Cosa è Langchain

Cos’è LangChain?
LangChain è un framework open source che consente agli sviluppatori di software che lavorano con l’intelligenza artificiale (AI) e il suo sottoinsieme di apprendimento automatico di combinare modelli linguistici di grandi dimensioni con altri componenti esterni per sviluppare applicazioni basate su LLM . L’obiettivo di LangChain è collegare potenti LLM, come GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI , a una serie di fonti di dati esterne per creare e sfruttare i vantaggi delle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP ).

Sviluppatori, ingegneri del software e data scientist con esperienza nei linguaggi di programmazione Python, JavaScript o TypeScript possono utilizzare i pacchetti LangChain offerti in tali linguaggi. LangChain è stato lanciato come progetto open source dai co-fondatori Harrison Chase e Ankush Gola nel 2022; la versione iniziale è stata rilasciata quello stesso anno.

Perché LangChain è importante?
LangChain è un framework che semplifica il processo di creazione di interfacce applicative di intelligenza artificiale generativa . Gli sviluppatori che lavorano su questi tipi di interfacce utilizzano vari strumenti per creare app NLP avanzate; LangChain semplifica questo processo. Ad esempio, gli LLM devono accedere a grandi volumi di big data , quindi LangChain organizza queste grandi quantità di dati in modo che sia possibile accedervi facilmente.

Inoltre, i modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) vengono generalmente addestrati sui dati fino al loro rilascio al pubblico. Ad esempio, ChatGPT è stato rilasciato al pubblico verso la fine del 2022, ma la sua base di conoscenza era limitata ai dati del 2021 e precedenti. LangChain può connettere modelli di intelligenza artificiale alle origini dati per fornire loro la conoscenza dei dati recenti senza limitazioni.

Quali sono le caratteristiche di LangChain?
LangChain è composto dai seguenti moduli che garantiscono che i molteplici componenti necessari per creare un’app PNL efficace possano funzionare senza intoppi:

• Interazione del modello. Chiamato anche modello I/O, questo modulo consente a LangChain di interagire con qualsiasi modello linguistico ed eseguire attività come la gestione degli input al modello e l’estrazione di informazioni dai suoi output.
• Connessione e recupero dei dati. I dati a cui accedono i LLM possono essere trasformati, archiviati in database e recuperati da tali database tramite query con questo modulo.
• Catene. Quando si utilizza LangChain per creare app più complesse, potrebbero essere necessari altri componenti o anche più di un LLM. Questo modulo collega più LLM con altri componenti o LLM. Questa è definita catena LLM.
• Agenti. Il modulo agente consente ai LLM di decidere i passaggi o le azioni migliori da intraprendere per risolvere i problemi. Lo fa orchestrando una serie di comandi complessi agli LLM e ad altri strumenti per farli rispondere a richieste specifiche.
• Memoria. Il modulo di memoria aiuta un LLM a ricordare il contesto delle sue interazioni con gli utenti. Sia la memoria a breve termine che quella a lungo termine possono essere aggiunte a un modello, a seconda dell’uso specifico.

Quali sono le integrazioni di LangChain?
LangChain in genere crea applicazioni utilizzando integrazioni con fornitori LLM e fonti esterne in cui i dati possono essere trovati e archiviati. Ad esempio, LangChain può creare chatbot o sistemi di risposta alle domande integrando un LLM (come quelli di Hugging Face, Cohere e OpenAI) con origini dati o negozi come Apify Actors, Ricerca Google e Wikipedia. Ciò consente a un’app di prendere il testo inserito dall’utente, elaborarlo e recuperare le migliori risposte da una qualsiasi di queste fonti. In questo senso, le integrazioni LangChain utilizzano la tecnologia NLP più aggiornata per creare app efficaci.

Altre potenziali integrazioni includono piattaforme di cloud storage, come Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure, nonché database vettoriali. Un database vettoriale può archiviare grandi volumi di dati ad alta dimensione, come video, immagini e testo di lunga durata, come rappresentazioni matematiche che rendono più semplice per un’applicazione interrogare e cercare tali elementi di dati. Pinecone è un esempio di database vettoriale che può essere integrato con LangChain.

Come creare prompt in LangChain
I prompt fungono da input per LLM che gli indica di restituire una risposta, che spesso è una risposta a una query. Questa risposta viene anche definita output. Un prompt deve essere progettato ed eseguito correttamente per aumentare la probabilità di una risposta ben scritta e accurata da parte di un modello linguistico. Ecco perché il prompt engineering è una scienza emergente che ha ricevuto grande attenzione negli ultimi anni.

I prompt possono essere generati facilmente nelle implementazioni LangChain utilizzando un modello di prompt, che verrà utilizzato come istruzioni per il LLM sottostante. I modelli di prompt possono variare in termini di specificità. Possono essere progettati per porre semplici domande a un modello linguistico. Possono anche essere utilizzati per fornire una serie di istruzioni esplicite a un modello linguistico con dettagli ed esempi sufficienti per ottenere una risposta di alta qualità.

Con la programmazione Python, LangChain dispone di un modello di prompt predefinito che assume la forma di testo strutturato. Per utilizzarlo sono necessari i seguenti passaggi:

• Installazione di Python. È necessario installare una versione recente di Python. Una volta aperto il terminale della shell Python, inserisci il comando seguente per installare solo i requisiti minimi di LangChain ai fini di questo esempio.

pip installa langchain

• Aggiunta di integrazioni. LangChain richiede in genere almeno un’integrazione. OpenAI è un ottimo esempio. Per utilizzare le interfacce di programmazione delle applicazioni LLM di OpenAI, uno sviluppatore deve creare un account sul sito Web di OpenAI e recuperare la chiave di accesso API . Quindi, utilizzando il seguente frammento di codice, installa il pacchetto Python di OpenAI e inserisci la chiave per l’accesso alle API.

pip installa openai

da langchain.llms importa OpenAI

llm = OpenAI(openai_api_key="…")

• Importazione del modello di prompt. Una volta completati questi passaggi di base, è necessario importare il metodo del modello di prompt di LangChain. Lo snippet di codice mostrato di seguito fa questo.

from langchain import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate.from_template(

"Raccontami un fatto {aggettivo} sul {contenuto}."

)

prompt_template.format(adjective="interesting", content="zebre")

"Raccontami un fatto interessante sulle zebre. "

In questo scenario, ci si aspetterebbe che il modello linguistico prenda le due variabili di input (l’aggettivo e il contenuto) e produca come output un fatto affascinante sulle zebre.

Come sviluppare applicazioni in LangChain
LangChain è progettato per sviluppare app basate sulla funzionalità del modello linguistico. Esistono diversi modi per farlo, ma il processo in genere comporta alcuni passaggi chiave:

• Definire l’applicazione: Uno sviluppatore di applicazioni deve prima definire un caso d’uso specifico per l’applicazione. Ciò significa anche determinarne l’ambito, compresi i requisiti quali eventuali integrazioni, componenti e LLM necessari.
• Costruire funzionalità: Gli sviluppatori utilizzano le istruzioni per creare la funzionalità o la logica dell’app desiderata.
• Personalizzare la funzionalità: LangChain consente agli sviluppatori di modificare il proprio codice per creare funzionalità personalizzate che soddisfino le esigenze del caso d’uso e modellano il comportamento dell’applicazione.
• Mettere a punto degli LLM: È importante scegliere il LLM appropriato per il lavoro e anche ottimizzarlo per adattarlo alle esigenze del caso d’uso.
• Pulire i dati. L’utilizzo di tecniche di pulizia dei dati garantisce set di dati puliti e accurati. Inoltre, dovrebbero essere implementate misure di sicurezza per proteggere i dati sensibili.
• Testing. Testare regolarmente le app LangChain garantisce che continuino a funzionare senza problemi.

Esempi e casi d’uso per LangChain
Le applicazioni basate su LLM che LangChain è in grado di creare possono essere applicate a molteplici casi d’uso avanzati in vari settori e mercati verticali, come i seguenti:

• Chatbot del servizio clienti. Il caso d’uso più classico consiste nei chatbot dell’assistenza clienti. LangChain consente applicazioni di chat sufficientemente avanzate da gestire domande complesse e persino transazioni da parte degli utenti. Queste applicazioni sono in grado di comprendere e mantenere il contesto di un utente durante una conversazione allo stesso modo di ChatGPT. L’intelligenza artificiale è già ampiamente utilizzata per migliorare l’esperienza e il servizio del cliente .
• Assistenti del codice. È possibile creare assistenti del codice con l’aiuto di LangChain. Utilizzando LangChain e l’API di OpenAI, gli sviluppatori possono creare uno strumento per aiutare gli sviluppatori stessi a migliorare le proprie capacità di codifica e migliorare la produttività.
• Assistenti sanitari. L’intelligenza artificiale si è fatta strada nel settore sanitario in diversi modi. Le applicazioni LangChain incentrate su LLM aiutano i medici a effettuare diagnosi. L’AI sta inoltre automatizzando le attività amministrative ripetitive, come la pianificazione degli appuntamenti con i pazienti, consentendo agli operatori sanitari di concentrarsi su lavori più importanti.
• Marketing ed e-commerce. Le aziende utilizzano piattaforme di e-commerce con funzionalità LLM per coinvolgere meglio i clienti ed espandere la propria base clienti. Un’applicazione in grado di comprendere i modelli di acquisto dei consumatori e le descrizioni dei prodotti può generare consigli sui prodotti e descrizioni accattivanti per potenziali clienti.

Raccogliere i benefici della PNL è uno dei motivi per cui LangChain è importante. Per una comprensione più approfondita della PNL, ci sono due importanti argomenti secondari da cui iniziare: la comprensione del linguaggio naturale ( NLU ) e la generazione del linguaggio naturale ( NLG ). L’obiettivo di NLU è elaborare il significato inteso da un utente, mentre l’obiettivo di NLG è spiegare i dati strutturati di un sistema di intelligenza artificiale in linguaggi leggibili dall’uomo affinché gli esseri umani possano comprenderli.

(fonte)

Innovaformazione, scuola informatica specialistica promuove la cultura della AI Generativa ed eroga corsi di formazione per sviluppatori (corsi per aziende). Trovate l’offerta formativa in questo ambito sul nostro sito QUI.

INFO: info@innovaformazione.net – tel. 3471012275 (Dario Carrassi)