні випадки, щоб допомогти вашій моделі впоратися з незвичними або складними сценаріями.

Використання компонентів LangChain для динамічного пошуку найбільш релевантних прикладів на основі вхідного запиту гарантує, що приклади, які використовуються для вилучення, завжди релевантні поставленому завданню. Інвестування часу в кураторство різноманітного та релевантного набору прикладів слугує міцним фундаментом для ваших мовних моделей, дозволяючи їм стабільно надавати точні та надійні результати.

5️⃣ Використання можливостей налагодження LangChain для оптимізації

Потужні можливості налагодження LangChain, такі як set_debug() може спростити процес розробки та допомогти вам оптимізувати поведінку вашого додатку. Увімкнувши режим налагодження, ви можете отримати доступ до детального логування внутрішньої роботи вашої програми, включаючи вхідні та вихідні дані на кожному кроці. Ці детальні відомості дозволять вам виявити вузькі місця, оптимізувати підказки та виявити аномалії.

Щоб максимально використати можливості налагодження LangChain, використовуйте set_debug() вибірково, щоб уникнути надмірних витрат на ведення журналів, особливо у виробничих умовах. Розробіть структурований підхід до аналізу журналів налагодження, зосереджуючись на таких ключових аспектах, як потік вводу-виводу, оперативність та взаємодія компонентів. Використовуйте знання, отримані під час налагодження, для ітеративного покращення продуктивності, якості та загальної поведінки вашого додатку.

Топ-5 помилок та викликів, пов'язаних з LangChain

Як і у випадку з будь-якою новою технологією, існують типові помилки та проблеми, які можуть стати на заваді успішному впровадженню та використанню LangChain.

❌ Надмірне ускладнення архітектури: Абстракції LangChain, такі як інтерфейси Chain, Agent та Tool, можуть призвести до непотрібної складності, якщо не використовувати їх розумно. Глибока ієрархія класів і нечітка документація щодо таких концепцій, як зворотні виклики, можуть перешкоджати кастомізації, ускладнювати налагодження і впливати на супроводжуваність.

❌ Нехтування документацією та прикладами: Документації LangChain часто бракує ясності та глибини, вона не містить детальних пояснень ключових понять, параметрів за замовчуванням та очікуваних вхідних/вихідних даних. Наведені приклади часто занадто спрощені і не готують користувачів до реальних складнощів, що призводить до розчарування і марної трати часу.

❌ Ігнорування невідповідностей і прихованої поведінки: Компоненти LangChain можуть демонструвати неочікувану або непослідовну поведінку, яка не є чітко задокументованою, наприклад, відмінності у роботі ConversationBufferMemory з ConversationChain та AgentExecutor, або невідповідності у форматах вводу в різних ланцюжках. Така прихована поведінка може призвести до неправильних припущень, помилкових реалізацій та малопомітних помилок, які важко виявити та виправити.

❌ Недооцінка інтеграційних викликів: Інтеграція LangChain з існуючими кодовими базами, інструментами та робочими процесами може бути складною через його продуманий дизайн та залежність від певних патернів. Переклад між різними типами запитів, відповідей та винятків, серіалізація та десеріалізація об'єктів LangChain, а також робота з глобальним станом та синглетонами може додати складності та потенційних точок відмови, затягуючи терміни проекту та збільшуючи витрати на розробку.

❌ Ігнорування міркувань продуктивності та надійності: Оптимізація додатків LangChain для виробничого використання вимагає ретельної уваги до факторів продуктивності та надійності. Складність архітектури фреймворку, неоптимальні налаштування за замовчуванням, а також необхідність ретельного тестування та моніторингу можуть призвести до повільного часу відгуку, високої затримки, збільшення операційних витрат та проблем з надійністю, якщо їх не вирішити належним чином.

Важливо визнати, що ці проблеми не є нездоланними. Активно вирішуючи ці питання та звертаючись за порадою до експертів, підприємства можуть подолати перешкоди, пов'язані з LangChain, і розкрити весь потенціал цієї платформи для своїх додатків. За допомогою LangChain ваше підприємство може створювати високопродуктивні, зручні та надійні рішення, які сприятимуть підвищенню цінності та впровадженню інновацій у сфері штучного інтелекту.

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.