Hoe een gestroomlijnd model voor grote talen apps en AI samenbrengt

In het snel evoluerende technologische landschap van vandaag herdefini?ren grote taalmodellen (Large Language Models) hoe we omgaan met applicaties en hoe we ze ontwikkelen.

In deze context heeft het LangChain-framework zich naar voren gewerkt als een kracht die het cre?ren van dynamische apps vereenvoudigt en de uitdagingen aanpakt die taalmodellen met zich meebrengen bij het ontwikkelen van apps. We gaan bekijken hoe dit een nieuw tijdperk inluidt voor het maken van gebruiksvriendelijke, flexibele en interactieve oplossingen voor app-ontwikkeling.

Taalmodel als raamwerk voor applicatieontwikkeling

Vanaf hun oorspronkelijke rol in natuurlijke taalverwerking hebben taalmodellen zich ontwikkeld tot robuuste raamwerken voor applicatieontwikkeling.

Door gebruik te maken van hun geavanceerde vaardigheden in het begrijpen en genereren van tekst, vormen deze modellen de basis voor een breed scala aan toepassingen.

Dit omvat onder andere chatbots, virtuele assistenten, contentgeneratoren, automatische code-aanvullingssystemen en vertaalhulpmiddelen.

Ontwikkelaars kunnen met deze modellen communiceren om hun applicaties krachtiger te maken, zodat ze gebruikersinvoer kunnen begrijpen, contextueel passende reacties kunnen geven en zelfs complexe taken kunnen uitvoeren, zoals de volledige ontwikkeling van applicaties.

Deze integratie van taalbegrip en applicatieontwikkeling markeert een nieuw tijdperk in de creatie van software die intu?tief, aanpasbaar en dynamisch is, en die effectief met gebruikers kan communiceren op een manier die sterk lijkt op menselijke interactie. Dit leidt tot aanzienlijke verbeteringen in effici?ntie.

Uitdagingen bij integratie van taalmodellen

Met de groeiende prevalentie van Large Language Models (LLM’s) in verschillende toepassingen, staan ontwikkelaars voor diverse uitdagingen.

Complexere taken met LLM’s omvatten vaak repetitieve handelingen, zoals het genereren van prompts en het analyseren van uitvoer, wat resulteert in omvangrijke “glue” code. Dit beperkt het volledige ontwikkelingspotentieel van de toepassingen.

LLM’s vertrouwen ook op voorgaande dialogen, maar hun geheugen is beperkt. Zelfs geavanceerde modellen zoals Chat GPT-4 hebben standaard een geheugen van slechts 8000 tokens, wat aanzienlijke beperkingen met zich meebrengt voor contextrijke toepassingen zoals chatbots.

Tegelijkertijd brengt het integreren van externe documenten of databases in LLM-workflows uitgebreid gegevensbeheer met zich mee, met de noodzaak om de privacy nauwlettend te waarborgen.

Introductie van LangChain: Een gestroomlijnd raamwerk

LangChain, dat in oktober 2022 werd gelanceerd door Harrison Chase, is een raamwerk dat tot doel heeft de ontwikkeling van toepassingen die gebruikmaken van grote taalmodellen te vereenvoudigen.

LangChain biedt naadloze integratie met verschillende cloudservices van Amazon, Google en Microsoft Azure, waardoor applicaties moeiteloos van deze diensten gebruik kunnen maken. Daarnaast zijn er extra tools beschikbaar voor het raadplegen van nieuws, filminformatie en weersvoorspellingen.

Dit maakt LangChain bijzonder geschikt voor het automatiseren van taken en effici?nt gegevensbeheer.

Op het gebied van gegevensbeheer en onderzoek biedt LangChain uitgebreide oplossingen voor het beheren en communiceren met documenten, spreadsheets en presentaties in Google Drive. Het werkt naadloos samen met zoekmachines zoals Google Search en Microsoft Bing, wat mogelijkheden biedt voor ge?ntegreerd onderzoek binnen de applicatie.

Dankzij geavanceerde taaltechnologie?n van OpenAI, Anthropic en Hugging Face is LangChain in staat menselijke taal te begrijpen, wat de mogelijkheden op het gebied van natuurlijke taalverwerking aanzienlijk vergroot.

Voor applicatieontwikkelaars is LangChain met name waardevol. Het kan helpen bij het schrijven en debuggen van code in Python en JavaScript. Wat betreft databases, ondersteunt LangChain zowel gestructureerde (SQL) als ongestructureerde (NoSQL) databases. Bovendien is het flexibel in het omgaan met gegevens in formaten zoals JSON.

Belangrijkste modules van LangChain

LangChain is opgebouwd uit zes verschillende modules, elk op maat gemaakt om een verschillend facet van de interactie met de LLM te beheren:

1. Modellen: Deze module maakt het instanti?ren en het gebruik van verschillende modellen mogelijk.

2. Prompts: De interactie met het model gebeurt via prompts en het maken van effectieve prompts is een cruciale taak. Dit framework onderdeel maakt effici?nt promptbeheer mogelijk, zoals het genereren van herbruikbare sjablonen.

3. Indexen: Optimale modellen maken vaak gebruik van tekstuele gegevens om context of uitleg te geven. Deze module helpt bij het naadloos opnemen van tekstuele gegevens om de prestaties van het model te verbeteren.

4. Ketens: Voor complexe taken is vaak meer nodig dan een enkele LLM API-aanroep. Deze module vergemakkelijkt de integratie met aanvullende tools. Een samengestelde keten zou bijvoorbeeld informatie van Wikipedia kunnen halen en deze als invoer voor het model kunnen gebruiken, zodat meerdere tools aan elkaar gekoppeld kunnen worden om ingewikkelde problemen op te lossen.

5. Geheugen: Continu geheugen behoud tussen modelaanroepen wordt mogelijk gemaakt door deze module. Het gebruik van een model met geheugen van eerdere interacties verbetert de prestaties van applicaties.

6. Agents: Sommige apps hebben flexibele sequenties van acties nodig op basis van gebruikersinvoer. Een “agent” beslist in deze gevallen welke gereedschappen te gebruiken uit zijn toolkit, afhankelijk van wat de gebruiker wil.

Prominente kenmerken van LangChain

LangChain heeft de volgende opvallende kenmerken:

1. Gestroomlijnd beheer en verbetering van prompts: Vereenvoudiging van de effectieve afhandeling van prompts om interacties met taalmodellen te optimaliseren.

2. Naadloos verbinden met externe gegevens: LangChain kan taalmodellen in staat stellen om te communiceren met externe gegevensbronnen voor context-verbeterde interacties. LangChain pakt dit aan door gebruik te maken van indexen, die het importeren van gegevens uit verschillende bronnen vergemakkelijken, waaronder databases, JSON-bestanden, pandas DataFrames en CSV-bestanden.

3. Gestandaardiseerde integratie: Het bieden van uniforme en schaalbare interfaces voor vereenvoudigde applicatie-ontwikkeling en integratie. LangChain stroomlijnt workflow pijplijnen met behulp van ketens en agents, die vervolgens de componenten op een sequenti?le manier met elkaar verbinden.

4. Moeiteloze integratie van externe tools: Gebruikers in staat stellen om LangChain te integreren met bestaande frameworks en tools. LangChain is bijvoorbeeld toegankelijk via het langchain node pakket in JavaScript, waardoor LLM’s kunnen worden opgenomen in webapplicaties.

5. Chatbotgeheugen verbeteren: Om geheugenbeperkingen aan te pakken, biedt LangChain tools voor de geschiedenis van chatberichten. Deze tools maken het mogelijk om berichten uit het verleden terug te sturen naar de LLM, als herinnering aan het vorige gespreksonderwerp.

6. Agentschappelijke functionaliteit: Door taalmodellen in staat te stellen dynamisch met hun omgeving om te gaan, wordt het cre?ren van dynamische en interactieve toepassingen gestimuleerd.

7. Uitgebreide bibliotheek en verzameling van bronnen: Het leveren van waardevolle bronnen om te helpen bij de ontwikkeling en implementatie van toepassingen die zijn gebouwd op LangChain.

8. Visualisatie- en experimenteerhulpmiddelen: Ontwikkelaars uitrusten met instrumenten om ketens en agents te visualiseren, waardoor het experimenteren met verschillende prompts, modellen en ketens vergemakkelijkt wordt.

Gebruik van LangChain

LangChain vindt zijn nut in verschillende use cases, waaronder:

• Chatbots: De promptsjablonen van LangChain verbeteren chatbot interacties door controle over persoonlijkheid en reacties mogelijk te maken, terwijl het geheugen wordt uitgebreid voor contextrijke conversaties.
• Vragen beantwoorden: LangChain maakt verbeterde vraag beantwoording mogelijk door het combineren van het ophalen en genereren van documenten met behulp van LLM’s.
• Opvragen van gegevens in tabelvorm: LangChain is een waardevolle bron voor effici?nte query’s op tabelgegevens, voor zowel tekstgebaseerde als numerieke datasets.
• Integreren met API’s: LangChain vereenvoudigt API-interacties met Chains voor eenvoudig begin en verbeterde controle. Ondertussen verwerken agents ingewikkelde taken en bieden ze robuuste mogelijkheden voor grotere API’s.
• Ontsluit gestructureerde inzichten: LangChain structureert effici?nt ongestructureerde tekst, wat cruciaal is voor tekstgebaseerde data. Dit wordt vergemakkelijkt door OutputParsers, die reactiekaders voor modellen opstellen, waardoor de conversie van ruwe output mogelijk wordt. Om effectief informatie te extraheren, kan men een door OutputParser gedefinieerd schema maken en een PromptTemplate gebruiken om nauwkeurig gegevens uit ruwe tekst te extraheren.

Conclusie

In het snel evoluerende technologische landschap heeft de synergie tussen taalbegrip en applicatieontwikkeling een nieuw tijdperk ingeluid.

LangChain, een krachtig framework, vereenvoudigt het cre?ren van dynamische applicaties door de uitdagingen van taalmodellen aan te pakken.

Dit framework introduceert intu?tieve, aanpasbare en interactieve oplossingen voor applicatieontwikkeling, wat de effici?ntie en gebruikerservaring ten goede komt.

Door de kloof tussen taalmodellen en applicatieontwerp te overbruggen, opent LangChain de deur naar innovatieve en gebruiksvriendelijke software.