웹 애플리케이션 개발에서 LangChain의 잠재력 발휘
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LangChain은 OpenAI의 GPT-3과 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 작동하도록 설계된 최첨단 도구입니다. 여러 구성 요소를 결합하고 복잡한 응용 프로그램을 만드는 프로세스를 단순화합니다. 이 가이드에서는 LangChain과 그 응용 프로그램 사용의 이점을 살펴보겠습니다.
Langchain의 기본 개념
LangChain: LLM을 위한 최고의 솔루션
GPT-3와 같은 LLM은 매우 다재다능하지만 전문 지식이 필요한 작업에 대한 특정 답변을 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. LangChain은 텍스트를 사전 처리하고, 청크로 나누고, 질문이 있을 때 유사한 청크를 검색하여 이러한 제한을 해결합니다. 이를 통해 보다 효율적이고 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
시퀀셜 체인: LangChain의 힘 활용
순차 체인은 LangChain의 핵심 기능으로, 사용자가 여러 구성 요소를 단일 애플리케이션으로 병합할 수 있도록 합니다. 이러한 체인은 순차적으로 작동하며 한 링크의 출력이 다음 링크의 입력이 되어 다양한 LLM의 강점을 활용하여 복잡한 모델을 개발할 수 있습니다.
롱체인 시작하기
LangChain은 LLM으로 구동되는 애플리케이션을 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 이 섹션에서는 LangChain의 필수 기능과 이를 사용하여 고급 웹 응용 프로그램을 만드는 방법을 다룰 것입니다.
랭체인 설치
LangChain을 설치하려면 다음을 실행하십시오.
pip install langchainLLM 및 프롬프트 템플릿
LangChain은 다양한 LLM에 대한 일반 인터페이스를 제공하여 사용자가 API 또는 로컬 설치를 통해 다른 모델로 작업할 수 있도록 합니다. 프롬프트 템플릿은 프롬프트 관리 및 최적화를 용이하게 하여 LLM에서 사용자 입력을 처리하는 방식을 향상시킵니다.
체인: LLM과 프롬프트 결합
체인을 사용하면 사용자가 다단계 워크플로에서 LLM과 프롬프트를 결합하여 더 복잡한 애플리케이션과 향상된 기능을 사용할 수 있습니다.
에이전트 및 도구
에이전트는 관찰을 기반으로 결정을 내리고 조치를 취하는 LLM과 관련된 강력한 도구입니다. 에이전트를 효과적으로 사용하려면 도구, LLM 및 에이전트 유형의 개념을 이해해야 합니다.
메모리: 체인 및 에이전트에 상태 추가
메모리는 체인 또는 에이전트의 호출 간에 상태를 유지하는 개념으로, 고급 응용 프로그램을 허용합니다. LangChain은 메모리를 위한 표준 인터페이스와 메모리 구현 컬렉션을 제공합니다.
문서 로더, 색인 및 텍스트 분할기
LangChain은 언어 모델과 텍스트 데이터의 원활한 통합을 허용합니다. 문서 로더를 사용하면 데이터를 문서에 쉽게 로드할 수 있으며, 텍스트 분할기는 더 나은 처리를 위해 긴 텍스트 조각을 더 작은 덩어리로 나눕니다. 인덱스는 LLM이 문서와 보다 효과적으로 상호 작용할 수 있도록 문서를 구조화하는 데 도움이 됩니다.
엔드투엔드 LangChain 예시
이제 LangChain의 주요 기능을 이해했으므로 LangChain, OpenAI GPT-3 및 Streamlit을 사용하여 웹 앱을 만드는 엔드 투 엔드 예제를 살펴보겠습니다.
1단계: 도구 로드 및 에이전트 초기화
시작하려면 필요한 종속 항목을 설치하고 필요한 도구를 로드합니다.
pip install wikipedia
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["wikipedia", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)2단계: 에이전트 실행
에이전트를 실행하여 LLM과 상호 작용하고 질문에 대한 답을 얻습니다.
agent.run("Ask a question in natural language here.")3단계: 대화에 메모리 사용
체인 또는 에이전트 호출 간에 상태를 유지하기 위해 메모리를 구현합니다.
from langchain import OpenAI, ConversationChain
llm = OpenAI(temperature=0)
conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
conversation.predict(input="Hey!")
conversation.predict(input="Can we have a talk?")
conversation.predict(input="I'm interested in learning AI.")4단계: 문서, 텍스트 분할기 및 색인 작업
데이터를 문서에 로드하고, 텍스트를 더 작은 청크로 분할하고, 인덱스를 사용하여 문서를 구조화하여 언어 모델을 텍스트 데이터와 통합합니다.
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import FAISS
loader = TextLoader('./state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
query = "Who is the current president of United States?"
docs = db.similarity_search(query)결론
이러한 포괄적인 이해를 바탕으로LangChain, OpenAI 및 ChatGPT의 g를 사용하면 이제 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 고급 웹 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 오늘날의 경쟁 시장에서 눈에 띄는 매력적이고 사용자 친화적이며 기능이 뛰어난 웹 앱을 만들기 위해 이러한 최첨단 도구의 기능을 수용하십시오.
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