LangChain LLM の概要: 初心者ガイド

LangChain LLM は街で話題になっています。 それが何であるか、そしてそれを始める方法の概要を理解してください。

大規模言語モデル (LLM) の導入により、自然言語処理がインターネットで話題になっています。 ChatGPT や LangChain などの LLM により、新しいアプリケーションが日々開発されています。

LangChain は、開発者が大規模な言語モデルを利用したアプリケーションを開発できるようにするオープンソースの Python フレームワークです。 そのアプリケーションは、チャットボット、要約、生成的な質疑応答などです。

この記事では、LangChain LLM について紹介します。 基本的な概念、他の言語モデルとの比較、使い始める方法について説明します。

LangChain がどのように機能するかを説明する前に、まず、大規模な言語モデルがどのように機能するかを理解する必要があります。 大規模言語モデルは人工知能 (AI) の一種であり、深層学習を使用して、テキスト データ、数値データ、およびコード データで構成されるビッグ データ上で機械学習モデルをトレーニングします。

膨大な量のデータにより、モデルは単語、図形、記号間の既存のパターンと関係を学習できます。 この機能により、モデルは次のような一連のタスクを実行できるようになります。

LLM の最も重大な制限は、モデルが非常に一般的であることです。 この機能は、複数のタスクを効率的に実行できるにもかかわらず、専門知識や深い分野の知識を必要とする質問やプロンプトに対して、特定の回答ではなく一般的な回答を提供する場合があることを意味します。

2022 年後半に Harrison Chase によって開発された LangChain フレームワークは、LLM に対する革新的なアプローチを提供します。 このプロセスは、データセット テキストをより小さな部分または概要に分割して前処理することから始まります。 次に、要約はベクトル空間に埋め込まれます。 モデルは質問を受け取り、概要を検索し、適切な応答を提供します。

LangChain の前処理方法は、LLM がより強力になり、データ集約型になるにつれて避けられない重要な機能です。 この方法は、リアルタイムの収集と LLM との対話を提供するため、主にコード検索とセマンティック検索の場合に使用されます。

次の比較概要は、LangChain LLM を市場の他の既存の言語モデルと区別する独自の機能と機能を強調することを目的としています。

次に、LangChain がどのように機能するかを理解するために、実際のユースケース シナリオで LangChain を実装する方法を学びます。 開発を開始する前に、開発環境をセットアップする必要があります。

まず、仮想環境を作成し、以下の依存関係をインストールします。

pip を使用して、以下のコマンドを実行して依存関係をインストールします。

上記のコマンドはパッケージをインストールし、仮想環境を作成します。

まず、次のような必要なクラスをインポートします。LLMチェーン、OpenAI、会話チェーン、 そしてプロンプトテンプレートからラングチェーンパッケージ。

LangChain クラスは、言語モデル チェーンの概要を示し、実行します。

次に、OpenAI API キーを取得します。 OpenAI の API キーにアクセスするには、OpenAI アカウントを持っていて、OpenAI API プラットフォームに移動する必要があります。

ダッシュボードで、「プロフィール」アイコンをクリックします。 次に、API キーを表示するボタン。

次に、新しい秘密鍵を作成するボタンをクリックして新しい API キーを取得します。

要求された API キーの名前を入力します。

を受け取ります。秘密鍵プロンプト。

API キーをコピーして、将来使用できるように安全な場所に保存します。

次のように、単純なチャット アプリケーションの開発を進めます。

次に、前に保存した API キーを使用して ChatGPT チェーンをロードします。

このコードは、OpenAI API キーとプロンプト テンプレートを使用して LLM チェーンを読み込みます。 ユーザー入力が提供され、その出力が表示されます。

上記は予想される出力です。

LLM の消費は急速に増加しており、人間とナレッジ マシンのやり取りの方法が変化しています。 LangChain のようなフレームワークは、LLM をアプリケーションに提供するスムーズかつシンプルな方法を開発者に提供する最前線にあります。 ChatGPT、Bard、Hugging Face などの生成 AI モデルも、進化する LLM アプリケーションに取り残されません。