LangChain

LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Vereinfachung der Erstellung von Anwendungen, die auf Große Sprachmodelle (LLMs). Es fungiert als Brücke, die es Entwicklern ermöglicht, die Argumentationsfähigkeiten von Modellen wie GPT-4 oder Llama mit externen Berechnungen und Daten zu kombinieren. Durch die Bereitstellung einer standardisierten Schnittstelle für "Ketten" - Abfolgen von Operationen, die Abfolgen von Operationen, die LLMs mit anderen Werkzeugen verbinden - ermöglicht LangChain die Entwicklung kontextabhängiger Systeme, die dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren können. ihrer Umgebung interagieren können. Dieser Rahmen ist für den Aufbau anspruchsvoller Werkzeuge, von intelligenten Chatbots bis hin zu komplexen Entscheidungsagenten, die über die einfache Texterstellung bis hin zu handlungsfähigen Workflows.

Kernkonzepte und Architektur

Die Architektur von LangChain dreht sich um modulare Komponenten, die miteinander verkettet werden können, um spezifische Probleme zu lösen. Probleme zu lösen, ein Kernaspekt des modernen Machine Learning Operations (MLOps).

• Ketten: Als grundlegender Baustein verbindet eine Kette mehrere Komponenten in einer bestimmten Reihenfolge. Eine Kette kann zum Beispiel zunächst die Datenvorverarbeitung der Benutzereingabe durchführen, sie in einen ein LLM einspeisen und dann die Ausgabe formatieren. Dies unterstützt Techniken wie Prompt Chaining, bei dem die Ausgabe eines Schritts als Prompt für den nächsten Schritt dient.
• Agenten: Während Ketten einer fest kodierten Sequenz folgen, verwenden KI-Agenten ein LLM als Schlussfolgerungsmaschine, um zu welche Aktionen in welcher Reihenfolge ausgeführt werden sollen. Ein Agent könnte entscheiden, das Internet zu durchsuchen, eine Vektor-Datenbank abzufragen oder eine Berechnung auf der der Anfrage des Benutzers.
• Gedächtnis: Standard-LLMs speichern keine Informationen zwischen Interaktionen. LangChain bietet Speicher Komponenten, die es Anwendungen ermöglichen, ein Kontextfenster aufrechtzuerhalten, das es dem System ermöglicht, auf vergangene Interaktionen in einer Konversation.

Anwendungsfälle in der Praxis

LangChain ist maßgeblich an der Bereitstellung vielseitiger Künstliche Intelligenz (KI) Lösungen in verschiedenen Branchen.

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG): Einer der beliebtesten Anwendungsfälle ist der Aufbau von Systemen, die mit Ihren Daten "chatten" können. Durch die Verbindung eines LLM mit privaten Dokumenten über Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Unternehmen Assistenten erstellen, die Fragen auf der Grundlage von internen Wikis, rechtlichen Verträgen oder technischen Handbüchern beantworten. Handbüchern beantworten. Dies beinhaltet die Indizierung von Text in einer Vektorsuchmaschine, so dass der LLM spezifische Quellen zu zitieren, anstatt Antworten zu halluzinieren.
2. Multimodale Analyse: LangChain kann Arbeitsabläufe orchestrieren, die Text mit anderen Modalitäten kombinieren. In der Computer Vision (CV) zum Beispiel könnte eine Anwendung ein Objekterkennungsmodell verwenden ein Objekterkennungsmodell verwenden, um Objekte in einem Bild zu identifizieren, und dann diese strukturierten Daten an ein LLM weiterleiten, um eine kreative Beschreibung oder einen Sicherheitsbericht zu erstellen.

Integration mit Computer Vision

Die Kombination von LangChain mit Bildgebungsmodellen erschließt leistungsstarke Möglichkeiten für Agentische KI. Entwickler können die strukturierte Ausgabe von visuellen Inspektionstools als Kontext für Sprachmodelle verwenden. Das folgende Python demonstriert, wie man Erkennungsergebnisse aus dem neuesten Ultralytics YOLO11 Modell für die Verwendung in einer nachgeschalteten Logikkette oder LLM-Eingabeaufforderung.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for efficient object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract class names to feed into a language chain
detected_items = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Simulate a prompt context for a LangChain input
context = f" The image contains: {', '.join(detected_items)}. Please describe the scene."
print(context)

LangChain vs. Verwandte Begriffe

Es ist hilfreich, LangChain von den zugrundeliegenden Technologien zu unterscheiden, die es orchestriert:

• LangChain vs. LLMs: Das LLM (z.B. GPT-4 von OpenAI oder Claude von Anthropic) ist das "Gehirn", das Text verarbeitet. LangChain ist der "Rahmen", der dieses Gehirn mit Händen (Werkzeugen) und Ohren (Datenquellen) verbindet.
• LangChain vs. Prompt Engineering: Prompt-Engineering konzentriert sich auf die Gestaltung der optimalen Texteingabe, um eine gute Antwort zu erhalten. LangChain automatisiert die Verwaltung dieser Prompts und ermöglicht Prompt-Vorlagen, die dynamisch mit Daten aus externen APIs oder Datenbanken gefüllt werden können.

Für diejenigen, die ihr Verständnis vertiefen wollen, bietet die offizielle LangChain-Dokumentation bietet umfassende Anleitungen, während das LangChain GitHub Repository bietet Quellcode und Community Beispiele. Die Integration dieser Arbeitsabläufe mit robusten Bildverarbeitungstools, wie sie in der Ultralytics zu finden sind, kann zu hochleistungsfähigen, multimodalen Systemen führen.