LangChain

LangChain, büyük dil modelleri (LLM) ile çalışan uygulamaların geliştirilmesini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir. GPT-4 gibi LLM'ler kendi başlarına güçlü olsalar da, genellikle izole bir şekilde çalışır ve gerçek zamanlı veriler veya belirli iş bağlamları hakkında bilgi sahibi değildir. LangChain bir köprü görevi görerek, geliştiricilerin çeşitli bileşenleri (komut istemi, modeller ve harici veri kaynakları gibi) birbirine bağlayarak gelişmiş, bağlam farkında uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. LangChain, bu etkileşimlerin karmaşıklığını yöneterek, yapay zeka (AI) sistemlerinin sorunları mantıkla ele almasını ve dinamik girdilere dayalı olarak eylemlerde bulunmasını sağlar.

LangChain'in Temel Bileşenleri

Çerçeve, Doğal Dil İşleme (NLP) iş akışlarını geliştirmek için birlikte çalışan birkaç modüler kavram etrafında oluşturulmuştur.

• Zincirler: Temel yapı taşı olan zincir, bir LLM veya diğer yardımcı programlara yapılan bir dizi çağrıdır. Örneğin, basit bir zincir, kullanıcının girdisini alabilir, bir komut istemi mühendisliği şablonu kullanarak biçimlendirebilir ve bir modele ileterek yanıt oluşturabilir. Daha karmaşık zincirler, bir adımın çıktısının bir sonraki adımın girdisi haline geldiği birden fazla çağrıyı sıralayabilir.
• Ajanlar: Sabit kodlanmış bir diziyi izleyen zincirlerin aksine, bir AI ajanı, hangi eylemlerin hangi sırayla gerçekleştirileceğini belirlemek için bir LLM'yi akıl yürütme motoru olarak kullanır. Ajanlar, güncel bilgi gerektiren soruları yanıtlamak için API'leri sorgulayabilir, web'de arama yapabilir veya veritabanlarına erişebilir.
• Geri alma: Model yanıtlarını gerçek verilere dayandırmak için LangChain, Geri Alma ile Güçlendirilmiş Üretim (RAG) özelliğini kolaylaştırır. Bu, kullanıcı sorgularına dayalı olarak bir vektör veritabanından ilgili belgeleri getirmeyi ve bunları modelin bağlam penceresine aktarmayı içerir.
• Hafıza: Standart LLM'ler durum bilgisi içermez, yani önceki etkileşimleri unuturlar. LangChain, sohbet robotlarının bir konuşma boyunca bağlamı sürdürmelerini sağlayan ve insan diyaloğunun sürekliliğini taklit eden hafıza bileşenleri sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LangChain, üretken yapay zekayı deneysel defterlerden çeşitli endüstrilerdeki üretim ortamlarına taşımada önemli bir rol oynamaktadır. .

1. Verilerinizle Sohbet Edin (RAG): En yaygın uygulamalardan biri kurumsal arama. İşletmeler, LangChain'i kullanarak iç belgeleri, PDF'leri veya teknik kılavuzları aranabilir bir dizine ekler. Bir çalışan bir soru sorduğunda, sistem ilgili paragrafı alır ve LLM'ye aktarır, böylece cevabın halüsinasyon değil, şirket verilerine dayalı ve doğru olmasını sağlar. Bu, kuruluşlar içindeki bilgi damıtma sürecini önemli ölçüde iyileştirir.
2. Multimodal Analiz: LangChain, metni diğer modalitelerle birleştiren iş akışlarını düzenleyebilir, örneğin Bilgisayar Görme (CV). Örneğin, bir güvenlik sistemi nesne algılama özelliğini kullanarak yetkisiz personeli tespit edebilir ve ardından bir LangChain ajanı tetikleyerek bir olay raporu hazırlayıp bunu bir supervizöre e-posta ile gönderebilir.

Bilgisayarlı Görme ile Entegrasyon

Yapılandırılmış görsel veriler ve dilbilimsel akıl yürütme arasındaki sinerji, güçlü bir geliştirme alanıdır. Geliştiriciler, Ultralytics gibi yüksek performanslı modelleri kullanarak görüntülerden nesne sayısı, sınıflar veya konumlar gibi ayrıntılı bilgileri çıkarabilir ve bu yapılandırılmış verileri daha ileri analiz veya doğal dil açıklaması için LangChain iş akışına aktarabilir.

Aşağıdaki Python kod parçacığı, Ultralytics kullanarak algılanan sınıf adlarını nasıl çıkaracağınızı ve aşağı akış dil zincirine beslenebilecek metin tabanlı bir bağlam nasıl oluşturacağınızı gösterir.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model to generate structured data for a chain
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detection class names to feed into a LangChain prompt
detections = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Format the output as a context string for an LLM
chain_input = f"The image contains the following objects: {', '.join(detections)}."
print(chain_input)

Ayırt Edici Anahtar Terimler

LangChain'i, koordine ettiği teknolojilerden ayırmak önemlidir:

• LangChain ve LLM'ler: LLM (örneğin, OpenAI'nin GPT-4 veya Anthropic Claude), metni işleyen ve üreten "beyin"dir. LangChain, bu beyni veri ön işleme boru hatları, API'ler ve kullanıcı arayüzlerine bağlayan "iskele" veya altyapıdır. LLM'ler, büyük dil modelleridir ve genellikle çok büyük miktarda veriyle eğitilirler. LLM'ler, genellikle çok büyük miktarda veriyle eğitilirler.
• LangChain ve Prompt Mühendisliği: Prompt mühendisliği, bir modelden en iyi sonucu elde etmek için en uygun metin girişini oluşturmaya odaklanır. LangChain bu promptların yönetimini otomatikleştirerek, modele gönderilmeden önce programlı olarak verilerle doldurulan dinamik prompt şablonlarına olanak tanır.

Güçlü AI sistemleri oluşturmak isteyen geliştiriciler için, resmi LangChain belgeleri derinlemesine teknik bilgiler sunarken, Ultralytics bu akıllı iş akışlarına en son teknolojiye sahip görme yeteneklerini entegre etmek için gerekli araçları sunar. Ayrıca, kullanıcılar Ultralytics kullanarak bu gelişmiş çok modlu sistemlere beslenen veri kümelerini ve eğitim boru hatlarını yönetebilirler.