Genai: Bauen von Lappensystemen mit Langchain

im Alter der generativen KI hat retrieval-generale Generation (RAG) zu einem leistungsfähigen Ansatz für den Aufbau intelligenter, kontextbezogener Anwendungen hervorgegangen. RAG kombiniert die Stärken großer Sprachmodelle (LLMs) mit effizienten Dokumentenabruftechniken, um Abfragen basierend auf bestimmten Daten zu beantworten. In diesem Blog untersuchen wir, wie eine RAG-Pipeline mit Langchain , gpt-4o , ullama , goq usw.

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Schlüsselmerkmale der Lag -Pipeline

1. Datenab Abruf : Daten aus Webquellen, lokalen Dateien oder APIs mithilfe von Langchain -Ladern abrufen.
2. Dokumentverarbeitung : Dokumente in kleinere Stücke zum effizienten Abruf unter Verwendung von Textspalten zerlegen, wodurch eine bessere Indizierung und schnellere Suchergebnisse ermöglicht werden.
3. Vektor-Einbettung : Darstellung von Dokumentenbrocken als hochdimensionale Vektoren unter Verwendung von OpenAI-Einbettungen oder anderen Einbettungstechniken zur flexiblen Integration.
4. Abfrageverarbeitung : Rufen Sie die relevantesten Dokumentbrocken ab und verwenden Sie LLMs (wie GPT-4O oder ähnliche Modelle), um genaue, kontextbasierte Antworten zu generieren.
5. Interaktive UI : Eine nahtlose Benutzeroberfläche, die mit Streamlit für Dokument -Uploads, Abfragen und Ergebnisvisualisierung erstellt wurde.
6. Modellintegration : Die Pipeline unterstützt sowohl Cloud-basierte als auch lokale Modelle und stellt die Anpassungsfähigkeit basierend auf den Projektanforderungen sicher.

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Tools und Bibliotheken verwendet

Diese Implementierung beruht auf einer Reihe leistungsstarker Bibliotheken und Tools:

• langchain_openai: Für OpenAI-Einbettungen und -Integrationen.
• langchain_core: Kerndienstprogramme zum Erstellen von LangChain-Workflows.
• python-dotenv: Zur sicheren Verwaltung von API-Schlüsseln und Umgebungsvariablen.
• streamlit: Zum Erstellen einer interaktiven Benutzeroberfläche.
• langchain_community: Von der Community bereitgestellte Tools, einschließlich Dokumentladern.
• langserve: Zur Bereitstellung der Pipeline als Dienst.
• fastapi: Zum Erstellen einer robusten API für die RAG-Anwendung.
• uvicorn: Zur Bereitstellung der FastAPI-Anwendung.
• sse_starlette: Zur Verarbeitung von vom Server gesendeten Ereignissen.
• bs4 und beautifulsoup4: Zum Web-Scraping und Extrahieren von Daten aus HTML-Inhalten.
• pypdf und PyPDF2: Zum Verarbeiten und Extrahieren von Daten aus PDF-Dateien.
• chromadb und faiss-cpu: Zur Verwaltung von Vektorspeichern und zur effizienten Ähnlichkeitssuche.
• groq: Zur Integration mit GPT-4o.
• cassio: Werkzeuge für erweiterte Vektoroperationen.
• Wikipedia und arxiv: Zum Laden von Daten aus Online-Quellen.
• langchainhub: Für den Zugriff auf vorgefertigte Tools und Komponenten.
• Satztransformatoren: Zum Erstellen hochwertiger Vektoreinbettungen.
• langchain-objectbox: Zum Verwalten von Vektoreinbettungen mit ObjectBox.
• langchain: Das Rückgrat der RAG-Pipeline, das den Dokumentenabruf und die LLM-Integration übernimmt.

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Wie es funktioniert

1. Einrichten der Umgebung:

   • Verwenden Sie Tools zur Umgebungsverwaltung, um API-Schlüssel sicher zu laden und Einstellungen sowohl für cloudbasierte als auch für lokale Modelle zu konfigurieren.

2. Datenladen:

   • Laden Sie Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Online-Dokumenten, lokalen Verzeichnissen oder PDFs.

3. Dokumentenaufteilung:

   • Teilen Sie große Dokumente in kleinere, überschaubare Teile auf, um einen schnelleren Abruf und eine bessere Genauigkeit bei der Suche zu gewährleisten.

4. Vektoreinbettungen mit ObjectBox:

   • Konvertieren Sie Dokumentblöcke in numerische Vektoren für ähnlichkeitsbasierte Suchen.
   • Verwenden Sie ObjectBox oder andere Vektordatenbanken, um Einbettungen zu speichern und so einen Datenabruf mit hoher Geschwindigkeit zu ermöglichen.

5. Abfragebehandlung:

   • Kombinieren Sie das Abrufen von Dokumenten mit der kontextbezogenen Antwortgenerierung, um Anfragen präzise und klar zu beantworten.

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Lokale vs. bezahlte LLMs

Bei der Implementierung einer RAG-Pipeline hängt die Wahl zwischen lokalen und kostenpflichtigen LLMs von den Projektanforderungen und -beschränkungen ab. Hier ein kurzer Vergleich:

Feature	Local LLMs	Paid LLMs (e.g., OpenAI GPT)
Data Privacy	High – Data stays on local machines.	Moderate – Data sent to external APIs.
Cost	One-time infrastructure setup.	Recurring API usage costs.
Performance	Dependent on local hardware.	Scalable and optimized by providers.
Flexibility	Fully customizable.	Limited to API functionality.
Ease of Use	Requires setup and maintenance.	Ready-to-use with minimal setup.
Offline Capability	Yes.	No – Requires internet connection.

Für Projekte, die hohe Datenschutz- oder Offline -Funktionen erfordern, sind lokale LLMs ideal. Für skalierbare, wartungsfreie Implementierungen sind bezahlte LLMs häufig die bessere Wahl.

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Interaktive Benutzeroberfläche mit stromanischer Sprache

Die Anwendung integriert sich in streamlit , um eine intuitive Schnittstelle zu erstellen, in der Benutzer:

können

• Laden Sie Dokumente zum Einbettung hoch.
• Geben Sie Abfragen ein, um den Inhalt des Dokuments abzurufen und zu analysieren.
• Relevante Dokument-Snippets und LLM-generierte Antworten in Echtzeit anzeigen.

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Warum Lag wichtig ist

RAG ermächtigt Anwendungen auf:

• Geben Sie genaue und kontextbewusste Antworten basierend auf benutzerspezifischen Daten an.
• große Datensätze effizient mit fortgeschrittenen Abrufmechanismen verarbeiten.
• Abruf und Generation nahtlos kombinieren und die Fähigkeiten von LLMs verbessern.
• Unterstützung flexibler Bereitstellungsoptionen für verschiedene Projektanforderungen.

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Github -Repository

Sie können die vollständige Implementierung in diesem Github -Repository untersuchen. Es enthält die gesamte Dokumentation, die erforderlich ist, um eine eigene Lappenanwendung zu erstellen.

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Diese Demonstration zeigt das immense Potenzial, Langchain mit LLM- und Vektor -Datenbanken zu kombinieren. Unabhängig davon, ob Sie Chatbots, Wissensassistenten oder Forschungsinstrumente erstellen, bietet RAG eine solide Grundlage für die Bereitstellung robuster, datengesteuerter Ergebnisse.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGenai: Bauen von Lappensystemen mit Langchain. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!