Bagaimana untuk membina aplikasi LLM yang mudah dengan LCEL? - Analytics Vidhya

Artikel ini menunjukkan membina aplikasi berbilang bahasa menggunakan Langchain untuk menterjemahkan teks dari bahasa Inggeris ke bahasa lain, khususnya memberi tumpuan kepada terjemahan bahasa Inggeris-ke-Jepun. Ia membimbing anda melalui membuat aplikasi asas, menerangkan konsep Langchain utama dan aliran kerja.

Konsep utama dilindungi:

Tutorial ini merangkumi beberapa aspek Langchain penting:

1. Interaksi Model Besar (LLM): Aplikasi ini secara langsung berinteraksi dengan LLM (seperti OpenAI's GPT-4) untuk melaksanakan terjemahan, menghantar arahan dan menerima teks terjemahan.

2. Parsing Kejuruteraan dan Output Prompt: Templat Prompt digunakan untuk membuat arahan fleksibel untuk input teks dinamik. Parser output memastikan tindak balas LLM diformat dengan betul dan hanya teks yang diterjemahkan diekstrak.

3. Langchain Expression Language (LCEL): LCEL memudahkan proses berantai bersama beberapa langkah (penciptaan segera, panggilan LLM, parsing output) ke dalam aliran kerja yang diselaraskan.

4. Debugging dengan Langsmith: Tutorial mengintegrasikan Langsmith untuk pemantauan, mengesan aliran data, dan menyahpepijat komponen aplikasi.

5. Penyebaran dengan Langserve: Langserve digunakan untuk menggunakan aplikasi sebagai API REST yang boleh diakses awan.

Panduan langkah demi langkah (dipermudahkan):

Tutorial ini menyediakan panduan terperinci, langkah demi langkah, tetapi inilah versi pekat:

1. Pasang perpustakaan: Pasang perpustakaan python yang diperlukan ( langchain , langchain-openai , fastapi , uvicorn , langserve ).

2. Sediakan Model Terbuka: Konfigurasikan kunci API OpenAI anda dan instantiate model GPT-4.

3. Terjemahan Asas: Menunjukkan terjemahan mudah menggunakan sistem dan mesej manusia.

4. Output Parsing: Memperkenalkan parser output untuk mengekstrak hanya teks yang diterjemahkan dari respons LLM.

5. Komponen Chaining: Menunjukkan bagaimana untuk mengikat model dan parser bersama -sama menggunakan | pengendali untuk aliran kerja yang lebih cekap.

6. Templat Prompt: Mewujudkan templat segera untuk input teks dinamik, menjadikan terjemahan lebih serba boleh.

7. LCEL Chaining: Menunjukkan Chaining Templat, Model, dan Parser Prompt menggunakan LCEL untuk saluran terjemahan lengkap.

8. Integrasi Langsmith: menerangkan bagaimana untuk membolehkan Langsmith untuk menyahpepijat dan mengesan.

9. Langserve Deployment: Membimbing anda melalui penggunaan aplikasi sebagai API REST menggunakan Langserve.

10. Menjalankan Interaksi Pelayan dan API: menunjukkan cara menjalankan pelayan Langserve dan berinteraksi dengan API yang digunakan secara programatik.

Artikel ini menyimpulkan dengan seksyen FAQ yang menangani soalan umum mengenai Langchain, komponennya, dan aliran kerja keseluruhan. Tutorial ini menyediakan asas yang kukuh untuk membina aplikasi berbilang bahasa yang lebih kompleks menggunakan Langchain.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membina aplikasi LLM yang mudah dengan LCEL? - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!