Sprachmodelle sind Computerprogramme, die natürliche Sprache wie Text oder Sprache erzeugen oder verstehen können.
Inhaltsverzeichnis
Sprachmodelle haben viele Anwendungen, darunter Dokumentanalyse und -zusammenfassung, Chatbots, Codegenerierung und Debugging und mehr.
Warum LangChain verwenden?
Um die Erstellung von Anwendungen zu vereinfachen, die große Sprachmodelle verwenden, wird LangChain verwendet. GPT-3, Anthropic oder Hugging Face verwenden alle LangChain. LLMs sind sehr leistungsfähig und vielseitig, weisen jedoch auch einige Herausforderungen und Einschränkungen auf.
Beispielsweise:
- LLMs sind teuer in der Nutzung und erfordern viele Rechenressourcen.
- LLMs sind nicht immer zuverlässig oder genau und können zu verzerrten oder schädlichen Ergebnissen führen.
- LLMs lassen sich nicht einfach in andere Datenquellen oder Systeme integrieren.
- LLMs sind nicht in der Lage, mit ihrer Umgebung zu interagieren oder Aktionen auszuführen.
Ziel von LangChain ist es, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem es ein Framework bereitstellt, das Anwendungen ermöglicht, die Folgendes ermöglichen:
Datenbewusst:
Verbinden Sie ein Sprachmodell mit anderen Datenquellen wie Datenbanken, APIs, Web Scraping usw.
Agent:
Erlauben Sie einem Sprachmodell, mit seiner Umgebung zu interagieren, z. B. Befehle auszuführen, Anfragen zu senden, Daten zu aktualisieren usw.
LangChain-Anwendungsfälle
LangChain kann für eine Vielzahl von Anwendungsfällen verwendet werden, die die Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche Intelligenz umfassen. Einige Beispiele sind;
- Dokumentenanalyse und Zusammenfassung: Extrahieren Sie Informationen aus Dokumenten verschiedener Formate und Typen, z. B. PDFs, Tabellenkalkulationen, Präsentationen usw., und erstellen Sie Zusammenfassungen oder Berichte.
- Chatbots: Erstellen Sie Gesprächsagenten, die Fragen beantworten, Informationen bereitstellen oder Aufgaben ausführen können.
- Codegenerierung und Debugging: Generieren Sie Code in mehreren Sprachen aus Beschreibungen oder Spezifikationen in natürlicher Sprache oder debuggen Sie vorhandenen Code, indem Sie Fehler finden oder Verbesserungen vorschlagen.
- Web Scraping und Datenextraktion: Verschrotten Sie Daten von Websites oder APIs mithilfe von Abfragen oder Befehlen in natürlicher Sprache oder extrahieren Sie Daten aus unstrukturierten Textquellen.
- Beantwortung und Generierung von Fragen: Beantworten Sie Fragen aus Eingaben in natürlicher Sprache oder generieren Sie Fragen aus Texten oder Themen.
- Textzuordnung und Suche: Ordnen Sie Text mithilfe von Einbettungen Vektoren zu und führen Sie eine Ähnlichkeitssuche oder Clustering durch.
- Zeitzonenkonvertierung und Kalenderverwaltung: Konvertieren Sie Zeitzonen oder Daten mithilfe der Eingabe oder Ausgabe in natürlicher Sprache oder verwalten Sie Kalender oder Ereignisse mithilfe von Befehlen in natürlicher Sprache.
LangChain-Modelle
LangChain unterstützt verschiedene Sprachmodelle, die für unterschiedliche Zwecke und Aufgaben verwendet werden können. Einige der Modelle, in die LangChain integriert ist, sind:
- OpenAI: eine Forschungsorganisation, die LLMs wie GPT-3 entwickelt und Zugriff darauf bietet, mit denen Texte zu fast jedem Thema oder jeder Domäne generiert werden können.
- Anthropisch: eine Forschungsorganisation, die LLMs wie Anthropic AI 1 (AAI1) entwickelt und Zugriff darauf bietet, die Texte mit mehr Kohärenz und Konsistenz als GPT-3 generieren können.
- Gesicht umarmen: ein Unternehmen, das LLMs wie BERT entwickelt und Zugriff darauf bereitstellt, die verschiedene Aufgaben zum Verständnis natürlicher Sprache wie Sentimentanalyse, Erkennung benannter Entitäten usw. durchführen können.
Ist LangChain kostenlos?
LangChain ist ein Open-Source-Projekt, das kostenlos verwendet und geändert werden kann. Für einige der Sprachmodelle, in die LangChain integriert ist, ist jedoch möglicherweise ein kostenpflichtiger Zugang oder ein Abonnement erforderlich.
LangChain-Beispiele
Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, was LangChain mit Sprachmodellen machen kann, finden Sie hier einige Beispiele für Anwendungen, die mit LangChain erstellt wurden.
- ChatGPT: ein Chatbot, der GPT-3 verwendet, um Fragen zu Finanzdaten zu beantworten.
- DocSummarizer: ein Tool, das GPT-3 verwendet, um Dokumente verschiedener Formate und Typen zusammenzufassen.
- CodeGPT: ein Tool, das GPT-3 verwendet, um aus Beschreibungen oder Spezifikationen in natürlicher Sprache Code in verschiedenen Sprachen zu generieren.
- WebScraper: ein Tool, das GPT-3 verwendet, um Daten von Websites oder APIs mithilfe von Abfragen oder Befehlen in natürlicher Sprache zu extrahieren.
- QAGPT: ein Tool, das GPT-3 verwendet, um Fragen aus natürlicher Spracheingabe zu beantworten oder Fragen aus Text oder Themen zu generieren.
LangChain-Alternativen
LangChain ist nicht das einzige Framework, das die Anwendungserstellung durch die Verwendung von Sprachmodellen vereinfacht. Einige der Alternativen sind;
Tiefer See
Ein Framework, das eine High-Level-Schnittstelle für die Arbeit mit LLMs wie GPT-3, Anthropic oder Hugging Face bietet.
Stromlit
Ein Framework zum Erstellen interaktiver Webanwendungen mit Python-Code.
Gradio
Ein Framework zum Erstellen von Benutzeroberflächen für LLMs wie GPT-3, Anthropic oder Hugging Face. Gradio kann zum Testen, Debuggen oder Präsentieren von LLMs oder deren Ausgabe verwendet werden.
LangChain-Tutorial
Wenn Sie lernen möchten, wie Sie LangChain verwenden und Ihre eigenen Anwendungen basierend auf Sprachmodellen erstellen möchten, können Sie dem folgen offizielle Dokumentation von LangChain, das einen umfassenden Leitfaden zu den Komponenten, Anwendungsfällen und Beispielen von LangChain bietet.
Sie können sich auch die sprachspezifischen Abschnitte der Dokumentation ansehen, die zeigen, wie Sie LangChain mit Python oder JavaScript verwenden.
Fazit
LangChain ist ein Framework zur Entwicklung sprachmodellbasierter Anwendungen. Es ermöglicht datensensitive und agentenbasierte Anwendungen und bietet modulare Abstraktionen und Implementierungen für die Komponenten, die für die Arbeit mit Sprachmodellen erforderlich sind.
LangChain unterstützt verschiedene Sprachmodelle, die für unterschiedliche Zwecke und Aufgaben verwendet werden können, wie z. B. Dokumentanalyse und -zusammenfassung, Chatbots, Codegenerierung und Debugging und mehr.
LangChain ist ein Open-Source-Projekt, das kostenlos verwendet und geändert werden kann. Für einige der Sprachmodelle, in die es integriert ist, ist jedoch möglicherweise ein kostenpflichtiger Zugriff oder ein Abonnement erforderlich.
-
Was kann man mit Sprachmodellen machen?
Sie können natürliche Sprache wie Text oder Sprache erzeugen oder verstehen.
-
Was sind Beispiele für Sprachmodelle?
Einige Beispiele für Sprachmodelle sind GPT-3, Anthropic AI 1 und BERT.
-
Welches ist das beliebteste Sprachmodell?
Das beliebteste Sprachmodell ist GPT-3, das Texte zu fast jedem Thema oder jeder Domäne generieren kann.
-
Wie trainiert man ein Sprachmodell?
Sie können ein Sprachmodell trainieren, indem Sie ihm große Mengen an Textdaten zuführen und Deep-Learning-Techniken wie neuronale Netze verwenden.
-
Ist Alexa ein Sprachmodell?
Alexa ist kein Sprachmodell, sondern verwendet Sprachmodelle, um Ein- und Ausgaben in natürlicher Sprache zu verarbeiten.