LangChain

LangChain, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) kullanarak uygulamaların oluşturulmasını basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir. LLM istemlerini, diğer zincirleri veya harici araçları içerebilen çağrı dizileri olan "zincirler" için standart bir arayüz sağlar. Temel fikir, GPT-4 gibi LLM'leri harici veri kaynaklarına ve hesaplama modüllerine bağlayarak geliştiricilerin daha güçlü, bağlama duyarlı ve veri odaklı uygulamalar oluşturmasını sağlamaktır. Bu, modellerin önceden eğitilmiş bilgilerinin ötesine geçmelerine ve dünya ile daha dinamik bir şekilde etkileşime girmelerine olanak tanır. Resmi LangChain belgeleri ve LangChain GitHub deposu aracılığıyla yeteneklerini daha fazla keşfedebilirsiniz.

LangChain Nasıl Çalışır? Zincirler ve Temsilciler

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

• Zincirler: Bunlar LangChain'in temel yapı taşlarıdır. Bir zincir, bir adımın çıktısının bir sonraki adımın girdisi olduğu bir dizi işlemi temsil eder. Basit bir zincir kullanıcı girdisini alabilir, bir istem şablonu kullanarak biçimlendirebilir ve ardından bir LLM'ye gönderebilir. Daha karmaşık zincirler, belge özetleme 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 zinciri oluşturmayı kolaylaştırır.
• Aracılar: Aracılar, muhakeme motoru olarak bir LLM kullanan daha gelişmiş bir zincir türüdür. Bir aracı, bir hedefi gerçekleştirmek için hangi araçları kullanacağına ve hangi sırayla kullanacağına karar verebilir. Örneğin, "Dün Paris'te hava nasıldı ve Fransa'nın başkenti neresidir?" diye sorulduğunda, bir ajan önce hava durumunu bulmak için bir arama aracı kullanabilir ve ardından sorunun ikinci kısmını yanıtlamak için kendi iç bilgisine erişebilir. Bu, dinamik ve esnek problem çözmeye olanak tanıyarak ajanları Agentik Yapay Zekanın temel bir bileşeni haline getirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LangChain, LLM'ler ve harici sistemler arasında köprü kurarak çok çeşitli sofistike yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini sağlar.

1. Özel Belgeler Üzerinden Soru-Cevaplama: En yaygın kullanım durumlarından biri, bir şirketin dahili bilgi tabanı veya araştırma makaleleri koleksiyonu gibi belirli bir belge kümesine dayalı olarak soruları yanıtlayabilen bir sistem oluşturmaktır. LangChain bunu Retrieval-Augmented Generation (RAG) adı verilen bir teknik kullanarak gerçekleştirir. İlk olarak bir vektör veritabanından ilgili metin parçalarını alır ve ardından bu bağlamı, sağlanan bilgilere dayanarak kesin bir yanıt üreten 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 etkileşime girerek görevleri yerine getirebilen otonom ajanlar oluşturmak için kullanılır. Örneğin, Google Takvim API'si ve bir posta istemcisi gibi araçları kullanarak bir takvimi yönetmek, randevuları rezerve etmek ve e-posta göndermek için bir kişisel asistan ajanı oluşturulabilir. Bu aracılar, belirli, devredilmiş görevlere odaklanan bir Yapay Dar Zeka (ANI) biçimini göstermektedir.

LangChain ve İlgili Kavramlar

LangChain'i yapay zeka ekosistemindeki ilgili terimlerden ayırmak faydalı olacaktır:

• LLM'ler ve LangChain: LLM'ler (örneğin Google'ın Gemini'si, Meta'nın Llama'sı) metni anlayan ve üreten temel modellerdir. LangChain, bu LLM'leri uygulama oluşturmak için bileşen olarak kullanan bir çerçevedir. LLM'ler ile diğer araçlar veya veri kaynakları arasındaki etkileşimi düzenler.
• İstem Mühendisliği ve LangChain: İstem mühendisliği, LLM'ler için etkili girdiler hazırlama sanatıdır. LangChain, istem mühendisliğini bir uygulama içinde 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 vs. LangChain: Hugging Face Transformers kütüphanesi, binlerce önceden eğitilmiş modele ve bu modellere ince ayar yapmak ve çalıştırmak için araçlara erişim sağlar. LangChain genellikle Hugging Face modelleriyle entegre olur, ancak model uygulamasının kendisinden ziyade bu modelleri karmaşık uygulamalara dönüştürmenin daha üst düzey görevine odaklanır.

Bilgisayarlı Görüde Uygunluk

LangChain öncelikle Doğal Dil İşleme (NLP) ile ilişkilendirilse de, farklı araçları düzenleme yeteneği, metni görüntüler gibi diğer veri türleriyle birleştiren çok modlu modeller için oldukça uygun hale getirir. Bilgisayarla görme (CV) bağlamında LangChain, sofistike 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 ajanına aktarabilir. Bu ajan daha sonra sahnenin zengin bir tanımını oluşturmak, benzer görüntüler için anlamsal bir arama yapmak veya hatta görsel girdiye dayalı başka bir eylemi tetiklemek için bir LLM kullanabilir. Görme Dili Modelleri daha yaygın hale geldikçe, LangChain gibi çerçeveler dünyayı hem görebilen hem de hakkında akıl yürütebilen uygulamalar oluşturmak için çok önemli olacaktır. Ultralytics HUB gibi platformlarda eğitilen görme modellerinin bu zincirlere entegre edilmesi, robotikten akıllı gözetime kadar birçok alanda yeni olasılıkların önünü açabilir.