使用LangChain构建基于LLM的应用程序

使用LangChain构建LLM应用程序

介绍

欢迎来到语言处理的未来！在一个语言是连接人与技术的桥梁的世界中，自然语言处理（NLP）的进展已经开启了令人难以置信的机遇。其中之一是革命性的语言模型，称为LLM（大型语言模型），它彻底改变了我们与基于文本的数据交互的方式。我们将探索LLM的奇迹，并学习如何利用LangChain构建基于LLM的应用，LangChain是一个创新的平台，充分发挥LLM的潜力。

由于它们理解和生成类似人类文本的能力，语言模型在各种应用中变得非常重要。这些模型已经彻底改变了自然语言处理任务，例如机器翻译、情感分析、聊天机器人和内容生成。它们提供宝贵的见解，改善沟通，增强用户体验。

学习目标

  • 了解语言模型（LLM）的基本原理以及在构建智能应用中的重要性。
  • 学习如何将LangChain整合到应用程序开发工作流中，并利用其API。
  • 了解LangChain的功能和用途。
  • 使用LangChain与各种LLM进行交互。
  • 使用LLM创建对话式聊天机器人。
  • 了解使用LangChain进行LLM微调的意义。

本文是Data Science Blogathon的一部分。

什么是LLM？

LLM，即大型语言模型，是指经过大量文本数据训练的最先进的语言模型。它利用深度学习技术理解和生成类似人类文本，使其成为一种强大的工具，可用于文本补全、语言翻译、情感分析等各种应用。最著名的LLM之一是OpenAI的GPT-3，它因其语言生成能力而受到广泛关注和赞誉。

介绍LangChain

想象一下，你的应用程序可以轻松理解和生成类似人类的文本的世界。欢迎来到LangChain，一个开创性的平台，打开了语言模型（LLM）迷人领域的大门。使用LangChain，您可以将LLM无缝集成到您的项目中，发挥其非凡的能力。让我们踏上一段令人兴奋的旅程，探索LangChain揭示的迷人特性和无限可能性。

LangChain是一个先进的平台，为开发人员提供了无缝和直观的界面，以充分利用LLM在其应用程序中的能力。它提供了一系列API和工具，简化了将LLM集成到您的项目中，使您能够发掘语言处理的全部潜力。

LangChain的特点和能力

LangChain拥有一系列特点和能力，将使您惊叹不已。从完成句子到分析情感，从翻译语言到识别命名实体，LangChain为您提供了处理语言的工具，为您创造奇迹。在探索API文档时，您将发现如何有效使用这些功能的秘密，就像一个掌握魔法咒语的巫师。

将LLM集成到您的项目中

掌握了LangChain的特点和能力之后，现在是时候将魔法融入您自己的项目中了。使用LangChain SDK，您可以无缝地将LLM的非凡能力与您现有的代码库合并。只需几行代码，您就能召唤LLM的语言处理能力，将您的应用程序转变为理解和生成类似人类文本的智能实体。

LLM的魔力释放

使用LangChain，您的想象力的可能性是无限的。想象一下，聊天机器人能够进行引人入胜的对话，为用户提供有帮助和机智的回应。想象一下，电子商务平台能够如此准确地推荐产品，以至于客户无法抗拒购买。想象一下，医疗应用程序能够提供个性化的医疗信息，使患者能够做出明智的决策。创造这些令人难以置信的体验的力量就在您的掌握之中。

设置LangChain

在开始使用LangChain之前，我们需要确保正确安装和设置。您还将获得导入与LLMs有效工作所需的必要库和依赖项的说明。

导入必要的库

import langchain
import openai
import os
import IPython
from langchain.llms import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage
)
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain import ConversationChain

load_dotenv()
# API配置
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

使用LangChain与LLMs进行交互

使用LangChain与LLMs进行交互涉及一系列步骤，使您能够利用预训练的语言模型的强大功能进行文本生成和理解任务。以下是每个部分的详细说明以及代码实现。

初始化LLM

要在LangChain中初始化LLM，您首先需要导入必要的库和依赖项。例如，如果您使用Python编程语言，可以导入`langchain`库并指定要使用的语言模型。以下是一个示例：

from langchain import LangModel

# 指定要使用的语言模型
model_name = 'gpt3'

# 初始化LLM
llm = LangModel(model_name)

输入提示

一旦您初始化了LLM，您可以输入提示来生成文本或获取回复。提示用作语言模型生成文本的起点。您可以根据需要提供单个提示或多个提示。以下是一个示例：

# 输入单个提示
prompt = "从前有一天"

# 根据提示生成文本
generated_text = llm.generate_text(prompt)

检索生成的文本或回复

一旦您输入了提示，您可以从LLM中检索生成的文本或回复。生成的文本或回复将基于提示提供的上下文和语言模型的能力。以下是一个示例：

# 打印生成的文本
print(generated_text)

# 打印回复
for response in responses:
    print(response)

通过遵循这些步骤并实现相应的代码，您可以无缝地与使用LangChain进行预训练的LLMs进行交互，利用它们在各种文本生成和理解任务中的能力。

LangChain可以做什么？

LangChain具有多种功能，为开发人员提供了广泛的探索和利用应用程序的可能性。让我们深入了解LangChain的关键组件-模型、提示、链、索引和内存，并发现每个组件可以实现的功能。

模型

目前有许多新的LLMs出现。LangChain为各种模型提供了简化的接口和集成。

LangChain的核心是强大的语言模型（LLMs），它们使应用程序能够理解和生成类似人类的文本。通过LangChain，开发人员可以访问大量的LLMs，每个LLM都经过大量数据的训练，以在各种与语言相关的任务上表现出色。无论是理解用户查询、生成回复还是执行复杂的语言任务，LangChain的模型都是语言处理能力的支撑。

from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")

# LLM将提示作为输入并输出完成结果
prompt = "一个月有多少天"
completion = llm(prompt)

聊天模型

使用ChatOpenAI类设置用户与AI聊天机器人之间的对话。聊天机器人使用温度为0进行初始化，使其回复更加专注和确定性。对话以系统消息表明机器人的目的开始，然后是用户消息表达对食物的偏好。聊天机器人将根据给定的输入生成回复。

chat = ChatOpenAI(temperature=0)

chat(
    [
        SystemMessage(content="你是一个很好的AI机器人，能帮助用户在一句话中找出要吃什么"),
        HumanMessage(content="我喜欢西红柿，我应该吃什么？")
    ]
)

文本嵌入模型

文本输入被文本嵌入模型接收，然后输出一个表示输入文本的嵌入列表。通过嵌入，可以从文本中提取信息。后续可以将这些信息应用于诸如确定两个文本的相似程度等任务。

embeddings = OpenAIEmbeddings()

text = "爱丽丝有一只鹦鹉。爱丽丝的宠物是什么动物？"
text_embedding = embeddings.embed_query(text)

提示

尽管在语言模型中添加提示应该感觉很自然，但是在获得期望的结果之前，您必须对提示进行重大更改。这被称为提示工程。

一旦您有了一个好的提示，您可能希望将其作为其他事物的模板。因此，LangChain提供了PromptTemplates，可以使用不同的组件构建提示。

template = "一个制造{product}的公司的好名字是什么？"

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template=template,
)

prompt.format(product="五彩袜子")

链

在LangChain中，将LLM与其他组件结合起来创建应用的过程称为链。示例包括：

  • 组合提示模板和LLM
  • 通过使用第一个LLM的输出作为第二个LLM的输入，可以按顺序组合多个LLM。
  • 将LLM与外部数据结合，例如回答问题。
  • 将LLM与长期记忆（例如聊天记录）结合。
chain = LLMChain(llm = llm, 
                  prompt = prompt)

chain.run("五彩袜子")

索引

LLM的一个缺点是缺乏上下文信息，例如特定文档或电子邮件的访问。让LLM可以访问特定的外部数据将帮助您避免这个问题。

一旦将外部数据准备好并存储为文档，您可以使用文本嵌入模型将其索引到名为VectorStore的向量数据库中。

现在，向量存储器已将您的文档存储为嵌入。有了这些外部数据，您现在可以执行许多操作。

让我们将其用于基于信息检索的问答任务。

retriever = db.as_retriever()

qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm, 
    chain_type="stuff", 
    retriever=retriever, 
    return_source_documents=True)

query = "我永远不会做什么？"
result = qa({"query": query})

print(result['result'])

记忆

对于像聊天机器人这样的程序来说，能够回忆以前的对话非常重要。然而，除非输入聊天记录，否则LLM默认没有任何长期记忆。

通过提供处理聊天记录的多种选项，LangChain通过保持所有对话、跟踪最近的K个对话并总结对话内容来解决这个问题。

conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
conversation.predict(input="爱丽丝有一只鹦鹉。")
conversation.predict(input="鲍勃有两只猫。")
conversation.predict(input="爱丽丝和鲍勃一共有多少只宠物？")

构建对话聊天机器人

对话聊天机器人已成为许多应用的重要组成部分，为用户提供无缝互动和个性化体验。构建成功聊天机器人的关键在于其理解和生成类似人类回复的能力。借助LangChain的先进语言处理能力，您可以创建智能聊天机器人，超越传统的基于规则的系统。

导入必要的库

from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMChain
from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate

# Chat specific components
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

使用Prompt模板

这将创建一个聊天机器人模板，通过将用户输入并将其整合到预定义的笑话格式中生成笑话。它使用PromptTemplate和ConversationBufferMemory来存储和检索聊天历史，使聊天机器人能够生成相关上下文的笑话。

template = """
你是一个乐于助人的聊天机器人。
你的目标是帮助用户制造笑话。
从用户的话语中制造一个笑话

{chat_history}
用户：{human_input}
聊天机器人:"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["chat_history", "human_input"], 
    template=template
)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

聊天机器人

这将设置LLMChain类的实例，该类利用OpenAI语言模型生成响应。然后使用‘llm_chain.predict()’方法根据提供的用户输入生成响应。

llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAI(temperature=0), 
    prompt=prompt, 
    verbose=True, 
    memory=memory
)
llm_chain.predict(human_input="梨是水果还是蔬菜？")

使用LangChain对LLM进行微调

微调是一个过程，即在特定数据集上进一步训练现有的预训练LLM，以使其适应特定的任务或领域。通过让模型接触任务特定的数据，它能够更好地理解目标领域的细微差别、上下文和复杂性。这个过程使开发者能够改进模型的性能，提高准确性，并使其更加适用于实际应用。

介绍LangChain的微调能力

LangChain通过为开发者提供一个全面的框架，让开发者能够在自定义数据集上训练LLM，将微调推向新的高度。它提供了一个用户友好的界面和一套工具，简化了微调的过程。LangChain支持各种流行的LLM架构，如GPT-3，使开发者能够在应用中使用最先进的模型。使用LangChain，您可以自定义和优化LLM，尽在掌握。

使用LangChain进行微调的工作流程

数据集准备

要微调LLM，将数据集调整到特定的任务或领域。首先收集或策划一个与目标应用相吻合的标记数据集。该数据集应包括输入-输出对或适合微调过程的适当格式。

配置参数

在LangChain界面中，开发者可以指定所需的LLM架构，例如层数、模型大小和其他相关参数。这些配置定义了要训练的模型的架构和容量，使开发者能够在性能和计算资源之间取得正确的平衡。

训练过程

LangChain利用分布式计算资源高效地训练LLM。开发者启动训练过程，LangChain优化训练流水线，确保资源的高效利用和更快的收敛速度。在训练过程中，模型从提供的数据集中学习，调整其参数以捕捉目标任务或领域的细微差别和模式。

一旦准备好数据集，您可以使用LangChain开始微调过程。首先，导入必要的库和依赖项。然后，初始化预训练的LLM，并在自定义数据集上进行微调。以下是一个示例：

from langchain import LangModel

# 初始化预训练的LLM
pre_trained_model = LangModel('gpt3')

# 加载和预处理数据集
dataset = load_dataset('your_dataset.txt')
preprocessed_dataset = preprocess(dataset)

# 在您的数据集上微调LLM
fine_tuned_model = pre_trained_model.fine_tune(preprocessed_dataset, 
  num_epochs=5, batch_size=16)

在这个示例中，我们加载数据集，将其预处理为所需的格式，然后使用LangModel的`fine_tune`方法在预处理的数据集上训练LLM。您可以根据具体需求调整训练时的参数，如训练轮数和批次大小。

评估

在对LLM进行微调后，评估其性能至关重要。这一步骤有助于评估模型在特定任务上的适应能力。您可以使用适当的指标和单独的测试数据集来评估经过微调的模型。以下是一个示例：

# 准备测试数据集
test_dataset = load_dataset('your_test_dataset.txt')
preprocessed_test_dataset = preprocess(test_dataset)

# 评估经过微调的LLM
evaluation_results = fine_tuned_model.evaluate(preprocessed_test_dataset)

评估结果提供了对您经过微调的LLM的效果的了解。您可以使用准确率、精确率、召回率或领域特定的指标来衡量模型的性能。

通过遵循这些步骤并实施提供的代码示例，您可以有效地使用LangChain对预训练的LLM进行微调。这个过程允许您定制语言模型的行为，使其更加适合和相关于您特定的应用需求。

使用LangChain的好处

  • 使用LangChain对LLM进行微调可以提高模型的准确性和上下文相关性，从而获得更高质量的输出。
  • LangChain允许开发人员自定义LLM以处理独特的任务、行业特定的术语和领域特定的上下文，满足特定用户需求。
  • 经过微调的LLM可以开发出具有更深入理解领域特定语言的强大应用程序，从而实现更准确和具有上下文意识的响应。
  • 使用LangChain进行微调可以减少对大量训练数据和计算资源的需求，节省时间和精力，同时实现显著的性能提升。

真实世界的应用案例和成功故事

我们将深入探讨LLM驱动的应用程序的真实世界示例和成功故事，展示LLM和LangChain在广泛的行业中产生了重大影响。我们将探讨这些应用程序如何改变客户支持、电子商务、医疗保健和内容生成，从而提高用户体验和增强业务结果。

客户支持

LLM驱动的聊天机器人通过为用户提供即时和个性化的帮助，彻底改变了客户支持。公司正在利用LangChain构建能够理解客户查询、提供相关信息甚至处理复杂交易的聊天机器人。这些聊天机器人可以处理大量的查询，确保全天候支持，同时减少等待时间，提高客户满意度。

电子商务

使用LLM改进电子商务行业中的购物体验。LangChain使开发人员能够构建可以理解产品描述、用户偏好和购买模式的应用程序。通过利用LLM的能力，电子商务平台可以提供个性化的产品推荐、回答客户查询，甚至生成创意产品描述，从而增加销量和客户参与度。

医疗保健

LLM驱动的应用正在改变医疗保健行业，改善患者护理、诊断和治疗流程。LangChain使得可以开发智能虚拟助手，能够理解医疗查询、提供准确信息，甚至根据症状对患者进行分诊。这些应用程序促进了更快地获取医疗信息，减轻了医疗服务提供者的负担，使患者能够对自己的健康做出明智的决策。

内容生成

LLM在内容生成和创作方面被证明是有价值的工具。LangChain使得开发人员能够构建可以生成创意和上下文相关内容的应用程序，例如博客文章、产品描述和社交媒体帖子。这些应用程序帮助内容创作者产生创意、提高写作效率，并保持语调和风格的一致性。

这些真实世界的应用案例展示了LLM驱动应用程序在各个行业中的多功能性和影响力。通过利用LangChain的能力，开发人员可以创建创新的解决方案，简化流程，改善用户体验，推动业务增长。

已经实施LLM驱动应用程序的公司的成功故事展示了实际的好处和成果。例如，一家大型电子商务平台实施的客户支持聊天机器人大大缩短了支持工单解决时间，提高了客户满意度评分。同样，利用LLM能力的医疗应用程序提高了分诊准确性，缩短了急诊室的等待时间，最终挽救了生命。

结论

LangChain在构建LLM驱动的应用程序方面开启了无限的可能性。如果您对文本补全、语言翻译、情感分析、文本摘要或命名实体识别感兴趣，LangChain提供了直观的平台和强大的API，将您的想法变为现实。通过利用LLM的能力，您可以创建理解和生成类似人类文本的智能应用程序，彻底改变我们与语言的互动方式。

主要要点

  • LangChain使得开发者可以利用语言模型（LLM）的出色能力来理解和生成类似人类的文本的应用程序。
  • 借助LangChain直观的平台，开发者可以轻松地将LLM集成到他们的项目中，只需安装LangChain SDK并使用API凭证进行身份验证。
  • 通过通过LangChain将LLM融入应用程序，开发者可以创建提供更自然和上下文感知的用户交互的应用程序，从而提供更好的用户体验和提高用户参与度。

常见问题

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