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백엔드 개발파이썬 튜토리얼Langchain 소개 : AI 기반 언어 모델링

langchain : ai 기반 언어 응용 프로그램 혁신

인공 지능 (AI)과 인간의 독창성이 수렴하여 최첨단 언어 응용 프로그램을 만드는 랭케인의 세계로 뛰어납니다. AI 중심 언어 모델링의 힘을 활용하고 무한한 가능성의 영역을 탐색하십시오. 키 하이라이트 :

langchain : 언어 기반 응용 프로그램 구축을위한 간소화 된 AI 프레임 워크 포괄적 인 기능 : 모델 I/O, 데이터 연결, 체인 인터페이스, 메모리 관리, 에이전트 및 강력한 AI 개발을위한 콜백. 프로덕션 준비 AI 언어 앱을위한 광범위한 실제 응용 프로그램, 디버깅 도구 및 최적화 리소스.

langchain : 깊은 다이브 Python 및 JavaScript에서 사용할 수있는 모듈 식 프레임 워크 인 Langchain은 글로벌 기업에서 개별 애호가에 이르기까지 개발자에게 인간 언어 처리를 반영하는 AI 애플리케이션을 구축 할 수 있도록 개발자에게 권한을 부여합니다. 고유 한 기능은 생성 AI 인터페이스 생성을 단순화하여 NLP 도구 사용을 간소화하고 효율적인 액세스를 위해 방대한 데이터 세트를 구성합니다. 문서 별 Q & A 시스템 구축에서 정교한 챗봇 및 지능형 에이전트 개발에 이르기까지 Langchain은 현대 AI의 게임 체인저입니다.

핵심 랭케 (Core Langchain) 특징 :
    Langchain의 강도는 포괄적 인 기능 세트에 있습니다 :
  • 모델 I/O 및 검색 :
  • 는 다양한 언어 모델 및 외부 데이터 소스와 완벽하게 통합되어 검색 증강 생성 (RAG)을 통해 AI 애플리케이션 기능을 향상시킵니다. 이를 통해 광범위한 텍스트를 요약하거나 특정 데이터 세트를 기반으로 질문에 답하는 것과 같은 작업이 가능합니다.
  • 체인 인터페이스 및 메모리 :
는 구조화 된 데이터 및 비정형 데이터를 처리하는 데 결정적인 정보 흐름 및 데이터 저장을 관리하여 효율적이고 확장 가능한 응용 프로그램의 생성을 용이하게합니다. 채팅 응용 프로그램에서 대화 컨텍스트를 유지하는 데 중요한 메모리, 체인/에이전트 호출 사이에 지속됩니다.

에이전트 및 콜백 : 는 고유 한 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 유연성과 사용자 정의를 제공합니다. 에이전트는 결정을 내리고 행동을 실행하고 결과를 관찰하고 반복하는 반면 콜백은 원활한 데이터 처리를 위해 여러 응용 프로그램 단계를 통합합니다.

랑 체인으로 시작하는 것 : PIP (Python) 또는 NPM (JavaScript)을 사용하여 설치가 간단합니다. 자세한 지침은 해당 문서에서 제공됩니다. JavaScript 배포는 Node.js, CloudFlare Workers, Vercel/Next.js, Supabase Edge 함수, 웹 브라우저 및 Deno를 포함한 다양한 플랫폼에서 지원됩니다. Langchain 표현 언어 (lcel) :

실제 응용 프로그램 및 예 : Langchain의 다양성은 다양한 응용 분야를 통해 빛납니다 :

Q & A Systems

데이터 분석 코드 이해력 챗봇 텍스트 요약

이러한 응용 프로그램은 수많은 산업에 걸쳐 최첨단 NLP를 활용하여 AI 기반 고객 지원 챗봇, 데이터 분석 도구 및 지능형 개인 비서와 같은 영향력있는 솔루션을 만듭니다. Langsmith를 사용한 디버깅 및 최적화 :

Langsmith는 Langchain 응용 프로그램을 디버깅하고 최적화하는 데 귀중한 도구입니다. 신속한 수준의 가시성을 제공하고 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이되며 성능 향상을위한 통찰력을 제공하여 생산 준비 응용 프로그램을 보장합니다.
    랑 체인의 미래 : 랭케인의 미래는 밝고 기술 발전, 통합 및 지역 사회 기여로 인해 밝습니다. 예상되는 발전에는 용량 증가, 비전 및 언어 능력 통합, 학제 간 응용 분야가 포함됩니다. 편견, 개인 정보 및 보안 문제와 같은 잠재적 위험을 해결하는 것이 중요합니다. langchain faqs :
  • Langchain은 언어 모델에 의해 구동되는 AI 응용 프로그램 구축, 데이터 구성 단순화 및 컨텍스트 인식 응답을 가능하게하는 데 사용됩니다.
  • Langchain의 핵심 개념은 무엇입니까?
  • 복잡한 응용 프로그램 개발을위한 표준 인터페이스 및 기능을 제공하는 AI 애플리케이션 및 챗봇을 생성하기위한 오픈 소스 프레임 워크.
langchain vs. llm : langchain은 일반 LLM 인터페이스, 프롬프트 관리 및 장기 메모리를 포함하여 광범위한 기능을 제공하는 반면, LLM은 하위 수준의 메모리의 체인을 만드는 데 중점을 둡니다.

위 내용은 Langchain 소개 : AI 기반 언어 모델링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

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