langchain experiments

langchain experiments

Este repositório se concentra em experimentar a biblioteca LangChain para construir aplicativos poderosos com grandes modelos de linguagem (LLMs). Aproveitando modelos de linguagem de última geração, como o GPT-3.5 Turbo da OpenAI (e em breve o GPT-4), este projeto mostra como criar um banco de dados pesquisável a partir de uma transcrição de vídeo do YouTube, realizar consultas de pesquisa por similaridade usando a biblioteca FAISS e responder às perguntas dos usuários com informações relevantes e precisas.

LangChain é uma estrutura abrangente projetada para desenvolver aplicativos baseados em modelos de linguagem. Isso vai além de simplesmente chamar um LLM por meio de uma API, pois os aplicativos mais avançados e diferenciados também têm reconhecimento de dados e são agentes, permitindo que modelos de linguagem se conectem com outras fontes de dados e interajam com seu ambiente. A estrutura LangChain foi construída especificamente para atender a esses princípios.

LangChain

A parte específica do Python da documentação do LangChain cobre vários módulos principais, cada um fornecendo exemplos, guias práticos, documentos de referência e guias conceituais. Esses módulos incluem:

1. Modelos: Vários tipos de modelos e integrações de modelos suportados pelo LangChain.
2. Prompts: gerenciamento de prompts, otimização e serialização.
3. Memória: persistência de estado entre chamadas de cadeia ou de agente, incluindo uma interface de memória padrão, implementações de memória e exemplos de cadeias e agentes que utilizam memória.
4. Índices: Combinando LLMs com dados de texto personalizados para aprimorar seus recursos.
5. Cadeias: Sequências de chamadas, seja para um LLM ou para um utilitário diferente, com interface padrão, integrações e exemplos de cadeia ponta a ponta.
6. Agentes: LLMs que tomam decisões sobre ações, observam os resultados e repetem o processo até a conclusão, com interface padrão, seleção de agentes e exemplos de agentes ponta a ponta.

Casos de uso

Com LangChain, os desenvolvedores podem criar vários aplicativos, como chatbots de suporte ao cliente, geradores automatizados de conteúdo, ferramentas de análise de dados e mecanismos de pesquisa inteligentes. Esses aplicativos podem ajudar as empresas a otimizar seus fluxos de trabalho, reduzir o trabalho manual e melhorar a experiência do cliente.

Serviço

Ao vender aplicativos baseados em LangChain como um serviço para empresas, você pode fornecer soluções personalizadas para atender às suas necessidades específicas. Por exemplo, as empresas podem se beneficiar de chatbots personalizáveis ​​que atendem às dúvidas dos clientes, ferramentas de criação de conteúdo personalizado para marketing ou sistemas internos de análise de dados que aproveitam o poder dos LLMs para extrair insights valiosos. As possibilidades são vastas e a estrutura flexível do LangChain o torna a escolha ideal para desenvolver e implantar aplicativos de modelos de linguagem avançados em diversos setores.

Requisitos

• Python 3.6 ou superior
• Biblioteca LangChain
• Chave de API OpenAI
• Chave API SerpAPI

Modelos de API OpenAI

A API OpenAI é alimentada por um conjunto diversificado de modelos com diferentes capacidades e preços. Você também pode fazer personalizações limitadas em nossos modelos básicos originais para seu caso de uso específico com ajuste fino.

Instalação

1. Clone o repositório

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

2. Crie um ambiente Python

Python 3.6 ou superior usando venv ou conda . Usando venv :

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

Usando conda :

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

3. Instale as dependências necessárias

pip install -r requirements.txt

4. Configure as chaves em um arquivo .env

Primeiro, crie um arquivo .env no diretório raiz do projeto. Dentro do arquivo, adicione sua chave de API OpenAI:

 OPENAI_API_KEY ="your_api_key_here"

Salve o arquivo e feche-o. Em seu script Python ou notebook Jupyter, carregue o arquivo .env usando o seguinte código:

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

Ao usar a convenção de nomenclatura correta para a variável de ambiente, você não precisa armazenar manualmente a chave em uma variável separada e passá-la para a função. A biblioteca ou pacote que requer a chave API reconhecerá automaticamente a variável de ambiente OPENAI_API_KEY e usará seu valor.

Quando necessário, você pode acessar OPENAI_API_KEY como uma variável de ambiente:

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

Agora seu ambiente Python está configurado e você pode prosseguir com a execução dos experimentos.

Datalumina

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Tutoriais

Para tutoriais em vídeo sobre como usar a biblioteca LangChain e realizar experimentos, visite o canal do YouTube: youtube.com/@daveebbelaar