LangChain

LangChain, aşağıdakiler tarafından desteklenen uygulamaların oluşturulmasını basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir Büyük Dil Modelleri (LLM'ler). Bu bir Geliştiricilerin GPT-4 veya Llama gibi modellerin muhakeme yeteneklerini harici kaynaklarla birleştirmelerine olanak tanıyan köprü hesaplama ve veri. "Zincirler"-işlem dizileri- için standartlaştırılmış bir arayüz sağlayarak LLM'leri diğer araçlara bağlama-LangChain, LLM'lerle dinamik olarak etkileşime girebilen bağlam farkındalıklı sistemlerin geliştirilmesini sağlar. çevreleri. Bu çerçeve, akıllı araçlardan gelişmiş araçlara kadar çeşitli araçlar oluşturmak için gereklidir. ötesine geçerek karmaşık karar verme ajanlarına sohbet robotları basit metin üretiminden eyleme dönüştürülebilir iş akışlarına kadar.

Temel Kavramlar ve Mimari

LangChain'in mimarisi, belirli sorunları çözmek için birbirine zincirlenebilen modüler bileşenler etrafında döner problemleri, modern teknolojinin temel bir Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps).

• Zincirler: Temel yapı taşı olan bir zincir, birden fazla bileşeni belirli bir sırayla birbirine bağlar. Örneğin, bir zincir ilk olarak şunları gerçekleştirebilir kullanıcı girdisi üzerinde veri ön işleme, onu bir LLM'ye dönüştürün ve ardından çıktıyı biçimlendirin. Bu, aşağıdaki gibi teknikleri destekler istem zinciri, bir adımın çıktısının bir sonraki için bir ipucu görevi görür.
• Temsilciler: Zincirler sabit kodlanmış bir sırayı takip ederken, YZ ajanları, aşağıdakileri belirlemek için bir muhakeme motoru olarak bir LLM kullanır Hangi eylemlerin hangi sırayla gerçekleştirileceği. Bir temsilci web'de arama yapmaya karar verebilir, bir vektör veritabanına dayalı bir hesaplama çalıştırabilir veya kullanıcının isteği.
• Hafıza: Standart LLM'ler etkileşimler arasında bilgi tutmaz. LangChain bellek sağlar uygulamaların, bir uygulamayı sürdürmesine izin veren bileşenler bağlam penceresi, sistemin aşağıdakilere başvurmasını sağlar bir konuşmadaki geçmiş etkileşimler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LangChain, çok yönlü bir dağıtım aracıdır Yapay Zeka (AI) çözümleri çeşitli sektörlerde.

1. Geri Alımla Artırılmış Üretim (RAG): En popüler kullanım durumlarından biri, aşağıdaki sistemleri oluşturmaktır verilerinizle "sohbet" edebilir. Bir LLM'yi özel belgelere bağlayarak Retrieval-Augmented Generation (RAG), kuruluşlar şirket içi wiki'lere, yasal sözleşmelere veya teknik bilgilere dayalı olarak soruları yanıtlayan asistanlar oluşturabilir. Kılavuzlar. Bu, metni bir dizin içine dizinlemeyi içerir vektör arama motoru, LLM'nin alıntı yapmasına izin verir Halüsinasyon cevaplar yerine belirli kaynaklar.
2. Çok Modlu Analiz: LangChain, metni diğer modalitelerle birleştiren iş akışlarını düzenleyebilir. Örneğin, bilgisayarla görmede (CV), bir uygulama bir nesne algılama modeli kullanabilir Bir görüntüdeki öğeleri tanımlamak ve daha sonra bu yapılandırılmış verileri yaratıcı bir açıklama oluşturmak için bir LLM'ye iletmek veya güvenlik raporu.

Bilgisayarlı Görme ile Entegrasyon

LangChain'i görüntü modelleriyle birleştirmek, aşağıdakiler için güçlü olasılıkların kilidini açar Ajan Yapay Zeka. Geliştiriciler, görsel denetim araçlarından elde edilen yapılandırılmış çıktıyı dil modelleri için bağlam olarak kullanabilir. Aşağıdakiler Python kod parçacığı, en son tespit sonuçlarının nasıl hazırlanacağını gösterir Ultralytics YOLO11 aşağı akış mantık zincirinde kullanım için model veya LLM istemi.

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 ve İlgili Terimler

LangChain'i düzenlediği temel teknolojilerden ayırmak faydalı olacaktır:

• LangChain ve LLM'ler: LLM (örneğin OpenAI'nin GPT-4'ü veya Anthropic'in Claude'u) metni işleyen "beyin "dir. LangChain ise Bu beyni ellere (araçlara) ve kulaklara (veri kaynaklarına) bağlayan "çerçeve".
• LangChain vs. Prompt Mühendislik: İstem mühendisliği, iyi bir yanıt almak için en uygun metin girişini oluşturmaya odaklanır. LangChain otomatikleştirir bu istemlerin yönetimini sağlayarak, istem şablonlarına izin verir. Harici API'lerden veya veritabanlarından gelen verilerle dinamik olarak doldurulur.

Anlayışlarını derinleştirmek isteyenler için resmi LangChain belgeleri şunları sunar kapsamlı rehberler ve LangChain GitHub deposu kaynak kodu ve topluluk sağlar örnekler. Bu iş akışlarını, aşağıdaki gibi sağlam görüntü araçları ile entegre etmek Ultralytics dokümantasyon, son derece yetenekli, çok modlu sistemlere yol açabilir.