LangChain

LangChain — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения создания приложений с использованием больших языковых моделей (LLM). Она предоставляет стандартный интерфейс для «цепочек» — последовательностей вызовов, которые могут включать в себя подсказки LLM, другие цепочки или внешние инструменты. Основная идея заключается в том, чтобы позволить разработчикам создавать более мощные, контекстно-зависимые и управляемые данными приложения, подключая LLM, такие 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 изучить ее возможности более подробно в официальной документации LangChain и в репозитории LangChain на GitHub.

Как работает LangChain: цепочки и агенты

Модульная архитектура LangChain построена на двух ключевых концепциях: цепочки (Chains) и агенты (Agents). Эта структура помогает управлять сложностью взаимодействий 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 ввод пользователя, форматировать его с помощью шаблона подсказки, а затем отправлять в LLM. Более сложные цепочки могут связывать несколько LLM или другие инструменты вместе для выполнения сложных задач, таких как суммирование документов с последующим анализом тональности. Фреймворк облегчает связывание подсказок для этих многоэтапных рабочих процессов.
• Агенты: Агенты — это более продвинутый тип цепочки, который использует LLM в качестве механизма рассуждений. Агент может решать, какие инструменты использовать и в каком порядке для достижения цели. Например, если спросить: «Какая была погода в Париже вчера и какая столица Франции?», агент может сначала использовать инструмент поиска, чтобы узнать погоду, а затем получить доступ к своим внутренним знаниям, чтобы ответить на вторую часть вопроса. Это обеспечивает динамичное и гибкое решение проблем, что делает агентов основным компонентом Agentic AI.

Применение в реальном мире

LangChain позволяет разрабатывать широкий спектр сложных приложений ИИ, устраняя разрыв между LLM и внешними системами.

1. Ответы на вопросы по частным документам: Одним из наиболее распространенных вариантов использования является создание системы, которая может отвечать на вопросы на основе определенного набора документов, таких как внутренняя база знаний компании или коллекция исследовательских работ. LangChain реализует это с помощью техники, называемой генерацией, дополненной поиском (RAG). Сначала он извлекает релевантные текстовые фрагменты из векторной базы данных, а затем передает этот контекст в LLM, который генерирует точный ответ на основе предоставленной информации. Это преодолевает ограничение статических данных обучения LLM.
2. Автономные агенты ИИ: LangChain используется для создания автономных агентов, которые могут выполнять задачи, взаимодействуя с различными программными инструментами и API. Например, можно создать агента-личного помощника для управления календарем, назначения встреч и отправки электронных писем с помощью таких инструментов, как Google Calendar API и почтовый клиент. Эти агенты демонстрируют форму искусственного узкого интеллекта (ANI), ориентированного на конкретные, делегированные задачи.

LangChain и связанные концепции

Полезно отличать LangChain от связанных терминов в экосистеме ИИ:

• LLM и 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 и LangChain: Prompt engineering — это искусство создания эффективных входных данных для LLM. LangChain предоставляет такие инструменты, как шаблоны промптов, чтобы сделать prompt engineering более систематизированным и масштабируемым в рамках приложения, но его сфера 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 инструментов для их тонкой настройки и запуска. LangChain часто интегрируется с моделями Hugging Face, но фокусируется на задаче более высокого уровня — объединении этих моделей в сложные приложения, а не на самой реализации модели.

Актуальность в компьютерном зрении

Хотя LangChain в основном ассоциируется с обработкой естественного языка (NLP), его способность координировать различные инструменты делает его весьма актуальным для мультимодальных моделей, которые объединяют текст с другими типами данных, такими как изображения. В контексте компьютерного зрения (CV) LangChain можно использовать для создания сложных рабочих процессов.

Например, приложение может использовать модель Ultralytics YOLO для обнаружения объектов в реальном 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. Поскольку Визуальные языковые модели становятся все более распространенными, такие фреймворки, как LangChain, будут иметь решающее значение для создания приложений, которые могут как видеть, так и рассуждать о мире. Интеграция моделей машинного зрения, обученных на таких платформах, как Ultralytics HUB, в эти цепочки может открыть новые возможности в областях от робототехники до интеллектуального наблюдения.