От нуля до продвинутого оперативного проектирования с Langchain на Python

Опубликовано

на

К

Важным аспектом моделей большого языка (LLM) является количество параметров, которые эти модели используют для обучения. Чем больше параметров имеет модель, тем лучше она может понять взаимосвязь между словами и фразами. Это означает, что модели с миллиардами параметров способны генерировать различные креативные текстовые форматы и информативно отвечать на открытые и сложные вопросы.

LLM, такие как ChatGPT, использующие модель Transformer, хорошо понимают и генерируют человеческий язык, что делает их полезными для приложений, требующих понимания естественного языка. Однако они не лишены своих ограничений, которые включают, среди прочего, устаревшие знания, неспособность взаимодействовать с внешними системами, отсутствие понимания контекста и иногда генерацию правдоподобных, но неправильных или бессмысленных ответов.

Устранение этих ограничений требует интеграции LLM с внешними источниками данных и возможностями, что может представлять сложности и требовать обширных навыков кодирования и обработки данных. Это, в сочетании с проблемами понимания концепций искусственного интеллекта и сложных алгоритмов, увеличивает время обучения, связанное с разработкой приложений с использованием LLM.

Тем не менее, интеграция LLM с другими инструментами для формирования приложений на базе LLM может переопределить наш цифровой ландшафт. Потенциал таких приложений огромен, включая повышение эффективности и производительности, упрощение задач, улучшение процесса принятия решений и предоставление персонализированного опыта.

В этой статье мы углубимся в эти вопросы, изучая передовые методы оперативного проектирования с помощью Langchain, предлагая четкие объяснения, практические примеры и пошаговые инструкции по их реализации.

Langchain, современная библиотека, обеспечивает удобство и гибкость проектирования, реализации и настройки подсказок. Раскрывая принципы и методы оперативного проектирования, вы узнаете, как использовать мощные функции Langchain для использования сильных сторон моделей генеративного искусственного интеллекта SOTA, таких как GPT-4.

Прежде чем углубляться в технические аспекты разработки подсказок, важно понять концепцию подсказок и их значение.

А 'быстрый ' — это последовательность токенов, которые используются в качестве входных данных для языковой модели, указывая ей генерировать ответ определенного типа. Подсказки играют решающую роль в управлении поведением модели. Они могут повлиять на качество сгенерированного текста, а при правильном составлении могут помочь модели обеспечить содержательные, точные и контекстно-зависимые результаты.

Оперативная инженерия — это искусство и наука создания эффективных подсказок. Цель состоит в том, чтобы получить желаемый результат из языковой модели. Тщательно выбирая и структурируя подсказки, можно направить модель на получение более точных и релевантных ответов. На практике это предполагает тонкую настройку входных фраз с учетом обучающих и структурных предубеждений модели.

Сложность разработки подсказок варьируется от простых методов, таких как введение в модель соответствующих ключевых слов, до более продвинутых методов, включающих разработку сложных, структурированных подсказок, которые используют внутреннюю механику модели в своих интересах.

LangChain, запущенный в октябре 2022 года Харрисоном Чейзом, стал одной из самых популярных платформ с открытым исходным кодом на GitHub в 2023 году. Он предлагает упрощенный и стандартизированный интерфейс для включения больших языковых моделей (LLM) в приложения. Он также предоставляет многофункциональный интерфейс для быстрого проектирования, позволяя разработчикам экспериментировать с различными стратегиями и оценивать их результаты. Используя Langchain, вы можете выполнять оперативные инженерные задачи более эффективно и интуитивно понятно.

LangFlow служит пользовательским интерфейсом для объединения компонентов LangChain в исполняемую блок-схему, что позволяет быстро создавать прототипы и экспериментировать.

LangChain заполняет важнейший пробел в разработке искусственного интеллекта для масс. Он позволяет множеству приложений НЛП, таких как виртуальные помощники, генераторы контента, системы вопросов-ответов и т. д., решать ряд реальных проблем.