LangChain

LangChain é uma estrutura de código aberto concebida para simplificar a criação de aplicações baseadas em grandes modelos linguísticos (LLMs). Actua como uma ponte, permitindo aos programadores combinar as capacidades de raciocínio de modelos como o GPT-4 ou o Llama com fontes externas de computação e dados. Ao fornecer uma interface padronizada para "cadeias" - sequências de operações que que ligam LLMs a outras ferramentas - a LangChain permite o desenvolvimento de sistemas conscientes do contexto que podem interagir dinamicamente com seu ambiente. Esta estrutura é essencial para a construção de ferramentas sofisticadas que vão desde chatbots inteligentes chatbots inteligentes a agentes complexos de tomada de decisões, indo além da geração de texto simples para fluxos de trabalho acionáveis.

Conceitos fundamentais e arquitetura

A arquitetura da LangChain gira em torno de componentes modulares que podem ser encadeados para resolver problemas específicos. problemas específicos, um aspeto essencial das operações de aprendizagem automática (MLOps).

• Cadeias: O bloco de construção fundamental, uma cadeia liga vários componentes numa ordem específica. Por exemplo, uma cadeia pode efetuar primeiro pré-processamento de dados na entrada do utilizador, alimentá-la um LLM e, em seguida, formatar a saída. Isto suporta técnicas como encadeamento de mensagens, em que o resultado de um passo serve de estímulo para a etapa seguinte.
• Agentes: Enquanto que as cadeias seguem uma sequência codificada, os agentes de IA usam um LLM como motor de raciocínio para determinar as acções a tomar e em que ordem. Um agente pode decidir pesquisar na Web, consultar uma base de dados vetorial, ou efetuar um cálculo com base no no pedido do utilizador.
• Memória: As LLM padrão não retêm informação entre interações. A LangChain fornece componentes de memória que permitem às aplicações manter uma janela de contexto, permitindo que o sistema faça referência interações passadas numa conversa.

Aplicações no Mundo Real

A LangChain é fundamental na implementação de soluções versáteis de soluções versáteis de Inteligência Artificial (IA) em várias indústrias.

1. Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Um dos casos de utilização mais populares é a criação de sistemas que podem "conversar" com os seus dados. Ao ligar um LLM a documentos privados através de (RAG), as organizações podem criar assistentes que respondem a perguntas com base em wikis internos, contratos legais ou manuais técnicos. manuais técnicos. Isto envolve a indexação de texto num motor de busca vetorial, permitindo ao LLM citar fontes específicas em vez de alucinar com respostas.
2. Análise multimodal: A LangChain pode orquestrar fluxos de trabalho que combinam texto com outras modalidades. Por exemplo, na visão computacional (CV), uma aplicação poderia usar um modelo de deteção de objetos para identificar itens numa imagem e depois passar esses dados estruturados para um LLM para gerar uma descrição criativa ou um relatório de segurança.

Integração com a visão computacional

A combinação da LangChain com modelos de visão abre possibilidades poderosas para a IA agêntica. Os programadores podem utilizar os resultados estruturados das ferramentas de inspeção visual como contexto para os modelos de linguagem. O seguinte fragmento Python demonstra como preparar resultados de deteção da mais recente Ultralytics YOLO11 para utilização numa cadeia lógica a jusante a jusante ou no prompt LLM.

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. Termos relacionados

É útil distinguir a LangChain das tecnologias subjacentes que orquestra:

• LangChain vs. LLMs: O LLM (por exemplo, o GPT-4 da OpenAI ou o Claude da Anthropic) é o "cérebro" que processa o texto. A LangChain é é a "estrutura" que liga este cérebro às mãos (ferramentas) e aos ouvidos (fontes de dados).
• LangChain vs. Prompt Engineering: A engenharia de prompts centra-se na criação da entrada de texto ideal para obter uma boa resposta. A LangChain automatiza a gestão destes prompts, permitindo modelos de prompts que podem ser preenchidos dinamicamente com dados de APIs ou bases de dados externas.

Para aqueles que procuram aprofundar os seus conhecimentos, a documentação oficial da LangChain oferece guias abrangentes, enquanto o repositório repositório LangChain GitHub fornece código-fonte e exemplos da exemplos. A integração desses fluxos de trabalho com ferramentas de visão robustas, como as encontradas na documentação do Ultralytics pode levar a sistemas multimodais altamente capazes.