LangChain으로 AI 앱 개발을 간소화하세요! 챗봇 및 요약 도구와 같은 강력한 LLM 기반 솔루션을 간편하게 구축할 수 있습니다.
LangChain은 다음을 기반으로 하는 애플리케이션의 생성을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 애플리케이션을 간단하게 만들 수 있도록 설계된 소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 다리 역할을 하며, 개발자가 GPT-4나 Llama와 같은 모델의 추론 기능을 외부 소스와 결합하여 추론 기능을 결합할 수 있게 해줍니다. '체인'에 대한 표준화된 인터페이스를 제공함으로써 다음과 같은 작업 시퀀스-연산 시퀀스-를 다른 도구에 연결합니다. LLM을 다른 도구에 연결하는 일련의 작업인 "체인"에 대한 표준 인터페이스를 제공함으로써, 환경과 동적으로 상호 작용할 수 있는 상황 인식 시스템을 동적으로 상호작용할 수 있는 컨텍스트 인식 시스템을 개발할 수 있습니다. 이 프레임워크는 지능형 챗봇에서 복잡한 의사 결정에 이르는 챗봇부터 복잡한 의사 결정 에이전트까지, 단순한 텍스트 생성을 넘어 단순한 텍스트 생성을 넘어 실행 가능한 워크플로우로 나아가는 데 필수적입니다.
LangChain의 아키텍처는 특정 문제를 해결하기 위해 함께 연결될 수 있는 모듈식 구성 요소를 중심으로 이루어집니다. 특정 문제를 해결하기 위해 함께 연결될 수 있는 머신러닝 연산(MLOps).
LangChain은 다용도의 인공 지능(AI) 솔루션 배포하는 데 중요한 역할을 합니다.
랭체인과 비전 모델을 결합하면 다음과 같은 강력한 가능성이 열립니다. 에이전트 AI. 개발자는 시각적 검사 도구의 구조화된 출력을 언어 모델의 컨텍스트로 사용할 수 있습니다. 다음 Python 스니펫은 최신 탐지 결과를 준비하는 방법을 보여줍니다. Ultralytics YOLO11 모델에서 사용할 다운스트림 로직 체인 또는 LLM 프롬프트에서 사용하는 방법을 보여줍니다.
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)
랭체인과 랭체인이 조율하는 기반 기술을 구분하는 것이 도움이 됩니다:
더 깊은 이해를 원하시는 분들을 위해 공식 랭체인 문서는 포괄적인 가이드를 제공하며 LangChain GitHub 저장소는 소스 코드와 커뮤니티 예제 예제를 제공합니다. 이러한 워크플로우를 다음과 같은 강력한 비전 도구와 통합하면 Ultralytics 문서에 나와 있는 강력한 비전 도구와 통합하면 뛰어난 성능의 멀티모달 시스템을 구축할 수 있습니다.
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