LangChain

Çekirdek Bileşenler

LangChain, işlevselliğini birkaç temel soyutlama yoluyla gerçekleştirir:

• Modeller: Çeşitli LLM'ler ( OpenAI'dekiler gibi) ve Gömme Modelleri ile entegrasyonlar.
• Bilgi İstemleri: İstem şablonları ve dinamik istem oluşturma dahil olmak üzere LLM'lere gönderilen istemleri yönetmeye ve optimize etmeye yönelik araçlar. Etkili istem mühendisliği, LLM davranışını yönlendirmek için çok önemlidir.
• Zincirler: Bir LLM'ye ya da farklı bir yardımcı programa yapılan çağrı dizileri. Basit zincirler tek bir LLM çağrısı içerebilirken, karmaşık zincirler(hızlı zincirleme) birden fazla LLM çağrısını veya diğer araçlarla etkileşimi birbirine bağlayabilir.
• İndeksler: Verileri, LLM'lerin kolayca etkileşime girebileceği şekilde yapılandırır, genellikle gömme oluşturma ve bunları verimli semantik arama için Pinecone veya Chroma gibi bir vektör veritabanında saklama gibi teknikleri içerir.
• Hafıza: Zincirlerin veya aracıların önceki etkileşimleri hatırlamasını sağlayarak devam eden konuşmalar veya görevler için bağlam sağlar. Bu, sohbet robotları gibi durum bilgisi içeren uygulamalar oluşturmak için gereklidir.
• Aracılar: LLM'lerin hangi eylemleri gerçekleştirecekleri konusunda karar vermelerine, araçları (arama motorları veya hesap makineleri gibi) kullanmalarına, sonuçları gözlemlemelerine ve bir görev tamamlanana kadar yinelemelerine olanak tanır. Bu, daha otonom problem çözmeyi mümkün kılar.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Uygunluk

LangChain, LLM'lerin üzerine gerçek dünya uygulamaları inşa etmenin pratik zorluklarını ele aldığı için Makine Öğrenimi (ML) topluluğunda önemli bir ilgi görmüştür. gibi çerçeveler olsa da PyTorch ve TensorFlow LangChain, modelleri eğitmek ve tanımlamak için temel olan uygulama katmanına odaklanır - bu güçlü modellerin harici sistemler ve verilerle nasıl etkileşime girdiğini düzenler. Bu, özel modellerin eğitilmesi, veri kümelerinin yönetilmesi ve model dağıtımı sürecini kolaylaştıran Ultralytics HUB gibi platformlardan farklıdır ve öncelikle aşağıdaki gibi modeller kullanılarak nesne algılama gibi görevler için kullanılır Ultralytics YOLO11.

LangChain, LLM'lerin sofistike doğal dil işleme (NLP ) yeteneklerinin belirli bağlamlara dayandırılmasına veya harici eylemleri tetiklemesine olanak tanıyan bir köprü görevi görür. Aksi takdirde API çağrıları, veri işleme ve durum yönetimi için önemli ölçüde özel kod gerektiren karmaşık iş akışlarını basitleştirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LangChain, LLM zekasını harici kaynaklarla birleştirerek geniş bir uygulama yelpazesi sağlar:

1. Özel Belgeler ÜzerindenSoru Yanıtlama: Şirket politikası belgelerine veya teknik kılavuzlara dayanarak çalışanların sorularını yanıtlayabilecek dahili bir sohbet robotu isteyen bir şirket düşünün. LangChain, bir Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) sistemi oluşturmak için kullanılabilir. Belgeler yüklenir, bölünür, gömülür ve bir vektör veritabanında saklanır. Bir kullanıcı bir soru sorduğunda, LangChain ilgili belge parçalarını alır, bunları kullanıcının sorgusuyla bir istemde birleştirir ve yalnızca sağlanan bağlama dayalı bir yanıt oluşturması için bir LLM'ye gönderir. Bu, yanıtları belirli veri kaynaklarıyla sınırlandırırken LLM muhakemesinden yararlanır. Birçok dahili bilgi tabanı aracı bu modeli kullanır.
2. Görev Tamamlama için Otonom Ajanlar: Bir kullanıcı bir yapay zeka asistanından " Ultralytics hakkındaki en son haberleri özetlemesini ve yöneticime bu konuda bir e-posta taslağı hazırlamasını" isteyebilir. Bir LLM tarafından desteklenen bir LangChain Agent şu kararı verebilir:
   • Hakkında güncel makaleleri bulmak için bir web arama aracı kullanın Ultralytics.
   • Bulguları özetlemek için bir metin özetleme aracı (veya LLM'nin kendisi) kullanın.
   • Özete dayalı olarak mesajı oluşturmak için bir e-posta aracı kullanın (veya metni taslak haline getirin).LangChain, araç kullanım sırasını, istem formülasyonunu ve adımlar arasındaki bilgi akışını yöneterek LLM'nin çeşitli yetenekleri düzenleyen bir muhakeme motoru gibi hareket etmesini sağlar. Örnekler arasında kişisel asistanlar ve otomatik araştırma araçları yer almaktadır.

LangChain ve İlgili Kavramlar

LangChain'i ilgili terimlerden ayırmak faydalı olacaktır:

• LLM'ler ve LangChain: LLM'ler (örneğin GPT-3, Llama) metni anlayan ve üreten temel modellerdir. LangChain, uygulama oluşturmak için bu LLM'leri bileşen olarak kullanan bir çerçevedir. LLM'ler ve diğer araçlar/veriler arasındaki etkileşimi düzenler.
• İstem Mühendisliği ve LangChain: İstem mühendisliği, LLM'ler için etkili girdiler hazırlama sanatıdır. LangChain, bir uygulama bağlamında istem mühendisliğini daha kolay ve sistematik hale getirmek için araçlar (istem şablonları gibi) sağlar, ancak durum yönetimi ve araç entegrasyonu dahil olmak üzere çok daha fazlasını kapsar.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain: Hugging Face Transformers kütüphanesi, binlerce önceden eğitilmiş modele (birçok LLM dahil) ve bu modellerin ince ayarlarının yapılmasına ve çalıştırılmasına yönelik araçlara erişim sağlar. LangChain genellikle Hugging Face modelleriyle entegre olur, ancak model uygulamasının kendisinden ziyade bu modeller etrafında uygulamalar oluşturmanın daha üst düzey görevine odaklanır.

LangChain, karmaşık ve bağlama duyarlı uygulamalar için LLM'lerin yeteneklerinden yararlanmak isteyen geliştiriciler için güçlü bir araç seti sağlar. Modüler tasarımı ve büyüyen entegrasyon ekosistemi, onu yeni nesil yapay zeka destekli araçlar oluşturmak için popüler bir seçim haline getiriyor. Resmi LangChain belgeleri ve LangChain GitHub deposu aracılığıyla yeteneklerini daha fazla keşfedebilirsiniz.