LangChain nedir?
LangChain, büyük dil modellerine (LLM'ler) dayalı uygulamalar oluşturmaya yarayan açık kaynaklı bir çerçevedir. LLM'ler, soruları yanıtlamak veya metin tabanlı istemlerden görüntüler oluşturmak gibi kullanıcı sorularına yanıt üretebilen büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş büyük derin öğrenme modelleridir. LangChain, modellerin ürettiği bilgilerin özelleştirilmesini, doğruluğunu ve alaka düzeyini geliştirmek için hem araçlar hem de soyutlamalar sağlar. Örneğin, geliştiriciler yeni komut istemi zincirleri oluşturmak veya mevcut şablonları özelleştirmek için LangChain bileşenlerini kullanabilir. LangChain ayrıca LLM'lerin yeniden eğitim almadan yeni veri kümelerine erişmesine izin veren bileşenler içerir.
LangChain neden önemlidir?
LLM'ler genel bir bağlamda istemlere yanıt verme konusunda mükemmel olsa da hiç eğitilmedikleri belirli bir alanda mücadele ederler. İstemler, insanların bir LLM'den yanıt aramak için kullandıkları sorgulardır. Örneğin bir LLM, bir tahmin sunarak bir bilgisayarın ne kadara mal olduğuna dair bir cevap verebilir. Ancak şirketinizin sattığı belirli bir bilgisayar modelinin fiyatını listelemez.
Makine öğrenimi mühendisleri bunu yapmak için LLM'yi kuruluşun dahili veri kaynaklarıyla entegre etmeli ve bir veri bilimcisinin girdileri belirli bir yapı ve bağlama sahip üretken bir modele iyileştirdiği bir uygulama olan istem mühendisliğini uygulamalıdır.
LangChain, bu tür verilere duyarlı uygulamalar geliştirmek için ara adımları kolaylaştırarak istem mühendisliği daha verimli hale getirir. Sohbet robotları soru cevaplama, içerik oluşturma, özetleyiciler ve daha fazlası dahil olmak üzere dil modelleri tarafından desteklenen çeşitli uygulamaları daha kolay bir şekilde geliştirmek için tasarlanmıştır.
Aşağıdaki bölümlerde LangChain'in faydaları açıklanmaktadır.
Dil modellerini yeniden kullanma
Kuruluşlar LangChain ile LLM'leri yeniden eğitmeden veya ince ayar yapmadan alana özgü uygulamalar için yeniden kullanabilir. Geliştirme ekipleri, model yanıtlarını artırmak için tescilli bilgilere başvuran karmaşık uygulamalar oluşturabilir. Örneğin, depolanan dahili belgelerden veri okuyan ve bunları konuşma yanıtlarına özetleyen uygulamalar oluşturmak için LangChain'i kullanabilirsiniz. Soru sorma sırasında dil modeline yeni bilgiler getiren bir Retrieval Augmented Generation (RAG) iş akışı oluşturabilirsiniz. RAG gibi bağlama duyarlı iş akışlarının uygulanması, model halüsinasyonunu azaltır ve yanıt doğruluğunu artırır.
Yapay zeka geliştirmeyi basitleştirme
LangChain, veri kaynağı entegrasyonlarının karmaşıklığını soyutlayarak ve hızlı bir şekilde iyileştirerek yapay zeka (AI) geliştirmeyi basitleştirir. Geliştiriciler, karmaşık uygulamaları hızlı bir şekilde oluşturmak için dizileri özelleştirebilir. Yazılım ekipleri, iş mantığını programlamak yerine geliştirme süresini azaltmak için LangChain'in sağladığı şablonları ve kütüphaneleri değiştirebilir.
Geliştirici Desteği
LangChain, AI geliştiricilerine dil modellerini harici veri kaynaklarına bağlamak için araçlar sağlar. Açık kaynaktır ve aktif bir topluluk tarafından desteklenir. Kuruluşlar LangChain'i ücretsiz kullanabilir ve bu konuda yetkin diğer geliştiricilerden destek alabilir.
LangChain nasıl çalışır?
Geliştiriciler LangChain ile istenen sonucu üretmek için gereken adımları belirleyerek bir dil modelini belirli iş bağlamlarına esnek bir şekilde uyarlayabilir.
Zincirler
Zincirler, bağlama duyarlı yanıtlar sağlamak için LangChain'de çeşitli AI bileşenlerini tutan temel ilkedir. Zincir, kullanıcının sorgusundan modelin çıktısına kadar bir dizi otomatik eylemdir. Örneğin, geliştiriciler aşağıdakiler için bir zincir kullanabilir:
- Farklı veri kaynaklarına bağlanma.
- Benzersiz içerik oluşturma.
- Birden çok dile çevirme.
- Kullanıcı sorgularını yanıtlama.
Bağlantılar
Zincirler bağlantılardan oluşur. Geliştiricilerin zincirli bir dizi oluşturmak için bir araya getirdikleri her eyleme bağlantı denir. Geliştiriciler bağlantılarla karmaşık görevleri birden çok daha küçük göreve bölebilirler. Bağlantı örnekleri şu şekildedir:
- Kullanıcı girişini biçimlendirme.
- Bir LLM'ye sorgu gönderme.
- Bulut depolama alanından veri alma.
- Bir dilden diğerine çeviri.
LangChain çerçevesinde, bir bağlantı kullanıcıdan gelen girişi kabul eder ve işlenmesi için LangChain kitaplıklarına iletir. LangChain, farklı yapay zeka iş akışları oluşturmak için bağlantı yeniden sıralamasına da izin verir.
Genel Bakış
LangChain'i kullanmak için geliştiriciler çerçeveyi Python'a aşağıdaki komutla yükler:
pip install langchain
Geliştiriciler daha sonra basit programlama komutlarıyla zincirler oluşturmak için zincir yapı taşlarını veya LangChain Expression Language (LCEL)'i kullanır. chain() işlevi, bir bağlantının bağımsız değişkenlerini kitaplıklara iletir. execute() komutu sonuçları alır. Geliştiriciler mevcut bağlantı sonucunu aşağıdaki bağlantıya iletebilir veya son çıktı olarak verebilir.
Aşağıda ürün ayrıntılarını birden çok dilde çeviren bir sohbet robotu zinciri işlevi örneği verilmiştir.
chain([
retrieve_data_from_product_database().
send_data_to_language_model().
format_output_in_a_list().
translate_output_in_target_language()
])
LangChain'in temel bileşenleri nelerdir?
Yazılım ekipleri LangChain'i kullanarak aşağıdaki modüllerle bağlama duyarlı dil modeli sistemleri oluşturabilir.
LLM arayüzü
LangChain, geliştiricilerin LLM'leri kodlarından bağlayıp sorgulayabilecekleri API'ler sağlar. Geliştiriciler, karmaşık kod yazmak yerine basit API çağrıları yaparak LangChain ile GPT, Bard ve PaLM gibi genel ve tescilli modellerle arayüz oluşturabilirler.
İstek şablonları
İstek şablonları, geliştiricilerin yapay zeka modelleri için sorguları tutarlı ve hassas bir şekilde biçimlendirmek amacıyla kullandıkları, önceden oluşturulmuş yapılardır. Geliştiriciler sohbet robotu uygulamaları, birkaç adım öğrenme için bir istem şablonu oluşturabilir veya dil modellerine özel talimatlar sunabilir. Ayrıca, şablonları farklı uygulamalar ve dil modelleri arasında yeniden kullanabilirler.
Aracılar
Geliştiriciler, karmaşık uygulamalar için mevcut zincirleri oluşturmak ve özelleştirmek için LangChain'in sağladığı araçları ve kitaplıkları kullanır. Temsilci, dil modelinden bir sorguya yanıt olarak en iyi sıraya karar vermesini isteyen özel bir zincirdir. Geliştiriciler bir aracı kullanırken istenen sonuçları elde etmek için kullanıcının girdisini, mevcut araçları ve olası ara adımları sağlar. Ardından dil modeli, uygulamanın yapabileceği uygun bir eylem dizisi verir.
Erişim modülleri
LangChain, dil modeli yanıtlarını iyileştiren bilgileri dönüştürmek, depolamak, aramak ve almak için çok sayıda araçla RAG sistemlerinin mimarisini sağlar. Geliştiriciler, kelime gömülü bilgilerin anlamsal temsillerini oluşturabilir ve bunları yerel veya bulut vektör veri tabanlarında saklayabilir.
Bellek
Bazı konuşma dili modeli uygulamaları, yanıtlarını geçmiş etkileşimlerden hatırlanan bilgilerle iyileştirir. LangChain, geliştiricilerin sistemlerine bellek yeteneklerini dahil etmelerini sağlar. Destekledikleri:
- En son konuşmaları hatırlayan basit bellek sistemleri.
- En alakalı sonuçları vermek için geçmiş mesajları analiz eden karmaşık bellek yapıları.
Geri çağırmalar
Geri çağırmalar, geliştiricilerin LangChain işlemlerinde belirli olayları günlüğe kaydetmek, izlemek ve yayınlamak için uygulamalarına yerleştirdikleri kodlardır. Örneğin, geliştiriciler bir zincirin ilk ne zaman çağrıldığını ve geri aramalarda karşılaşılan hataları izleyebilir.
AWS, LangChain gereksinimlerinize nasıl yardımcı olur?
Amazon Bedrock, Amazon Kendra, Amazon SageMaker JumpStart, LangChain ve LLM'lerinizi kullanarak kurumsal veriler üzerinde yüksek isabetli üretici yapay zeka (üretici yapay zeka) uygulamaları oluşturabilirsiniz. LangChain, bu bileşenleri birbirine bağlayan arayüzdür:
- Amazon Bedrock, kuruluşların üretici yapay zeka uygulamaları oluşturup dağıtabileceği, yönetilen bir hizmettir. LangChain'den erişebileceğiniz bir nesil modeli oluşturmak için Amazon Bedrock'ı kullanabilirsiniz.
- Amazon Kendra, kuruluşların dahili aramalar gerçekleştirmesine yardımcı olan makine öğrenimi (ML) destekli bir hizmettir. Amazon Kendra'yı, dil modeli çıktılarını iyileştirmek için tescilli veri tabanlarından gelen verileri kullanan LangChain'e bağlayabilirsiniz.
- Amazon SageMaker Jumpstart, geliştiricilerin hızlı bir şekilde dağıtabileceği önceden oluşturulmuş algoritmalar ve altyapı modelleri sağlayan bir makine öğrenimi merkezidir. Altyapı modellerini SageMaker Jumpstart'ta barındırabilir ve bunları LangChain'den isteyebilirsiniz.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de Langchain'i kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
