Cadena LangChain

LangChain es un marco de trabajo de código abierto diseñado para simplificar la creación de aplicaciones que utilicen grandes modelos lingüísticos (LLM). Proporciona una interfaz estándar para "cadenas", que son secuencias de llamadas que pueden incluir peticiones LLM, otras cadenas o herramientas externas. La idea central es permitir a los desarrolladores crear aplicaciones más potentes, conscientes del contexto y basadas en datos, conectando LLM como GPT-4 a fuentes de datos externas y módulos computacionales. Esto permite a los modelos ir más allá de su conocimiento preentrenado e interactuar con el mundo de una forma más dinámica. Puedes explorar más a fondo sus capacidades a través de la documentación oficial de LangChain y el repositorio GitHub de LangChain.

Cómo funciona LangChain: Cadenas y agentes

La arquitectura modular de LangChain se basa en dos conceptos clave: Cadenas y Agentes. Esta estructura ayuda a gestionar la complejidad de las interacciones entre los LLM, las fuentes de datos y otras herramientas.

• Cadenas: Son los bloques de construcción fundamentales de LangChain. Una cadena representa una secuencia de operaciones en la que la salida de un paso se convierte en la entrada del siguiente. Una cadena simple puede tomar la entrada de un usuario, formatearla utilizando una plantilla y enviarla a un LLM. Las cadenas más complejas pueden enlazar varios LLM u otras herramientas para realizar tareas sofisticadas, como el resumen de documentos seguido del análisis de sentimientos. El marco facilita el encadenamiento de avisos para estos flujos de trabajo de varios pasos.
• Agentes: Los agentes son un tipo más avanzado de cadena que utiliza un LLM como motor de razonamiento. Un agente puede decidir qué herramientas utilizar y en qué orden para lograr un objetivo. Por ejemplo, si se le pregunta "¿Qué tiempo hacía ayer en París y cuál es la capital de Francia?", un agente podría utilizar primero una herramienta de búsqueda para encontrar el tiempo y luego acceder a su conocimiento interno para responder a la segunda parte de la pregunta. Esto permite resolver problemas de forma dinámica y flexible, lo que convierte a los agentes en un componente esencial de la IA Agenética.

Aplicaciones reales

LangChain permite el desarrollo de una amplia gama de sofisticadas aplicaciones de IA al tender un puente entre los LLM y los sistemas externos.

1. Respuesta a preguntas sobre documentos privados: Uno de los casos de uso más comunes es la creación de un sistema que pueda responder a preguntas basadas en un conjunto específico de documentos, como la base de conocimientos interna de una empresa o una colección de artículos de investigación. Para ello, LangChain utiliza una técnica denominada generación mejorada de recuperación (RAG). En primer lugar, recupera fragmentos de texto relevantes de una base de datos vectorial y, a continuación, introduce este contexto en un LLM, que genera una respuesta precisa basada en la información proporcionada. De este modo se supera la limitación de los datos de entrenamiento estáticos de un LLM.
2. Agentes autónomos de IA: LangChain se utiliza para crear agentes autónomos que pueden realizar tareas interactuando con diversas herramientas de software y API. Por ejemplo, se puede crear un agente asistente personal que gestione un calendario, reserve citas y envíe correos electrónicos utilizando herramientas como la API de Google Calendar y un cliente de correo. Estos agentes demuestran una forma de Inteligencia Artificial Estrecha (IAN ) centrada en tareas específicas y delegadas.

LangChain y conceptos relacionados

Es útil distinguir LangChain de los términos relacionados en el ecosistema de la IA:

• LLMs vs. LangChain: Los LLM (por ejemplo, Gemini de Google, Llama de Meta) son los modelos centrales que comprenden y generan texto. LangChain es un marco que utiliza estos LLM como componentes para crear aplicaciones. Orquesta la interacción entre los LLM y otras herramientas o fuentes de datos.
• Ingeniería Prompt vs. LangChain: La ingeniería de instrucciones es el arte de crear entradas eficaces para los LLM. LangChain proporciona herramientas como plantillas de instrucciones para hacer la ingeniería de instrucciones más sistemática y escalable dentro de una aplicación, pero su alcance es mucho más amplio, incluyendo la gestión de estados, la integración de herramientas y la memoria.
• Hugging Face Transformers frente a LangChain: La biblioteca Hugging Face Transformers proporciona acceso a miles de modelos preentrenados y herramientas para afinarlos y ejecutarlos. LangChain se integra a menudo con los modelos de Hugging Face, pero se centra en la tarea de alto nivel de componer estos modelos en aplicaciones complejas más que en la implementación del modelo en sí.

Relevancia en visión por ordenador

Aunque LangChain se asocia principalmente al procesamiento del lenguaje natural (PLN), su capacidad para orquestar distintas herramientas la hace muy pertinente para los modelos multimodales que combinan texto con otros tipos de datos, como las imágenes. En el contexto de la visión por ordenador (CV), LangChain puede utilizarse para crear sofisticados flujos de trabajo.

Por ejemplo, una aplicación podría utilizar un modelo YOLO de Ultralytics para la detección de objetos en tiempo real y, a continuación, pasar las etiquetas de los objetos detectados a un agente LangChain. Este agente podría entonces utilizar un LLM para generar una descripción enriquecida de la escena, realizar una búsqueda semántica de imágenes similares o incluso desencadenar otra acción basada en la entrada visual. A medida que se generalicen los modelos de lenguaje visual, marcos como LangChain serán cruciales para crear aplicaciones que puedan ver y razonar sobre el mundo. La integración en estas cadenas de modelos de visión entrenados en plataformas como Ultralytics HUB puede abrir nuevas posibilidades en campos que van desde la robótica a la vigilancia inteligente.