I modelli linguistici sono programmi informatici in grado di generare o comprendere il linguaggio naturale, come testo o parlato.
Sommario
I modelli linguistici hanno molte applicazioni, tra cui analisi e riepilogo di documenti, chatbot, generazione e debug di codice e altro ancora.
Perché utilizzare LangChain?
Per semplificare la creazione di applicazioni che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni viene utilizzato LangChain. GPT-3, Anthropic o Hugging Face utilizzano tutti LangChain. Gli LLM sono molto potenti e versatili, ma presentano anche alcune sfide e limitazioni.
Per esempio:
- Gli LLM sono costosi da utilizzare e richiedono molte risorse informatiche.
- Gli LLM non sono sempre affidabili o accurati e possono produrre risultati distorti o dannosi.
- Gli LLM non sono facilmente integrabili con altre fonti o sistemi di dati.
- Gli LLM non sono in grado di interagire con il loro ambiente o eseguire azioni.
LangChain mira ad affrontare queste sfide fornendo un framework che consenta applicazioni che sono;
Consapevole dei dati:
Connetti un modello linguistico ad altre fonti di dati come database, API, web scraping, ecc.
Agente:
Consentire a un modello linguistico di interagire con il suo ambiente, ad esempio eseguire comandi, inviare richieste, aggiornare dati, ecc.
Casi d'uso di LangChain
LangChain può essere utilizzato per una varietà di casi d'uso che coinvolgono l'elaborazione del linguaggio naturale e l'intelligenza artificiale. Alcuni esempi sono;
- Analisi e sintesi dei documenti: estrae informazioni da documenti di vari formati e tipologie, come PDF, fogli di calcolo, presentazioni, ecc., e genera riepiloghi o report.
- chatbots: crea agenti conversazionali in grado di rispondere a domande, fornire informazioni o eseguire attività.
- Generazione di codice e debugging: genera codice in più lingue da descrizioni o specifiche in linguaggio naturale oppure esegui il debug del codice esistente trovando errori o suggerendo miglioramenti.
- Web scraping ed estrazione dati: elimina dati da siti Web o API utilizzando query o comandi in linguaggio naturale oppure estrai dati da origini di testo non strutturate.
- Risposta e generazione di domande: rispondi alle domande tramite input in linguaggio naturale o genera domande da testo o argomenti.
- Mappatura e ricerca del testo: mappa il testo sui vettori utilizzando gli incorporamenti ed esegue la ricerca di similarità o il clustering.
- Conversione del fuso orario e gestione del calendario: converti fusi orari o date utilizzando input o output in linguaggio naturale oppure gestisci calendari o eventi utilizzando comandi in linguaggio naturale.
Modelli LangChain
LangChain supporta diversi modelli linguistici che possono essere utilizzati per scopi e compiti diversi. Alcuni dei modelli con cui LangChain si integra sono;
- OpenAI: un'organizzazione di ricerca che sviluppa e fornisce accesso a LLM come GPT-3, che può generare testo su quasi tutti gli argomenti o domini.
- Antropico: un'organizzazione di ricerca che sviluppa e fornisce accesso a LLM come Anthropic AI 1 (AAI1), che può generare testo con maggiore coerenza e coerenza rispetto a GPT-3.
- Abbracciare il viso: un'azienda che sviluppa e fornisce accesso a LLM come BERT, che può eseguire vari compiti di comprensione del linguaggio naturale come l'analisi del sentiment, il riconoscimento di entità denominate, ecc.
LangChain è gratuito?
LangChain è un progetto open source che può essere utilizzato e modificato gratuitamente. Tuttavia, alcuni dei modelli linguistici con cui LangChain si integra potrebbero richiedere un accesso a pagamento o un abbonamento.
Esempi di LangChain
Per darti un'idea di cosa può fare LangChain con i modelli linguistici, ecco alcuni esempi di applicazioni che sono state create utilizzando LangChain;
- ChatGPT: un chatbot che utilizza GPT-3 per rispondere a domande sui dati finanziari.
- DocSummarizer: uno strumento che utilizza GPT-3 per riepilogare documenti di diversi formati e tipologie.
- CodiceGPT: uno strumento che utilizza GPT-3 per generare codice in varie lingue da descrizioni o specifiche in linguaggio naturale.
- WebScraper: uno strumento che utilizza GPT-3 per estrarre dati da siti Web o API utilizzando query o comandi in linguaggio naturale.
- QAGPT: uno strumento che utilizza GPT-3 per rispondere a domande dall'input del linguaggio naturale o generare domande da testo o argomenti.
Alternative a LangChain
LangChain non è l'unico framework che semplifica la creazione di applicazioni utilizzando modelli linguistici. Alcune delle alternative sono;
DeepLake
Un framework che fornisce un'interfaccia di alto livello per lavorare con LLM come GPT-3, Anthropic o Hugging Face.
Snello
Un framework per la creazione di applicazioni web interattive utilizzando il codice Python.
Gradio
Un framework per la creazione di interfacce utente per LLM come GPT-3, Anthropic o Hugging Face. Gradio può essere utilizzato per testare, eseguire il debug o presentare LLM o il loro output.
Esercitazione su LangChain
Se vuoi imparare come utilizzare LangChain e creare le tue applicazioni basate su modelli linguistici, puoi seguire il documentazione ufficiale di LangChain, che fornisce una guida completa ai componenti, ai casi d'uso e agli esempi di LangChain.
Puoi anche consultare le sezioni specifiche della lingua della documentazione, che mostrano come utilizzare LangChain con Python o JavaScript.
Conclusione
LangChain è un framework per sviluppare applicazioni basate su modelli linguistici. Abilita applicazioni sensibili ai dati e basate su agenti e fornisce astrazioni e implementazioni modulari per i componenti necessari per lavorare con i modelli linguistici.
LangChain supporta diversi modelli linguistici che possono essere utilizzati per scopi e attività diversi, come analisi e riepilogo di documenti, chatbot, generazione di codice e debug e altro ancora.
LangChain è un progetto open source che può essere utilizzato e modificato gratuitamente, ma alcuni dei modelli linguistici con cui si integra potrebbero richiedere un accesso a pagamento o un abbonamento.
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Cosa puoi fare con i modelli linguistici?
Puoi generare o comprendere il linguaggio naturale, come testo o parlato.
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Quali sono esempi di modelli linguistici?
Alcuni esempi di modelli linguistici sono GPT-3, Anthropic AI 1 e BERT.
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Qual è il modello linguistico più popolare?
Il modello linguistico più popolare è GPT-3, che può generare testo su quasi tutti gli argomenti o domini.
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Come si forma un modello linguistico?
Puoi addestrare un modello linguistico alimentandolo con grandi quantità di dati di testo e utilizzando tecniche di deep learning come le reti neurali.
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Alexa è un modello linguistico?
Alexa non è un modello linguistico, ma utilizza modelli linguistici per elaborare input e output in linguaggio naturale.