LangChain

LangChain - это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания приложений, использующих большие языковые модели (LLM). Он предоставляет стандартный интерфейс для "цепочек", представляющих собой последовательности вызовов, которые могут включать подсказки LLM, другие цепочки или внешние инструменты. Основная идея заключается в том, чтобы дать разработчикам возможность создавать более мощные приложения, учитывающие контекст и управляемые данными, путем подключения LLM, таких как GPT-4, к внешним источникам данных и вычислительным модулям. Это позволяет моделям выходить за рамки своих предварительно обученных знаний и взаимодействовать с миром более динамично. Вы можете подробнее изучить его возможности в официальной документации по LangChain и в репозитории LangChain на GitHub.

Как работает LangChain: Цепи и агенты

Модульная архитектура LangChain построена на двух ключевых концепциях: Цепи и Агенты. Эта структура помогает управлять сложностью взаимодействия между LLM, источниками данных и другими инструментами.

• Цепочки: Это фундаментальные строительные блоки в LangChain. Цепочка представляет собой последовательность операций, где выход одного шага становится входом для следующего. Простая цепочка может принимать пользовательский ввод, форматировать его с помощью шаблона подсказки, а затем отправлять его в LLM. Более сложные цепочки могут объединять несколько LLM или других инструментов для выполнения сложных задач, например, резюмирования документов с последующим анализом настроения. Фреймворк облегчает создание цепочек подсказок для таких многоэтапных рабочих процессов.
• Агенты: Агенты - это более продвинутый тип цепочки, использующей LLM в качестве механизма рассуждений. Агент может решать, какие инструменты использовать и в каком порядке для достижения цели. Например, на вопрос "Какая погода была вчера в Париже и какая столица Франции?" агент может сначала использовать поисковый инструмент, чтобы найти погоду, а затем обратиться к своим внутренним знаниям, чтобы ответить на вторую часть вопроса. Это позволяет динамично и гибко решать проблемы, что делает агентов основным компонентом агентного ИИ.

Применение в реальном мире

LangChain позволяет разрабатывать широкий спектр сложных приложений искусственного интеллекта, преодолевая разрыв между LLM и внешними системами.

1. Ответы на вопросы по закрытым документам: Один из наиболее распространенных примеров использования - создание системы, которая может отвечать на вопросы на основе определенного набора документов, например внутренней базы знаний компании или коллекции научных работ. LangChain реализует это с помощью техники, называемой Retrieval-Augmented Generation (RAG). Сначала она извлекает соответствующие фрагменты текста из векторной базы данных, а затем передает этот контекст в LLM, который генерирует точный ответ на основе предоставленной информации. Таким образом преодолевается ограничение статических обучающих данных LLM.
2. Автономные агенты искусственного интеллекта: LangChain используется для создания автономных агентов, которые могут выполнять задачи, взаимодействуя с различными программными инструментами и API. Например, можно создать персонального помощника, который будет управлять календарем, бронировать встречи и отправлять электронные письма, используя такие инструменты, как Google Calendar API и почтовый клиент. Такие агенты демонстрируют разновидность искусственного узкого интеллекта (ИУИ), ориентированного на выполнение конкретных, делегированных задач.

LangChain и связанные с ним концепции

Полезно отличать LangChain от смежных терминов в экосистеме ИИ:

• LLM против LangChain: LLM (например, Gemini от Google, Llama от Meta) - это основные модели, которые понимают и генерируют текст. LangChain - это фреймворк, который использует эти LLM в качестве компонентов для создания приложений. Он организует взаимодействие между LLM и другими инструментами или источниками данных.
• Prompt Engineering vs. LangChain: Инженерия подсказок - это искусство создания эффективных входов для LLM. LangChain предоставляет такие инструменты, как шаблоны подсказок, для более систематической и масштабируемой разработки подсказок в приложении, но сфера его применения гораздо шире, включая управление состоянием, интеграцию инструментов и память.
• Hugging Face Transformers против LangChain: Библиотека Hugging Face Transformers предоставляет доступ к тысячам предварительно обученных моделей и инструментам для их тонкой настройки и запуска. LangChain часто интегрируется с моделями Hugging Face, но фокусируется на высокоуровневой задаче компоновки этих моделей в сложные приложения, а не на реализации самой модели.

Актуальность в компьютерном зрении

Хотя LangChain в первую очередь ассоциируется с обработкой естественного языка (NLP), его способность к оркестровке различных инструментов делает его весьма актуальным для мультимодальных моделей, объединяющих текст с другими типами данных, например изображениями. В контексте компьютерного зрения (КЗ) LangChain можно использовать для создания сложных рабочих процессов.

Например, приложение может использовать модель Ultralytics YOLO для обнаружения объектов в режиме реального времени, а затем передавать обнаруженные метки объектов агенту LangChain. Затем этот агент может использовать LLM для создания подробного описания сцены, выполнения семантического поиска похожих изображений или даже запуска другого действия на основе визуального ввода. По мере распространения языковых моделей зрения фреймворки, подобные LangChain, будут играть важную роль в создании приложений, которые могут одновременно видеть и рассуждать о мире. Интеграция моделей зрения, обученных на таких платформах, как Ultralytics HUB, в эти цепочки может открыть новые возможности в различных областях - от робототехники до интеллектуального наблюдения.