LangChain

LangChain, Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) kullanarak uygulama oluşturmayı basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir. LLM istemleri, diğer zincirler veya harici araçlar içerebilen çağrı dizileri olan "zincirler" için standart bir arayüz sağlar. Temel fikir, geliştiricilerin GPT-4 gibi LLM'leri harici veri kaynaklarına ve hesaplama modüllerine bağlayarak daha güçlü, bağlam duyarlı ve veri odaklı uygulamalar oluşturmalarını sağlamaktır. Bu, modellerin önceden eğitilmiş bilgilerinin ötesine geçmelerini ve dünyayla daha dinamik bir şekilde etkileşim kurmalarını sağlar. Yeteneklerini resmi LangChain belgeleri ve LangChain GitHub deposu aracılığıyla daha fazla keşfedebilirsiniz.

LangChain Nasıl Çalışır: Zincirler ve Ajanlar

LangChain'in modüler mimarisi, iki temel kavram etrafında inşa edilmiştir: Zincirler ve Ajanlar. Bu yapı, LLM'ler, veri kaynakları ve diğer araçlar arasındaki etkileşimlerin karmaşıklığını yönetmeye yardımcı olur.

• Zincirler: Bunlar, LangChain'deki temel yapı taşlarıdır. Bir zincir, bir dizi işlemi temsil eder; burada bir adımın çıktısı, bir sonraki adımın girdisi olur. Basit bir zincir, kullanıcı girdisini alabilir, bir istem şablonu kullanarak biçimlendirebilir ve ardından bir LLM'ye gönderebilir. Daha karmaşık zincirler, belge özetlemesi ve ardından duygu analizi gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için birden fazla LLM'yi veya diğer araçları birbirine bağlayabilir. Çerçeve, bu çok adımlı iş akışları için istem zincirlemeyi kolaylaştırır.
• Agent'lar: Agent'lar, bir LLM'yi akıl yürütme motoru olarak kullanan daha gelişmiş bir zincir türüdür. Bir agent, bir hedefi gerçekleştirmek için hangi araçları hangi sırada kullanacağına karar verebilir. Örneğin, "Dün Paris'te hava nasıldı ve Fransa'nın başkenti neresidir?" diye sorulduğunda, bir agent önce havayı bulmak için bir arama aracı kullanabilir ve ardından sorunun ikinci bölümünü yanıtlamak için dahili bilgilerine erişebilir. Bu, dinamik ve esnek problem çözme olanağı sağlayarak agent'ları Agentik Yapay Zeka'nın temel bir bileşeni haline getirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LangChain, LLM'ler ve harici sistemler arasındaki boşluğu doldurarak çok çeşitli gelişmiş yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini sağlar.

1. Özel Belgeler Üzerinden Soru-Cevaplama: En yaygın kullanım örneklerinden biri, bir şirketin iç bilgi tabanı veya bir araştırma makalesi koleksiyonu gibi belirli bir belge kümesine dayalı olarak soruları yanıtlayabilen bir sistem oluşturmaktır. LangChain bunu Alma-Artırılmış Üretim (RAG) adı verilen bir teknik kullanarak uygular. İlk olarak bir vektör veritabanından ilgili metin parçalarını alır ve ardından bu bağlamı, sağlanan bilgilere dayalı olarak kesin bir yanıt oluşturan bir LLM'ye besler. Bu, bir LLM'nin statik eğitim verilerinin sınırlamasının üstesinden gelir.
2. Otonom Yapay Zeka Ajanları: LangChain, çeşitli yazılım araçları ve API'lerle etkileşim kurarak görevleri gerçekleştirebilen otonom ajanlar oluşturmak için kullanılır. Örneğin, Google Takvim API'si ve bir posta istemcisi gibi araçları kullanarak bir takvimi yönetmek, randevuları ayarlamak ve e-postalar göndermek için kişisel bir asistan ajanı oluşturulabilir. Bu ajanlar, belirli, devredilmiş görevlere odaklanan bir Yapay Dar Zeka (ANI) biçimini gösterir.

LangChain ve İlgili Kavramlar

LangChain'i yapay zeka ekosistemindeki ilgili terimlerden ayırt etmek faydalıdır:

• LLM'ler ve LangChain: LLM'ler (örneğin, Google'ın Gemini, Meta'nın Llama) metni anlayan ve üreten temel modellerdir. LangChain, uygulamalar oluşturmak için bu LLM'leri bileşen olarak kullanan bir framework'tür. LLM'ler ile diğer araçlar veya veri kaynakları arasındaki etkileşimi düzenler.
• İstem Mühendisliği (Prompt Engineering) ve LangChain: İstem mühendisliği, LLM'ler için etkili girdiler oluşturma sanatıdır. LangChain, bir uygulama içinde istem mühendisliğini daha sistematik ve ölçeklenebilir hale getirmek için istem şablonları gibi araçlar sağlar, ancak kapsamı durum yönetimi, araç entegrasyonu ve bellek dahil olmak üzere çok daha geniştir.
• Hugging Face Transformers - LangChain Karşılaştırması: Hugging Face Transformers kütüphanesi, ince ayar yapmak ve bunları çalıştırmak için binlerce önceden eğitilmiş modele ve araca erişim sağlar. LangChain genellikle Hugging Face modelleri ile entegre olur, ancak modelin uygulanmasından ziyade bu modelleri karmaşık uygulamalarda birleştirme gibi daha üst düzey bir göreve odaklanır.

Bilgisayarlı Görüde Alaka

LangChain öncelikle Doğal Dil İşleme (DDİ) ile ilişkili olsa da, farklı araçları düzenleme yeteneği, metni görüntüler gibi diğer veri türleriyle birleştiren çok modlu modeller için son derece önemlidir. Bilgisayarlı görü (BG) bağlamında, LangChain karmaşık iş akışları oluşturmak için kullanılabilir.

Örneğin, bir uygulama gerçek zamanlı nesne algılama için bir Ultralytics YOLO modeli kullanabilir ve ardından algılanan nesne etiketlerini bir LangChain aracısına aktarabilir. Bu aracı daha sonra sahnenin zengin bir açıklamasını oluşturmak, benzer görüntüler için bir semantik arama yapmak veya hatta görsel girdiye dayalı olarak başka bir eylemi tetiklemek için bir LLM kullanabilir. Görsel Dil Modelleri daha yaygın hale geldikçe, LangChain gibi çerçeveler hem dünyayı görebilen hem de akıl yürütebilen uygulamalar oluşturmak için çok önemli olacaktır. Ultralytics HUB gibi platformlarda eğitilmiş vizyon modellerini bu zincirlere entegre etmek, robotikten akıllı gözetlemeye kadar çeşitli alanlarda yeni olasılıkların kilidini açabilir.