langchain experiments

langchain experiments

Dieses Repository konzentriert sich auf das Experimentieren mit der LangChain-Bibliothek zum Erstellen leistungsstarker Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs). Durch die Nutzung modernster Sprachmodelle wie GPT-3.5 Turbo (und bald GPT-4) von OpenAI zeigt dieses Projekt, wie man aus einem YouTube-Videotranskript eine durchsuchbare Datenbank erstellt, Ähnlichkeitssuchabfragen mithilfe der FAISS-Bibliothek durchführt und Beantworten Sie Benutzerfragen mit relevanten und präzisen Informationen.

LangChain ist ein umfassendes Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren. Es geht über den bloßen Aufruf eines LLM über eine API hinaus, da die fortschrittlichsten und differenziertesten Anwendungen auch datensensitiv und agentenbasiert sind und es Sprachmodellen ermöglichen, sich mit anderen Datenquellen zu verbinden und mit ihrer Umgebung zu interagieren. Das LangChain-Framework wurde speziell entwickelt, um diese Prinzipien zu berücksichtigen.

LangChain

Der Python-spezifische Teil der LangChain-Dokumentation umfasst mehrere Hauptmodule, die jeweils Beispiele, Anleitungen, Referenzdokumente und konzeptionelle Anleitungen enthalten. Zu diesen Modulen gehören:

1. Modelle: Verschiedene Modelltypen und Modellintegrationen, die von LangChain unterstützt werden.
2. Eingabeaufforderungen: Schnelle Verwaltung, Optimierung und Serialisierung.
3. Speicher: Zustandspersistenz zwischen Ketten- oder Agentenaufrufen, einschließlich einer Standardspeicherschnittstelle, Speicherimplementierungen und Beispielen für Ketten und Agenten, die Speicher nutzen.
4. Indizes: Kombination von LLMs mit benutzerdefinierten Textdaten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern.
5. Ketten: Aufrufsequenzen, entweder an ein LLM oder ein anderes Dienstprogramm, mit einer Standardschnittstelle, Integrationen und End-to-End-Kettenbeispielen.
6. Agenten: LLMs, die Entscheidungen über Aktionen treffen, die Ergebnisse beobachten und den Prozess bis zum Abschluss wiederholen, mit einer Standardschnittstelle, Agentenauswahl und End-to-End-Agentenbeispielen.

Anwendungsfälle

Mit LangChain können Entwickler verschiedene Anwendungen erstellen, beispielsweise Chatbots für den Kundensupport, automatisierte Inhaltsgeneratoren, Datenanalysetools und intelligente Suchmaschinen. Diese Anwendungen können Unternehmen dabei helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Service

Durch den Verkauf von LangChain-basierten Anwendungen als Dienstleistung an Unternehmen können Sie maßgeschneiderte Lösungen anbieten, die auf deren spezifische Anforderungen zugeschnitten sind. Unternehmen können beispielsweise von anpassbaren Chatbots profitieren, die Kundenanfragen bearbeiten, personalisierten Content-Erstellungstools für das Marketing oder internen Datenanalysesystemen, die die Leistungsfähigkeit von LLMs nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Möglichkeiten sind enorm und das flexible Framework von LangChain macht es zur idealen Wahl für die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher Sprachmodellanwendungen in verschiedenen Branchen.

Anforderungen

• Python 3.6 oder höher
• LangChain-Bibliothek
• OpenAI-API-Schlüssel
• SerpAPI-API-Schlüssel

OpenAI-API-Modelle

Die OpenAI-API basiert auf einer Vielzahl von Modellen mit unterschiedlichen Funktionen und Preisen. Sie können auch begrenzte Anpassungen an unseren ursprünglichen Basismodellen für Ihren spezifischen Anwendungsfall mit Feinabstimmung vornehmen.

Installation

1. Klonen Sie das Repository

git clone https://github.com/daveebbelaar/langchain-experiments.git

2. Erstellen Sie eine Python-Umgebung

Python 3.6 oder höher mit venv oder conda . Verwendung von venv :

 cd langchain-experiments
python3 -m venv env
source env/bin/activate

conda verwenden:

 cd langchain-experiments
conda create -n langchain-env python=3.8
conda activate langchain-env

3. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten

pip install -r requirements.txt

4. Richten Sie die Schlüssel in einer .env-Datei ein

Erstellen Sie zunächst eine .env Datei im Stammverzeichnis des Projekts. Fügen Sie in der Datei Ihren OpenAI-API-Schlüssel hinzu:

 OPENAI_API_KEY ="your_api_key_here"

Speichern Sie die Datei und schließen Sie sie. Laden Sie in Ihrem Python-Skript oder Jupyter-Notebook die .env Datei mit dem folgenden Code:

 from dotenv import load_dotenv , find_dotenv
load_dotenv ( find_dotenv ())

Durch die Verwendung der richtigen Namenskonvention für die Umgebungsvariable müssen Sie den Schlüssel nicht manuell in einer separaten Variablen speichern und an die Funktion übergeben. Die Bibliothek oder das Paket, die den API-Schlüssel benötigt, erkennt automatisch die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY und verwendet ihren Wert.

Bei Bedarf können Sie auf OPENAI_API_KEY als Umgebungsvariable zugreifen:

 import os
api_key = os . environ [ 'OPENAI_API_KEY' ]

Jetzt ist Ihre Python-Umgebung eingerichtet und Sie können mit der Ausführung der Experimente fortfahren.

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Tutorials

Video-Tutorials zur Verwendung der LangChain-Bibliothek und zur Durchführung von Experimenten finden Sie auf dem YouTube-Kanal: youtube.com/@daveebbelaar