LangChain

LangChain - это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания приложений на основе Большие языковые модели (LLM). Он действует как моста, позволяя разработчикам объединять возможности рассуждений таких моделей, как GPT-4 или Llama, с внешними источниками вычислений и данных. Предоставляя стандартизированный интерфейс для "цепочек" - последовательностей операций, которые которые связывают LLM с другими инструментами, LangChain позволяет разрабатывать системы с учетом контекста, которые могут динамически взаимодействовать с окружающей средой. окружающей средой. Этот фреймворк необходим для создания сложных инструментов - от интеллектуальных чат-ботов до сложных агентов для принятия решений. чат-ботов до сложных агентов по принятию решений, выходящих за рамки от простой генерации текстов к эффективным рабочим процессам.

Основные концепции и архитектура

Архитектура LangChain основана на модульных компонентах, которые можно объединять в цепочки для решения конкретных задач. проблем, что является основным аспектом современных операций машинного обучения (MLOps).

• Цепочки: Фундаментальный строительный блок, цепочка соединяет несколько компонентов в определенном порядке. Например, цепочка может сначала выполнять предварительную обработку данных на входе пользователя, подачу их в LLM, а затем форматировать выходные данные. Это позволяет использовать такие техники, как цепочки подсказок, когда результат одного шага служит подсказкой для следующего.
• Агенты: В то время как цепочки следуют жестко заданной последовательности, Агенты искусственного интеллекта используют LLM в качестве механизма рассуждений, чтобы определить какие действия и в каком порядке следует предпринять. Агент может принять решение о поиске в Интернете, запросе к базе данных векторную базу данных или выполнить вычисление на основе запрос пользователя.
• Память: Стандартные LLM не сохраняют информацию между взаимодействиями. LangChain предоставляет компоненты памяти компоненты, которые позволяют приложениям сохранять контекстное окно, позволяющее системе ссылаться на на прошлые взаимодействия в разговоре.

Применение в реальном мире

LangChain играет важную роль в развертывании универсальных решения в области искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях промышленности.

1. Генерация с расширением поиска (RAG): Один из самых популярных вариантов использования - создание систем, которые которые могут "общаться" с вашими данными. Подключив LLM к частным документам через Retrieval-Augmented Generation (RAG), организации могут создавать помощников, отвечающих на вопросы на основе внутренних вики, юридических договоров или технических руководствах. Для этого необходимо проиндексировать текст в векторную поисковую систему, что позволяет LLM ссылаться на конкретные источники, а не галлюцинировать ответы.
2. Мультимодальный анализ: LangChain может организовывать рабочие процессы, объединяющие текст с другими модальностями. Например, в компьютерном зрении (КЗ) приложение может использовать модель обнаружения объектов для идентификации объектов на изображении, а затем передать эти структурированные данные в LLM для создания творческого описания или отчет о безопасности.

Интеграция с компьютерным зрением

Сочетание LangChain с моделями зрения открывает мощные возможности для Агентного ИИ. Разработчики могут использовать структурированный вывод инструментов визуального контроля в качестве контекста для языковых моделей. Ниже Python демонстрирует, как подготовить результаты обнаружения из новейших Ultralytics YOLO11 для использования в последующей логической цепочке или 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 в сравнении со смежными терминами

Полезно отличать LangChain от базовых технологий, которые она организует:

• LangChain против LLM: LLM (например, OpenAI's GPT-4 или Anthropic's Claude) - это "мозг", который обрабатывает текст. LangChain - это "каркас", соединяющий этот мозг с руками (инструментами) и ушами (источниками данных).
• LangChain против Prompt Engineering: Prompt engineering фокусируется на создании оптимального ввода текста для получения хорошего ответа. LangChain автоматизирует управление этими подсказками, позволяя создавать шаблоны подсказок, которые можно динамически заполняться данными из внешних API или баз данных.

Для тех, кто хочет углубить свое понимание, в официальная документация по LangChain предлагает исчерпывающие руководства, а в репозиторий LangChain GitHub содержит исходный код и примеры сообщества примеры. Интеграция этих рабочих процессов с надежными инструментами видения, подобными тем, что представлены в Ultralytics , может привести к созданию высокопроизводительных мультимодальных систем.