Un guide complet sur l’utilisation des chaînes dans Langchain

Un guide complet sur l'utilisation des chaînes dans Langchain

Introduction

Plongez dans le domaine du traitement du langage ! Dans un monde où le langage est un lien essentiel entre l’humanité et la technologie, les progrès réalisés dans le traitement du langage naturel ont ouvert des horizons extraordinaires. Au cœur de cette avancée se trouve le modèle linguistique Large Language Model, une force transformatrice qui remodèle nos interactions avec les informations textuelles. Dans ce parcours d’apprentissage complet, vous plongerez dans les subtilités de LangChain, un outil de pointe qui redéfinit la manière dont nous interagissons avec les informations textuelles. Vous êtes-vous déjà demandé ce que le “chain” signifie dans “Langchain” ?

LangChain se distingue en tant que porte d’entrée vers le domaine le plus dynamique des Large Language Models, offrant une compréhension approfondie de la manière dont ces modèles transforment les entrées brutes en réponses affinées et semblables à celles d’un être humain. Au cours de cette exploration, vous découvrirez les éléments essentiels de LangChain, des LLMChains et des Sequential Chains aux mécanismes complexes des Router Chains.

Objectifs d’apprentissage

• Comprendre les composants principaux de LangChain, notamment les LLMChains et les Sequential Chains, pour voir comment les entrées circulent dans le système.
• Apprendre à intégrer différents éléments de manière cohérente, en explorant la connexion entre les modèles de prompts et les modèles linguistiques.
• Acquérir une expérience pratique dans la création de chaînes fonctionnelles pour des tâches réelles.
• Développer des compétences pour améliorer l’efficacité des chaînes en affinant les structures, les modèles et les techniques d’analyse.

Cet article a été publié dans le cadre du Data Science Blogathon.

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Qu’est-ce qu’un LLM ?

Un Large Language Model (LLM) désigne un type d’intelligence artificielle conçu pour comprendre et générer du texte similaire à celui d’un être humain. Ces modèles, tels que le GPT-3.5 d’OpenAI, s’entraînent sur de vastes données textuelles pour comprendre les schémas et les structures du langage humain. Ils peuvent effectuer différentes tâches liées au langage, telles que la traduction, la création de contenu, la réponse à des questions, et bien plus encore.

Les LLM sont des outils précieux pour le traitement du langage naturel et ont des applications dans des domaines tels que les chatbots, la génération de contenu et les services de traduction.

Qu’est-ce que LangChain ?

Avant de dévoiler les subtilités des Chaînes LangChain, saisissons d’abord l’essence même de LangChain. LangChain est une bibliothèque robuste conçue pour simplifier les interactions avec divers fournisseurs de larges modèles linguistiques (LLM), tels que OpenAI, Cohere, Bloom, Huggingface, et autres. Ce qui différencie LangChain, c’est sa fonctionnalité unique : la capacité de créer des Chaînes, des connexions logiques qui aident à relier un ou plusieurs LLM.

Pourquoi utiliser LangChain ?

LangChain offre des opportunités illimitées, limitées uniquement par votre imagination.

• Imaginez des chatbots qui fournissent non seulement des informations, mais qui interagissent également avec les utilisateurs avec esprit et charme.
• Imaginez des plateformes de commerce électronique suggérant des produits avec une telle précision que les clients sont poussés à effectuer un achat.
• Visualisez des applications de santé offrant des informations médicales personnalisées, permettant aux individus de prendre des décisions éclairées concernant leur bien-être.

Avec LangChain, vous avez le pouvoir de créer des expériences extraordinaires. Le potentiel de transformer ces idées en réalité est à portée de main.

Comprendre les chaînes dans LangChain

Au cœur de LangChain se trouve un composant essentiel appelé les Chaînes LangChain, constituant la connexion centrale parmi un ou plusieurs larges modèles linguistiques (LLM).

Dans certaines applications sophistiquées, il devient nécessaire de chaîner les LLM ensemble, que ce soit entre eux ou avec d’autres éléments. Ces Chaînes nous permettent d’intégrer de nombreux composants, les tissant en une application cohérente. Plongeons plus profondément dans les différents types de Chaînes.

De plus, l’approche structurée proposée par Chains dans LLM garantit un traitement sans faille et efficace, ouvrant la voie au développement d’applications avancées adaptées à un large éventail de besoins des utilisateurs. Cela représente une avancée significative dans le domaine du traitement du langage naturel, car ces connexions complexes servent de cadre fondamental à LangChain, facilitant les interactions fluides entre plusieurs modèles de langage de grande taille (LLM).

Mais d’abord, pourquoi Chains ?

Les Chains sont inestimables en raison de leur capacité à mélanger sans effort divers composants, façonnant une application unique et cohérente. Grâce à la création de chains, plusieurs éléments peuvent se combiner sans problème. Imaginez cette situation : une chain est conçue pour prendre en compte les entrées utilisateur, les affiner à l’aide d’un PromptTemplate, puis transmettre cette réponse affinée à un grand modèle de langage (LLM). Ce processus simplifié ne simplifie pas seulement, mais enrichit également la fonctionnalité globale du système. En essence, les chains servent de pivot, connectant sans effort différentes parties de l’application et améliorant ses capacités. Résumons cela :

• L’intégration de modèles de requête avec LLM permet une synergie puissante.
• En prenant la sortie d’un LLM et en l’utilisant comme entrée pour le suivant, il devient possible de connecter plusieurs LLM de manière séquentielle.
• Le mélange de LLM avec des données externes permet au système de répondre efficacement aux demandes.
• L’intégration de LLM avec la mémoire à long terme, telle que l’historique des conversations, améliore le contexte global et la profondeur des interactions.

En outre, les chains nous permettent de construire des applications complexes en reliant plusieurs chains entre elles ou en incorporant des chains avec d’autres éléments essentiels. Cette approche permet une méthode de développement sophistiquée et nuancée, permettant des fonctionnalités complexes et avancées.

Types de chains

Il existe de nombreuses chains différentes dans LangChain que nous pouvons utiliser. Ici, nous examinons trois des chains fondamentales – la LLM Chain, la Sequential Chain et la Router Chain.

LLM Chain – La chain la plus simple

La forme la plus basique de chain dans ce système est la LLMChain, largement reconnue et fondamentale. Son fonctionnement implique un agencement structuré, comprenant un PromptTemplate, un modèle OpenAI (qu’il s’agisse d’un grand modèle de langage ou d’un modèle de chat) et un parseur de sortie facultatif. Dans cette configuration, la LLMChain accepte divers paramètres d’entrée. Elle utilise le PromptTemplate pour transformer ces entrées en une requête cohérente. Cette requête polie est ensuite entrée dans le modèle. Après avoir reçu la sortie, la LLMChain utilise le parseur de sortie, s’il est fourni, pour affiner et formater davantage le résultat dans sa forme ultime utilisable. Pour illustrer la fonctionnalité des chains LLM, considérez l’exemple concret suivant :

• Cela fonctionne en prenant l’entrée de l’utilisateur et en la passant au premier élément de la chain – un PromptTemplate – pour formater l’entrée en une requête spécifique.
• La requête formatée est ensuite transmise au prochain (et dernier) élément de la chain – un LLM.

Création de chains – LLM Chain

La création de chains, en particulier de chains LLM, est une tâche méticuleuse qui nécessite l’utilisation de grands modèles de langage dans LangChain. Ces chains servent de canaux complexes, facilitant l’échange fluide d’informations et d’interactions. Grâce à une structuration soigneuse, les développeurs peuvent concevoir des applications dynamiques capables de comprendre les entrées des utilisateurs, d’utiliser des LLM pour générer des réponses intelligentes et de personnaliser la sortie pour répondre efficacement à des besoins spécifiques.

Jetons maintenant un regard plus approfondi sur la manière dont nous pouvons utiliser les chains LLM dans LangChain.

Importer les bibliothèques nécessaires

import langchainimport openaifrom langchain.llms import OpenAIfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom getpass import getpassOPENAI_API_KEY = getpass()

Initialiser LLM et Prompt Template

Nous initialisons le grand modèle de langage OpenAI avec des paramètres spécifiques, notamment une température de 0,9, qui affecte la diversité des réponses générées. De plus, les utilisateurs doivent définir un ‘PromptTemplate’ pour saisir une variable (dans ce cas, “product”) et créer une structure de requête standardisée. Au moment de l’exécution, l’espace réservé ‘{product}’ peut être dynamiquement rempli avec différents noms de produits.

llm = OpenAI(température=0,9, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["produit"],
    template="Quel est un bon nom pour une entreprise qui fabrique {produit}?",
)

Création d’une chaîne

Nous créons une instance de la classe “LLMChain”, en utilisant un modèle de langage OpenAI Large pré-défini et un modèle d’invite spécifié. Maintenant, nous avons la capacité d’appliquer la chaîne à un produit tel qu’un “ordinateur portable de jeu” en utilisant la commande “chain.run”. Cela signifie que la chaîne peut traiter et générer dynamiquement des réponses adaptées à cette entrée de produit spécifique.

from langchain.chains import LLMChain
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, verbose=True)
print(chain.run("ordinateur portable de jeu"))

Sortie:

Sur la base de cela, nous obtenons le nom d’une entreprise appelée “GamerTech Laptops”.

Chaîne séquentielle

Une chaîne séquentielle est une chaîne qui combine plusieurs chaînes individuelles, où la sortie d’une chaîne sert d’entrée pour la suivante dans une séquence continue. Elle fonctionne en exécutant une série de chaînes consécutives.

Il existe deux types de chaînes séquentielles:

Chaîne séquentielle simple, qui gère une seule entrée et sortie, et

Chaîne séquentielle, qui gère plusieurs entrées et sorties simultanément.

• Une chaîne séquentielle fusionne plusieurs chaînes en utilisant la sortie d’une chaîne comme entrée pour la suivante.
• Elle fonctionne en exécutant une série de chaînes consécutives.
• Cette approche est précieuse lorsque vous devez utiliser le résultat d’une opération comme point de départ pour la suivante, créant ainsi un flux continu de processus.

Chaîne séquentielle simple

Les chaînes séquentielles, dans leur forme la plus simple, se composent d’étapes où chaque étape prend une entrée et produit une sortie. La sortie d’une étape devient l’entrée de la suivante.

Cette approche simple est efficace lorsqu’il s’agit de sous-chaînes conçues pour des entrées et sorties singulières. Elle garantit un flux d’informations fluide et continu, chaque étape transmettant sans effort sa sortie à l’étape suivante.

Conception de chaînes – Chaînes séquentielles simples

Les chaînes séquentielles simples permettent à une seule entrée de subir une série de transformations cohérentes, aboutissant à une sortie affinée. Cette approche séquentielle garantit une manipulation systématique et efficace des données, ce qui la rend idéale pour les scénarios où un flux linéaire de traitement de l’information est essentiel.

Importation des bibliothèques nécessaires

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import SimpleSequentialChain

Initialisation et chaînage

Nous initialisons un modèle de langage OpenAI Large avec un paramètre de température de 0,7 et une clé d’API. Ensuite, nous créons un modèle d’invite de discussion spécifique avec un espace réservé pour un nom de produit. Ensuite, nous formons une LLMChain, qui permet la génération de réponses basées sur l’invite fournie. Nous répétons ce processus pour deux chaînes différentes.

# Ceci est une LLMChain pour écrire la première chaîne.
llm = OpenAI(température=0,7, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
first_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Quel est le meilleur nom pour décrire une entreprise qui fabrique {produit}?"
)
chain_one = LLMChain(llm=llm, prompt=first_prompt)

# Ceci est une LLMChain pour écrire la deuxième chaîne.
llm = OpenAI(température=0,7, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
second_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Rédigez une description de 20 mots pour l'entreprise suivante : {nom_de_l'entreprise}"
)
chain_two = LLMChain(llm=llm, prompt=second_prompt)

Enchaînement de deux chaînes

Créez une chaîne séquentielle simple globale, comprenant deux chaînes individuelles différentes, “chain_one” et “chain_two”. Exécutez ceci avec l’entrée “ordinateur portable gaming”, il traite séquentiellement l’entrée à travers les chaînes définies et fournit une sortie qui démontre l’exécution séquentielle étape par étape des chaînes.

overall_simple_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain_one, chain_two],                                             verbose=True                                            )overall_simple_chain.run("ordinateur portable gaming")

Sortie :

Chaîne séquentielle

Toutes les chaînes séquentielles n’opèrent pas avec une entrée et une sortie de chaîne unique. Dans des configurations plus complexes, ces chaînes gèrent plusieurs entrées et génèrent plusieurs sorties finales. La dénomination soigneuse des variables d’entrée et de sortie revêt une grande importance dans ces chaînes complexes.

Une forme plus générale de chaînes séquentielles permet d’avoir plusieurs entrées/sorties. Chaque étape de la chaîne peut prendre plusieurs entrées.

Élaboration de chaînes – Chaînes séquentielles

Importation de bibliothèques nécessaires

from langchain.llms import OpenAIfrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain.chains import SequentialChainllm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)

Initialisation et chaînage

Nous définissons un modèle de prompt, indiquant au système d’effectuer une tâche spécifique. Nous créons ensuite une chaîne LLM correspondante, en utilisant le modèle de langage large (LLM) désigné et le modèle de prompt défini. La chaîne est configurée pour prendre l’entrée, la passer à travers le LLM et générer la sortie. Nous répétons ce processus pour établir quatre chaînes distinctes.

Review = "Les ordinateurs portables GamersTech impressionnent par leurs performances exceptionnelles et leur design élégant. De leur configuration matérielle robuste à un clavier RVB personnalisable et un système de refroidissement efficace, ils établissent un équilibre parfait entre les performances de jeu et la portabilité."# modèle de prompt 1 : traduire en anglaisfirst_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(    "Traduisez la critique suivante en anglais :"    "\n\n{Review}")# chaîne 1 : entrée = Review et sortie = English_Reviewchain_one = LLMChain(llm=llm, prompt=first_prompt,                     output_key="English_Review"                                         )                                       

# modèle de prompt 2 : Résumer la critique en anglaissecond_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(    "Pouvez-vous résumer la critique suivante en 1 phrase :"    "\n\n{English_Review}")# chaîne 2 : entrée = English_Review et sortie = summarychain_two = LLMChain(llm=llm, prompt=second_prompt,                     output_key="summary"                    )

# modèle de prompt 3 : traduire en anglaisthird_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(    "Dans quelle langue est la critique suivante :\n\n{Review}")# chaîne 3 : entrée = Review et sortie = languagechain_three = LLMChain(llm=llm, prompt=third_prompt,                       output_key="language"                      )

# modèle de prompt 4 : message de suivi après le résuméfourth_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(    "Rédigez une réponse de suivi au résumé suivant dans la langue spécifiée :"    "\n\nRésumé : {summary}\n\nLangue : {language}")# chaîne 4 : entrée = summary, langue et sortie = followup_messagechain_four = LLMChain(llm=llm, prompt=fourth_prompt,                      output_key="followup_message"                     )

Enchaînement de deux chaînes

Une chaîne séquentielle globale nommée ‘overall_chain’ est créée, incorporant quatre chaînes individuelles ‘chain_one’, ‘chain_two’, ‘chain_three’ et ‘chain_four’. La variable d’entrée “Review” est traitée à travers ces chaînes, générant trois variables de sortie distinctes : “English_Review”, “summary” et “followup_message”. ‘overall_chain’ exécute la critique d’entrée à travers les chaînes spécifiées et produit ces sorties, facilitant un flux de traitement structuré et séquentiel avec des sorties détaillées.

overall_chain = SequentialChain(chains=[chain_one, chain_two, chain_three, chain_four], input_variables=["Review"], output_variables=["English_Review", "summary","followup_message"], verbose=True)overall_chain(Review)

Sortie

Chaîne de Routeur

La chaîne de routeur est utilisée pour les tâches complexes. Si nous avons plusieurs sous-chaînes, chacune spécialisée dans un type d’entrée particulier, nous pouvons avoir une chaîne de routeur qui décide quelle sous-chaîne utiliser pour l’entrée.

Elle se compose de:

• Chaîne de routeur: Elle est responsable de la sélection de la prochaine chaîne à appeler.
• Chaînes de destination: Chaînes auxquelles la chaîne de routeur peut être routée.
• Chaîne par défaut: Utilisée lorsque le routeur ne peut pas décider quelle sous-chaîne utiliser.

Cela implique de diriger une entrée vers une chaîne spécifique en fonction de ce qu’est exactement cette entrée. Lorsqu’il y a plusieurs sous-chaînes, chacune adaptée à des types d’entrée distincts, une chaîne de routeur entre en jeu. Cette chaîne de routeur agit comme un décideur, déterminant quelle sous-chaîne spécialisée envoyer l’entrée. Essentiellement, elle permet le routage transparent des entrées vers les sous-chaînes appropriées, garantissant un traitement efficace et précis en fonction des caractéristiques spécifiques de l’entrée.

Création de Chaînes – Chaîne de Routeur

Importation de Bibliothèques Nécessaires

from langchain.chains.router import MultiPromptChainfrom langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParserfrom langchain.prompts import PromptTemplatellm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)

Définition des Modèles de Présentation

Prenons en considération un scénario où nous devons diriger les entrées vers des chaînes spécialisées en fonction de sujets tels que les mathématiques, la physique, l’histoire ou l’informatique. Pour ce faire, nous créons des modèles de présentation distincts pour chaque sujet : un pour les questions de physique, un autre pour les requêtes mathématiques, un troisième pour les demandes d’histoire et un quatrième pour les questions liées à l’informatique. Nous concevons méticuleusement ces modèles de présentation pour répondre aux besoins uniques de chaque domaine d’étude.

physics_template = """Vous êtes un professeur de physique très intelligent. \Vous êtes excellent pour répondre aux questions sur la physique de manière concise \et facile à comprendre. \Lorsque vous ne connaissez pas la réponse à une question, vous admettez \que vous ne savez pas. Voici une question : {input}"""math_template = """Vous êtes un très bon mathématicien. \Vous êtes excellent pour répondre aux questions de mathématiques. \Vous êtes si bon parce que vous êtes capable de décomposer \les problèmes difficiles en leurs parties constituantes, de répondre aux parties constituantes, puis de les assembler pour répondre à la question plus générale. Voici une question : {input}"""history_template = """Vous êtes un très bon historien. \Vous avez une excellente connaissance et compréhension des personnes, \des événements et des contextes d'une période historique. \Vous avez la capacité de réfléchir, de débattre, de discuter et \d'évaluer le passé. Vous avez le respect des preuves historiques \et la capacité de les utiliser pour étayer vos explications et jugements. Voici une question : {input}"""

De plus, des informations détaillées, telles que des noms et des descriptions, peuvent être attachées à ces modèles de présentation. Ce contexte supplémentaire permet de comprendre pleinement le but de chaque modèle. Ces informations sont ensuite fournies à la chaîne de routeur. La chaîne de routeur détermine ensuite vers quelle sous-chaîne acheminer les entrées en fonction du sujet spécifique, en veillant à ce que le modèle de présentation approprié soit utilisé pour des réponses précises et efficaces.

# Définition des modèles de présentationprompt_infos = [    {        "name": "physics",        "description": "Bon pour répondre aux questions sur la physique",        "prompt_template": physics_template    },    {        "name": "math",        "description": "Bon pour répondre aux questions de mathématiques",        "prompt_template": math_template    },    {        "name": "Histoire",        "description": "Bon pour répondre aux questions d'histoire",        "prompt_template": history_template    }]

Création de chaînes de destination

Ensuite, notre attention se porte sur la création de chaînes de destination. Ces chaînes sont activées par la RouterChain, fonctionnant comme des chaînes de modèle de langage individuelles, plus précisément des chaînes LLM. De plus, une chaîne par défaut est définie pour gérer les situations où le routeur rencontre une ambiguïté et ne peut pas déterminer la sous-chaîne appropriée à utiliser. Cette chaîne par défaut agit comme une option de secours, garantissant une réponse même en cas d’indécision.

destination_chains = {}for p_info in prompt_infos:    name = p_info["name"]    prompt_template = p_info["prompt_template"]    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template=prompt_template)    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)    destination_chains[name] = chaindestinations = [f"{p['name']}: {p['description']}" for p in prompt_infos]destinations_str = "\n".join(destinations)

Création d’un modèle de routeur à plusieurs requêtes

Nous établissons un modèle guidant le LLM dans la direction des interactions entre différentes chaînes. Ce modèle non seulement décrit les instructions spécifiques de la tâche, mais également dicte le format précis auquel la sortie doit adhérer, garantissant un mécanisme de réponse normalisé et cohérent.

MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE = """Étant donné une entrée texte brute à un modèle de langage, sélectionnez la requête de modèle la mieux adaptée à l'entrée. Vous recevrez les noms des requêtes disponibles et une description de la requête qui convient le mieux. Vous pouvez également réviser l'entrée d'origine si vous pensez que la révision conduira finalement à une meilleure réponse du modèle de langage.<< FORMATTAGE >>Retournez un extrait de code en markdown avec un objet JSON formaté comme suit:```json{{{{      "destination": chaîne de caractères \ nom de la requête à utiliser ou "DEFAULT"      "next_inputs": chaîne de caractères \ une version potentiellement modifiée de l'entrée d'origine}}}}```RAPPEL: "destination" DOIT être l'un des noms de requête candidats spécifiés ci-dessous OU il peut être "DEFAULT" si l'entrée ne convient pas bien pour l'une des requêtes candidates.RAPPEL: "next_inputs" peut simplement être l'entrée d'origine si vous ne pensez pas que des modifications sont nécessaires.<< REQUÊTES CANDIDATES >>{destinations}<< ENTRÉE >>{{input}}<< SORTIE (n'oubliez pas d'inclure le ```json)>>"""

Création d’une chaîne par défaut

Un modèle de requête prédéfini est établi pour accueillir tous les types de texte d’entrée. Une chaîne LLMChain associée, nommée “default_chain”, est ensuite créée en utilisant le modèle de prompt prédéfini et le modèle de langage naturel désigné. Cette configuration permet au modèle de langage naturel de générer des réponses en fonction de n’importe quel texte d’entrée fourni.

default_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{input}")default_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=default_prompt)

Création du modèle de routeur

En avançant, un modèle de routeur flexible est développé, englobant une gamme de catégories telles que la physique, les mathématiques, l’histoire et l’informatique. À partir de ce modèle, un modèle de requêtes distinct adapté au routeur est créé. En utilisant ce modèle personnalisé, une chaîne de routeur est établie, utilisant le modèle de langage naturel et le prompt de routeur correspondant.

Pour améliorer les capacités de prise de décision, un parseur de sortie de routeur est introduit. Ce parseur aide la chaîne du routeur à naviguer efficacement entre les sous-chaînes. Cet agencement complet garantit que les entrées sont dirigées précisément vers des sous-chaînes spécifiques, conduisant à des réponses précises et ciblées dans différentes catégories de destination.

router_template = MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE.format(    destinations=destinations_str)router_prompt = PromptTemplate(    template=router_template,    input_variables=["input"],    output_parser=RouterOutputParser(),)router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm, router_prompt)

Lier le tout ensemble

Une chaîne MultiPromptChain est créée, incorporant une chaîne de routeur pour acheminer intelligemment les entrées vers des chaînes de destination spécifiques. De plus, une chaîne par défaut est incluse pour gérer les cas où la chaîne du routeur peut rencontrer une ambiguïté, garantissant un flux de traitement structuré et efficace avec un journal détaillé activé pour des informations détaillées.

chain = MultiPromptChain(router_chain=router_chain,                         destination_chains=destination_chains,                         default_chain=default_chain, verbose=True                        )

Sortie

Cas d’utilisation réels de Langchain

Explorez les utilisations réelles et les réalisations des solutions basées sur les modèles de langage volumineux (LLM), démontrant leur influence variée dans différents secteurs. Dans le domaine du support client, la collaboration entre LangChain et les LLM a transformé les services grâce à la mise en place de chatbots intelligents. Ces robots offrent un soutien immédiat et personnalisé, gérant efficacement un grand nombre de demandes. En réduisant les temps d’attente, ils améliorent significativement la satisfaction des clients.

E-commerce

LangChain utilise la puissance des modèles de langage volumineux (LLM) pour améliorer le parcours d’achat. Les développeurs peuvent créer des applications capables de comprendre les caractéristiques des produits, les préférences des utilisateurs et les habitudes d’achat. En exploitant les capacités des LLM, ces plateformes proposent des recommandations de produits personnalisées, répondent aux demandes des clients et créent des descriptions de produits captivantes. Cela entraîne une augmentation des ventes et une plus grande implication des clients.

Santé

LangChain révolutionne les soins et le diagnostic des patients grâce à des applications alimentées par les modèles de langage volumineux (LLM). Avec le soutien de LangChain, développez des assistants virtuels capables de comprendre les questions médicales. Ces assistants virtuels fournissent des informations précises, évaluent les patients en fonction des symptômes et facilitent l’accès aux connaissances en matière de santé. Cette avancée allège non seulement la charge de travail des professionnels de la santé, mais permet également aux patients de prendre des décisions éclairées sur leur santé.

Génération de contenu

LangChain permet aux développeurs de créer des applications qui produisent un contenu imaginatif et pertinent sur le plan contextuel, y compris des articles de blog et des descriptions de produits. Ces applications soutiennent les créateurs de contenu en stimulant la créativité, en rationalisant le processus d’écriture et en maintenant une cohérence dans le ton et le style.

Les mises en œuvre pratiques présentées ici illustrent la polyvalence et l’impact des solutions basées sur les modèles de langage volumineux (LLM) dans divers secteurs. Le potentiel de LangChain permet aux développeurs de créer des solutions innovantes, d’optimiser les opérations, d’améliorer l’engagement des utilisateurs et de favoriser la croissance des entreprises. Les success stories sont nombreuses, allant des réductions significatives des temps de résolution des tickets de support aux meilleurs taux de satisfaction des clients pour les chatbots d’e-commerce, ce qui met en évidence les avantages tangibles des applications LLM.

Conclusion

LangChain offre un vaste ensemble d’opportunités pour le développement d’applications dotées de capacités de modèles de langage volumineux. Que vous vous intéressiez à des tâches telles que l’achèvement de texte, la traduction de langues, l’analyse des sentiments, la résumé de texte ou la reconnaissance d’entités nommées, LangChain s’affirme comme une solution polyvalente.

LangChain propose un cadre complet pour créer des applications puissantes grâce à des techniques de chaînage intelligentes. En comprenant les subtilités des différentes chaînes et de leurs configurations, les développeurs peuvent créer des solutions sur mesure pour des tâches complexes. Le routage des entrées à travers les chaînes de routage ajoute une couche de prise de décision intelligente, garantissant que les entrées soient dirigées vers les chemins de traitement les plus adaptés. Grâce à cette connaissance, les développeurs peuvent concevoir des applications innovantes dans tous les secteurs, en rationalisant les processus, en améliorant l’expérience utilisateur et en révolutionnant la façon dont nous interagissons avec le langage dans le monde numérique.

Points clés

• LLMChain, la forme la plus simple de chaîne dans LangChain, transforme les entrées de l’utilisateur en utilisant un modèle de suggestion, offrant ainsi un cadre fondamental et largement utilisé pour interagir avec les modèles de langage volumineux (LLM).
• Les chaînes séquentielles dans LangChain, qu’il s’agisse de chaînes séquentielles simples ou de configurations plus complexes, garantissent que la sortie d’une étape sert d’entrée à la suivante, simplifiant ainsi le processus et permettant des interactions complexes dans diverses applications.
• La chaîne de routage dans LangChain sert de décideur intelligent, dirigeant des entrées spécifiques vers des sous-chaînes spécialisées. Ce routage transparent améliore l’efficacité des tâches en associant les entrées aux chaînes de traitement les plus adaptées.

Questions fréquemment posées

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