langchain experiments

langchain experiments

Этот репозиторий посвящен экспериментам с библиотекой LangChain для создания мощных приложений с большими языковыми моделями (LLM). Используя самые современные языковые модели, такие как GPT-3.5 Turbo от OpenAI (а вскоре и GPT-4), этот проект демонстрирует, как создать базу данных с возможностью поиска на основе стенограммы видео YouTube, выполнять поисковые запросы по сходству с использованием библиотеки FAISS и отвечать на вопросы пользователей, предоставляя актуальную и точную информацию.

LangChain — это комплексная среда, предназначенная для разработки приложений на основе языковых моделей. Это выходит за рамки простого вызова LLM через API, поскольку самые продвинутые и дифференцированные приложения также учитывают данные и являются агентными, что позволяет языковым моделям соединяться с другими источниками данных и взаимодействовать со своей средой. Структура LangChain специально создана для реализации этих принципов.

Лангчейн

Часть документации LangChain, посвященная Python, охватывает несколько основных модулей, каждый из которых содержит примеры, практические руководства, справочную документацию и концептуальные руководства. Эти модули включают в себя:

1. Модели: различные типы моделей и интеграция моделей, поддерживаемые LangChain.
2. Подсказки: оперативное управление, оптимизация и сериализация.
3. Память: сохранение состояния между вызовами цепочки или агента, включая стандартный интерфейс памяти, реализации памяти и примеры цепочек и агентов, использующих память.
4. Индексы: объединение LLM с пользовательскими текстовыми данными для расширения их возможностей.
5. Цепочки: последовательности вызовов либо к LLM, либо к другой утилите, со стандартным интерфейсом, интеграцией и примерами сквозных цепочек.
6. Агенты: LLM, которые принимают решения о действиях, наблюдают за результатами и повторяют процесс до завершения, со стандартным интерфейсом, выбором агента и сквозными примерами агентов.

Варианты использования

С помощью LangChain разработчики могут создавать различные приложения, такие как чат-боты поддержки клиентов, автоматические генераторы контента, инструменты анализа данных и интеллектуальные поисковые системы. Эти приложения могут помочь компаниям оптимизировать рабочие процессы, сократить ручной труд и улучшить качество обслуживания клиентов.

Услуга

Продавая приложения на базе LangChain как услугу предприятиям, вы можете предоставлять индивидуальные решения, отвечающие их конкретным потребностям. Например, компании могут извлечь выгоду из настраиваемых чат-ботов, которые обрабатывают запросы клиентов, инструментов создания персонализированного контента для маркетинга или внутренних систем анализа данных, которые используют возможности LLM для извлечения ценной информации. Возможности огромны, а гибкая структура LangChain делает его идеальным выбором для разработки и развертывания приложений с расширенными языковыми моделями в различных отраслях.

Требования

• Питон 3.6 или выше
• библиотека Лангчейн
• API-ключ OpenAI
• API-ключ SerpAPI

Модели OpenAI API

API OpenAI основан на разнообразном наборе моделей с разными возможностями и ценами. Вы также можете внести ограниченные изменения в наши оригинальные базовые модели для вашего конкретного случая использования с помощью тонкой настройки.

Установка

1. Клонировать репозиторий

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

2. Создайте среду Python

Python 3.6 или выше с использованием venv или conda . Использование venv :

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

Использование conda :

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

3. Установите необходимые зависимости

pip install -r requirements.txt

4. Настройте ключи в файле .env.

Сначала создайте файл .env в корневом каталоге проекта. Внутри файла добавьте ключ API OpenAI:

 OPENAI_API_KEY ="your_api_key_here"

Сохраните файл и закройте его. В скрипте Python или блокноте Jupyter загрузите файл .env , используя следующий код:

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

Используя правильное соглашение об именовании переменной среды, вам не придется вручную сохранять ключ в отдельной переменной и передавать его в функцию. Библиотека или пакет, которому требуется ключ API, автоматически распознает переменную среды OPENAI_API_KEY и использует ее значение.

При необходимости вы можете получить доступ к OPENAI_API_KEY как к переменной среды:

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

Теперь ваша среда Python настроена, и вы можете приступить к проведению экспериментов.

Даталюмина

Этот документ предоставлен вам компанией Datalumina. Мы помогаем аналитикам данных, инженерам и ученым запустить и масштабировать успешный бизнес фрилансеров — более 100 тысяч долларов в год, интересные проекты, довольные клиенты. Если вы хотите узнать больше о том, чем мы занимаемся, вы можете посетить наш сайт и подписаться на нашу рассылку новостей. Не стесняйтесь поделиться этим документом со своими друзьями и коллегами по данным.

Учебники

Видеоуроки о том, как использовать библиотеку LangChain и проводить эксперименты, можно найти на канале YouTube: youtube.com/@daveebbelaar.