متن خبر

چگونه با Langchain گردش کار هوش مصنوعی بهتری ایجاد کنیم

چگونه با Langchain گردش کار هوش مصنوعی بهتری ایجاد کنیم

شناسهٔ خبر: 457819 -




آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چگونه از مدل های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT در برنامه خود استفاده کنید؟

بله، OpenAI API وجود دارد. شما می توانید از آن برای تولید پاسخ بر اساس دستورات استفاده کنید. اما اگر بخواهید یک برنامه کاربردی پیچیده با LLMهایی که به شدت در تجربه کاربری ادغام شده اند بسازید، چه؟ اگر بخواهید از چندین سرویس مانند OpenAI، Mistral و دیگران استفاده کنید چه؟

پاسخ Langchain است – ابزاری قدرتمند که برای ساده‌سازی و بهبود جریان‌های کاری هوش مصنوعی طراحی شده است.

بیایید ببینیم Langchain چیست، چرا می خواهید از آن استفاده کنید و چگونه با آن کار کنید با استفاده از یک مثال ساده.

Langchain چیست؟

Langchain یک جعبه ابزار است که ساخت و استقرار مدل های زبان بزرگ را ساده می کند. این شامل مواردی است که با قابلیت های بازیابی مانند RAG ها تقویت شده اند.

هدف LangChain اتصال مدل‌های قدرتمند زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-3.5 و GPT-4 OpenAI با منابع داده خارجی مختلف است. این اتصال به ساخت و بهبود برنامه های کاربردی پردازش زبان طبیعی (NLP) کمک می کند.

Langchain کارهای سنگین را انجام می دهد و تمرکز بر منطق برنامه و تجربه کاربر را آسان تر می کند.

همچنین، مدل‌های GPT مانند ChatGPT از داده‌های موجود تا زمان انتشار عمومی یاد می‌گیرند. به عنوان مثال، اگرچه ChatGPT در پایان سال 2022 در دسترس قرار گرفت، اولین نسخه آن فقط از سال 2021 و قبل از آن اطلاع داشت.

LangChain به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد بدون هیچ محدودیتی به داده‌های جدیدتر دسترسی داشته باشند و از آنها یاد بگیرند.

چرا از Langchain استفاده کنیم؟

LangChain مزایای متعددی را نسبت به استفاده مستقیم از OpenAI API (یا سایر LLMها) ارائه می دهد. این شامل:

ادغام با چندین سرویس : LangChain به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا قابلیت های OpenAI را با سایر ابزارها و خدمات به صورت یکپارچه ترکیب کنند. این بدان معناست که می توانید به راحتی مدل ها و پایگاه داده های هوش مصنوعی مختلف را با هم ترکیب کرده و مطابقت دهید تا بهترین نتایج را به دست آورید.

عملکرد پیشرفته : Langchain ویژگی های اضافی را در کنار آنچه OpenAI ارائه می دهد اضافه می کند. به عنوان مثال، می تواند به مدیریت تعاملات پیچیده تری که نیازمند به خاطر سپردن مکالمات گذشته یا استخراج اطلاعات از منابع خارجی است، کمک کند.

کارایی هزینه : با بهینه سازی نحوه و زمان استفاده از مدل های هوش مصنوعی، LangChain می تواند به کاهش هزینه ها کمک کند. این کار را با روش هایی مانند Caching، استفاده از مدل انتخابی و روش های بهینه بازیابی داده انجام می دهد.

LangChain مانند یک جعبه ابزار است که نه تنها شامل همه چیزهایی است که OpenAI ارائه می دهد، بلکه اجزای اضافی را نیز به ترکیب می آورد. Langchain ساخت برنامه های قدرتمند و مقرون به صرفه را که توسط LLM ها طراحی شده اند آسان تر می کند.

چگونه با Langchain و OpenAI API شروع کنیم

برای اینکه چشیدن نحوه استفاده از Langchain را به شما نشان دهیم، اجازه دهید به یک مثال کد ساده بپردازیم. ما با استفاده از Langchain به OpenAI API دسترسی خواهیم داشت تا پاسخی برای یک درخواست ایجاد کنیم.

OpenAI و Langchain را در محیط توسعه دهنده خود یا یک نوت بوک Google colab نصب کنید. مطمئن شوید که کلید OpenAI API خود را همراه دارید:

 pip install openai langchain

حالا بیایید کتابخانه ها را وارد کنیم:

 import openai from langchain.llms import OpenAI

llms در مسیر import مخفف "Large Language Models" است. این ماژول به اسکریپت اجازه می دهد تا از قابلیت های LangChain که برای تعامل با مدل های OpenAI طراحی شده است استفاده کند.

حالا بیایید کلید API را تنظیم کنیم:

 openai.api_key = 'your_openai_api_key_here'

اکنون پوشش LangChain را برای OpenAI API راه اندازی می کنیم. یک نمونه از کلاس OpenAI وارد شده از کتابخانه LangChain را ایجاد می کند و کلید OpenAI API را به عنوان آرگومان ارسال می کند:

 langchain_openai = OpenAI(api_key=openai.api_key)

نمونه langchain_openai برای تعامل با مدل‌های OpenAI از طریق رابط LangChain استفاده خواهد شد.

اکنون آماده ارسال درخواست هستیم. بیایید از OpenAI بپرسیم که پایتخت فرانسه چیست:

 question = "What is the capital of France?" response = langchain_openai(question)

و پاسخ را چاپ کنید:

 print("Response from OpenAI:", response)

در اینجا پاسخ است:

 Response from OpenAI: The capital of France is Paris.

این یک مثال ساده از استفاده از Langchain و OpenAI است. برای مستندات و آموزش های کامل، به مستندات رسمی مراجعه کنید .

نتیجه

Langchain دنیایی از امکانات را برای توسعه دهندگانی که مشتاق کشف پتانسیل مدل های زبان بزرگ هستند باز می کند. چه بخواهید وظایف را خودکار کنید، محتوا تولید کنید یا داده ها را تجزیه و تحلیل کنید، Langchain یک چارچوب قوی و کاربر پسند ارائه می دهد.

با مثال کد ارائه شده، امیدوارم نقطه شروعی برای آزمایش و ساخت برنامه های کاربردی مبتنی بر LLM با استفاده از Langchain داشته باشید.

امیدواریم از این مقاله لذت برده باشید. برای آموزش های هفتگی هوش مصنوعی به اندازه بایت به سایت turingtalks.ai مراجعه کنید .

خبرکاو

ارسال نظر




تبليغات ايهنا تبليغات ايهنا

تمامی حقوق مادی و معنوی این سایت متعلق به خبرکاو است و استفاده از مطالب با ذکر منبع بلامانع است