Comment créer une application LLM simple avec LCEL? - Analytique Vidhya

Cet article montre la création d'une application multilingue utilisant Langchain pour traduire le texte de l'anglais vers d'autres langues, en se concentrant spécifiquement sur la traduction de l'anglais à japonais. Il vous guide à travers la création d'une application de base, expliquant les principaux concepts de Langchain et les workflows.

Concepts clés couverts:

Le tutoriel couvre plusieurs aspects cruciaux de Langchain:

1. Interaction du modèle de grande langue (LLM): l'application interagit directement avec un LLM (comme GPT-4 d'OpenAI) pour effectuer la traduction, envoyer des invites et recevoir du texte traduit.

2. L'ingénierie rapide et l'analyse de sortie: les modèles d'invites sont utilisés pour créer des invites flexibles pour l'entrée de texte dynamique. Les analyseurs de sortie s'assurent que la réponse de LLM est correctement formatée et que seul le texte traduit est extrait.

3. Langchain Expression Language (LCEL): LCEL simplifie le processus de chaînage entre plusieurs étapes (création invite, appel LLM, analyse de sortie) dans un flux de travail rationalisé.

4. Débogage avec Langsmith: Le tutoriel intègre Langsmith pour la surveillance, le traçage du flux de données et le débogage des composants de l'application.

5. Déploiement avec Langserve: Langserve est utilisé pour déployer l'application en tant qu'API REST accessible au cloud.

Guide étape par étape (simplifié):

Le tutoriel fournit un guide détaillé étape par étape, mais voici une version condensée:

1. Installez les bibliothèques: Installez les bibliothèques Python nécessaires ( langchain , langchain-openai , fastapi , uvicorn , langserve ).

2. Configurez le modèle OpenAI: configurez votre clé API OpenAI et instanciez le modèle GPT-4.

3. Traduction de base: démontre une traduction simple en utilisant le système et les messages humains.

4. Analyse de sortie: introduit les analyseurs de sortie pour extraire uniquement le texte traduit de la réponse de la LLM.

5. Composants de chaînage: montre comment enchaîner le modèle et analyser ensemble en utilisant le | opérateur pour un flux de travail plus efficace.

6. Modèles d'invite: crée un modèle d'invite pour l'entrée de texte dynamique, ce qui rend la traduction plus polyvalente.

7. Chaîne LCEL: démontre le chaînage du modèle, du modèle et de l'analyseur invite à l'aide de LCEL pour un pipeline de traduction complet.

8. Langsmith Intégration: explique comment activer Langsmith pour le débogage et le traçage.

9. Déploiement de Langserve: vous guide dans le déploiement de l'application en tant qu'API REST à l'aide de Langserve.

10. L'exécution de l'interaction Server et API: montre comment exécuter le serveur Langserve et interagir avec l'API déployé par programme.

L'article se termine par une section FAQ concernant les questions courantes sur Langchain, ses composants et le flux de travail global. Le tutoriel fournit une base solide pour construire des applications multilingues plus complexes à l'aide de Langchain.

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!