Une introduction à l'ingénierie rapide avec Langchain

Langchain: rationalisation du développement des applications LLM avec ingénierie rapide améliorée

Langchain, un cadre open source, simplifie les applications de création en tirant parti des modèles de langage comme GPT, LLAMA et Mistral. Sa force réside dans ses capacités avancées d'ingénierie rapide, optimisant des invites à des réponses précises et pertinentes. Ce guide explore les caractéristiques principales de Langchain: invites, modèles d'invites, mémoire, agents et chaînes, illustrés d'exemples de code python.

Comprendre l'ingénierie rapide

ingénierie rapide artisanat des entrées de texte efficaces pour une AI générative. Il s'agit de comment vous demandez, englobant le libellé, la tonalité, le contexte et même l'attribution de rôles à l'IA (par exemple, simulant un haut-parleur natif). L'apprentissage à quelques coups, en utilisant des exemples dans l'invite, est également précieux pour les tâches complexes. Pour la génération d'images ou d'audio, invite les détails des sorties souhaitées, du sujet et du style à l'humeur.

Composants invites essentiels

Les invites efficaces incluent généralement:

1. Instructions: Spécifiez la tâche, l'utilisation des informations, la gestion des requêtes et le format de sortie.
2. Entrée d'exemple: Entrées d'échantillons démontrant les attentes.
3. Exemple de sortie: sorties correspondantes pour les entrées d'échantillons.
4. requête: l'entrée réelle pour le traitement.

Bien que la requête soit essentielle, les instructions ont un impact significatif sur la qualité de la réponse. Exemples guider le format de sortie souhaité.

Tire en tirant des invites Langchain

Langchain's PromptTemplate simplifie la création et la gestion rapides. Les modèles de structure d'invites, y compris les directives, les exemple d'entrées (exemples à quelques coups), les questions et le contexte. Langchain vise des modèles d'agnostiques du modèle, facilitant le transfert facile entre les modèles.

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate.from_template(
    "Tell me a {adjective} joke about {content}."
)
print(prompt_template.format(adjective="sad", content="data scientists"))

Sortie: Tell me a sad joke about data scientists.

Même sans variables:

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke")
print(prompt_template.format())

Sortie: Tell me a joke

pour les applications de chat, ChatPromptTemplate gère l'historique des messages:

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),
        ("human", "Hello, how are you doing?"),
        ("ai", "I'm doing well, thanks!"),
        ("human", "{user_input}"),
    ]
)

messages = chat_template.format_messages(name="Bob", user_input="What is your name?")
print(messages)

Pourquoi utiliser PromptTemplate? La réutilisabilité, la modularité, la lisibilité et la maintenance plus facile sont des avantages clés.

Langchain Mémoire: préserver le contexte conversationnel

Dans les applications de chat, se souvenir des interactions passées est cruciale. Les fonctionnalités de la mémoire de Langchain améliorent les invites avec les détails de la conversation passés. ConversationBufferMemory est un exemple simple:

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate.from_template(
    "Tell me a {adjective} joke about {content}."
)
print(prompt_template.format(adjective="sad", content="data scientists"))

Cela renvoie un dictionnaire contenant l'histoire de la conversation.

chaînes de Langchain: Orchestrer les processus en plusieurs étapes

Pour les tâches complexes, le chaînage de plusieurs étapes ou modèles est nécessaire. Les chaînes de Langchain (en utilisant le LCEL recommandé ou l'interface de la chaîne héritée) facilitent ceci:

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke")
print(prompt_template.format())

les opérations de chaînes de l'opérateur de tuyau (|).

Agents de Langchain: sélection d'action intelligente

Les agents utilisent des modèles de langage pour choisir des actions, contrairement aux chaînes prédéfinies. Ils utilisent des outils et des kits d'outils, prenant des décisions basées sur l'entrée des utilisateurs et les étapes intermédiaires. Plus de détails peuvent être trouvés dans le Guide officiel de Langchain.

Conclusion

Langchain rationalise le développement d'applications LLM via ses outils d'ingénierie rapide sophistiqués. Des fonctionnalités telles que PromptTemplate et la mémoire améliorent l'efficacité et la pertinence. Les chaînes et les agents étendent les capacités à des applications complexes en plusieurs étapes. Langchain propose une approche conviviale pour construire des applications LLM puissantes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!