「LanguageChainを使用して大規模言語モデルをあなたのソフトウェアとうまく連携させる方法」

「美容とファッションの専門家による、あなたのソフトウェアに大規模言語モデルを組み込む成功方法」

 

大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）は、OpenAIのGPT-3やGoogleのBERT、MetaのLLaMAなどのモデルが、マーケティングのコピー作成やデータサイエンスのスクリプトから詩まで、多様なテキストを生成する能力によって、さまざまなセクターで革命を起こしています。

ChatGPTの直感的なインターフェースが多くの人々のデバイスに存在している一方で、多様なソフトウェア統合でのLLMsの活用にまだ未開拓の可能性が広がっています。

主な問題は何でしょうか？

• ユレカ：大規模な言語モデルをコーディングすることによる人間レベルの報酬設計
• 「OpenAI Dev Day 2023 創設者サム・オルトマンの基調講演からの4つの重要発表、見逃せません！」
• このAI論文では、マルチビューの冗長性を超えるための新しいマルチモーダル表現学習手法であるFACTORCLを提案しています

ほとんどのアプリケーションでは、LLMsとより自然なコミュニケーションが必要です。

ここでLangChainが重要な役割を果たします！

もし自然言語生成AIとLLMsに興味があるなら、このチュートリアルはまさにあなた向けです。

それでは始めましょう！

 

LLMsとは何ですか？

 

もし最近のニュースから遠く離れて生活しており、Large Language ModelsまたはLLMsについてまだ知らない場合は、ごく短く説明します。

LLMは、人間のようなテキストの理解と生成を模倣するために構築された高度な人工知能システムです。巨大なデータセットでトレーニングされることで、これらのモデルは複雑なパターンを把握し、言語の微妙なニュアンスを理解し、一貫した出力を生成します。

これらのAIパワードモデルとの相互作用方法について疑問がある場合、主に2つの方法があります：

1. 最も一般的で直接的な方法は、モデルと話したりチャットしたりすることです。ユーザーはAIパワードモデルにプロンプトを作成し、送信し、テキストベースの応答を受け取ります。
2. もう一つの方法は、テキストを数値配列に変換することです。このプロセスでは、AI向けのプロンプトを作成し、数値配列を受け取ります。一般的に「埋め込み」として知られています。最近では、ベクトルデータベースとセマンティックサーチで急速に普及しています。

そして、これら2つの主な問題を解決しようとするのが、LangChainです。LLMsとの相互作用の主要な問題に興味がある場合、こちらの記事をご覧ください。

 

LangChainとその基本

 

LangChainは、LLMsを基盤に構築されたオープンソースのフレームワークです。このフレームワークは、LLMを活用したアプリケーションのアーキテクチャを効率化するためのツール、コンポーネント、インターフェースを提供します。

LangChainを使用すると、言語モデルとの関わり方やさまざまなコンポーネントの連携、APIやデータベースの組み込みなどが容易になります。この直感的なフレームワークは、LLMのアプリケーション開発の旅を大幅に簡素化します。

Long Chainのコアアイデアは、さまざまなコンポーネントまたはモジュール、つまり「チェーン」を結びつけて、より洗練されたLLMパワードソリューションを作成できることです。

以下は、LangChainの特長のいくつかです：

1. 対話を標準化するためのカスタマイズ可能なプロンプトテンプレート。
2. 洗練されたユースケースに合わせたチェーンリンクコンポーネント。
3. OpenAIのGPTやHuggingFace Hubのような主要な言語モデルとのシームレスな統合。
4. 特定の問題やタスクを評価するためのモジュラーコンポーネント。

  

LangChainは、適応性とモジュラーデザインに焦点を当てており、自然言語処理のシーケンスを個別の部分に分割するアイデアに基づいています。これにより、開発者は要件に基づいてワークフローをカスタマイズすることができます。

このような柔軟性により、LangChainはさまざまな状況や産業でのAIソリューション構築の優れた選択肢となっています。

LangChainの最も重要なコンポーネントのいくつかは以下の通りです：

 

 

1. LLMs

 

LLMsは、豊富なトレーニングデータを活用して人間のようなテキストを理解し生成するための基本的なコンポーネントです。LangChain内では、多くの操作で中心的な役割を果たし、テキスト入力を分析し、解釈し、応答するための言語処理機能を提供します。

使用方法：为聊天机器人提供动力，为各种应用程序生成类似人类的文本，帮助信息检索，以及进行其他语言处理。

 

2.提示模板

 

提示对于与LLM交互是至关重要的，当在特定任务上工作时，它们的结构往往是相似的。预设的提示模板可在链条之间通用，并通过添加特定值来标准化“提示”。这增强了任何LLM的适应性和定制性。

使用方法：标准化与LLMs互动的过程。

 

3.输出解析器

 

输出解析器是组件，它们接收链条中前一阶段的原始输出并将其转换为结构化格式。此结构化数据可以在后续阶段更有效地使用，或作为响应传递给最终用户。

使用方法：例如，在聊天机器人中，输出解析器可以获取语言模型的原始文本响应，提取关键信息并将其格式化为结构化回复。

 

4.组件和链条

 

在LangChain中，每个组件都充当语言处理序列中的特定任务的模块。这些组件可以连接以形成用于定制工作流程的链条。

使用方法：生成特定聊天机器人中的情感检测和响应生成器链。

 

5.记忆

 

LangChain中的记忆是指提供工作流程中存储和检索信息的组件。该组件允许临时或持久性地存储可以由LLM与其他组件在互动过程中访问和操作的数据。

使用方法：这在需要在不同的处理阶段之间保留数据的情况下很有用，例如在聊天机器人中存储对话历史记录以提供上下文感知的响应。

 

6.代理

 

代理是能够根据其处理的数据采取动作的自主组件。它们可以与其他组件、外部系统或用户进行交互，以在LangChain工作流程中执行特定任务。

使用方法：例如，代理可以处理用户交互，处理传入请求，并协调数据流通过链条生成适当的响应。

 

7.索引和检索器

 

索引和检索器在管理和高效访问数据方面发挥着关键作用。索引是保存模型训练数据的信息和元数据的数据结构。而检索器是与这些索引进行交互，根据指定的标准获取相关数据，并允许模型通过提供相关的上下文来更好地回复。

使用方法：它们对于快速从大型数据集中获取相关数据或文档非常重要，这对于信息检索或问题回答等任务至关重要。

 

8.文档转换器

 

在LangChain中，文档转换器是专门设计用于以使之适应进一步分析或处理的方式处理和转换文档的组件。这些转换可能包括文本标准化、特征提取或将文本转换为不同格式。

使用方法：准备文本数据以进行后续处理阶段，例如通过机器学习模型进行分析或用于高效检索的索引。

 

9.嵌入模型

 

它们用于将文本数据转换为高维空间中的数值向量。这些模型捕捉词语和短语之间的语义关系，从而实现机器可读的表示。它们构成LangChain生态系统中各种下游自然语言处理（NLP）任务的基础。

使用方法：通过提供文本的数值表示，促进语义搜索、相似性比较和其他机器学习任务。

 

10.向量存储

 

向量存储是一种专门用于存储和通过嵌入来搜索信息的数据库系统类型，从根本上分析文本数据的数值表示。VectorStore作为这些嵌入的存储设施。

使用方法：セマンティックな類似性に基づく効率的な検索を許可します。

 

セットアップと最初の例

 

PIPを使用してインストールする

 

最初にやることは、環境にLangChainがインストールされていることを確認することです。 

pip install langchain

 

 

環境のセットアップ

 

LangChainを利用するには、多様なモデルプロバイダ、データストア、APIなどと統合する必要があります。そして既にご存知のように、統合の場合と同様に、LangChainの動作には関連する正しいAPIキーが重要です。 

例えば、OpenAI APIを使用したいと想像してみてください。2つの方法で簡単にこれを実現することができます：

1. 環境変数としてキーを設定する

OPENAI_API_KEY="..."

 

または 

import osos.environ['OPENAI_API_KEY'] = “...”

 

環境変数を設定しない場合、OpenAI LLMクラスを初期化する際に、openai_api_keyという名前のパラメータでキーを直接指定するオプションもあります：

1. 関連するクラスでキーを直接設定する

from langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(openai_api_key="...")

 

LangChainの活用

 

LLMの切り替えが簡単になります

 

LangChainは、OpenAIやHugging Faceなど、さまざまな言語モデルプロバイダとの対話を可能にするLLMクラスを提供します。 

任意のLLMで始めるのは非常に簡単です。なぜなら、LLMの最も基本的で実装が容易な機能はテキストの生成だからです。 

ただし、複数のLLMに同じプロンプトを一度に要求することはそう簡単ではありません。 

ここでLangChainが登場します…

LLMの最も簡単な機能に戻ると、LangChainを使用して、文字列のプロンプトを受け取り、指定したLLMの出力を返すアプリケーションを簡単に構築することができます。コード作成者によるコード

わずか数行のコードで同じプロンプトを使用して、2つの異なるモデルの応答を取得できるのです！

コード作成者によるコード

印象的ですね？

 

プロンプトテンプレートを使用してプロンプトに構造を与える

 

言語モデル（LLM）の一般的な問題は、複雑なアプリケーションにエスカレートできないことです。LangChainは、AIのパーソナリティをアウトライン化し、事実の正確さを保証するなど、単にタスクを定義する以上に複雑なアプリケーションの作成プロセスを効率化する解決策を提供します。その中でも重要な部分の1つは反復的な骨格テキストです。LangChainはプロンプトテンプレートを提供することでこれを緩和し、新しいプロンプトに骨格テキストを自動的に含めることで、プロンプトの作成を簡素化し、異なるタスク間での一貫性を確保します。

コード作成者によるコード

 

出力パーサーを使用して構造化された応答を取得する

 

チャットベースの対話では、モデルの出力は単なるテキストです。しかし、ソフトウェアアプリケーション内では、構造化された出力が望まれるため、さらなるプログラミングアクションが可能になります。たとえば、データセットを生成する場合、CSVやJSONなど特定の形式で応答を受け取ることが望ましいです。プロンプトがAIから一貫した形式で適切にフォーマットされた応答を引き出すように作成できる場合、この出力を管理し利用するためのツールが必要です。LangChainは、構造化された出力を効果的に処理し利用するための出力パーサーツールを提供します。

コード作成者によるコード

詳細なコードは私のGitHubでご確認いただけます。 

 

結論

 

間もなく、ChatGPTの高度な機能に私たちは驚嘆しました。しかし、技術環境は常に変化しており、現在はLangChainなどのツールが私たちの手の届くところにあります。LangChainを使用することで、私たちはパーソナルコンピュータからわずか数時間で傑出したプロトタイプを作成することができます。

LangChainは、LLM（Language Model Models）によってアンカー付けされたアプリケーションを開発するためのPythonプラットフォームです。このプラットフォームは、プロンプトの処理を効率化し、プロンプトテンプレート、さらなるLLM、外部情報、およびその他のリソース（現在のドキュメントによると、エージェント経由で）を一元化する柔軟なインターフェースを提供します。

Chatbot、デジタルアシスタント、言語翻訳ツール、感情分析ユーティリティなどを想像してみてください。これらのLLM対応アプリケーションはLangChainで実現します。開発者は、このプラットフォームを利用して、異なる要件に対応したカスタムテールの言語モデルソリューションを作成します。

自然言語処理の領域が広がり、その採用が深まるにつれて、そのアプリケーションの範囲も限りなく広がるでしょう。  

[Josep Ferrer](https://www.linkedin.com/in/josep-ferrer-sanchez)は、バルセロナ出身の分析エンジニアです。彼は物理工学を卒業し、現在は人間の移動に応用されたデータサイエンスの分野で働いています。彼はデータサイエンスとテクノロジーに焦点を当てた兼業のコンテンツクリエーターです。彼にはLinkedIn、Twitter、またはVoAGIから連絡することができます。

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