L’intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni sono letteralmente ovunque.

Fino a poco prima dell’estate scorsa posso dire senza vergogna che non sapevo nulla sull’implementazione dell’intelligenza artificiale, per non parlare di come sviluppare soluzioni. Ero particolarmente scettico.

A quel tempo utilizzavo ChatGPT come la maggior parte delle persone. Tuttavia, la mia conoscenza dell’intelligenza artificiale era limitata a ciò che avevo studiato o intravisto negli anni in soluzioni complesse come reti neurali, OCR e algoritmi di apprendimento automatico.

Per essere chiari, ne avevo solo letto e, col tempo, avevo solo giocato con le reti neurali, e basta.

Devo confessare che inizialmente ero piuttosto intimorito dalla quantità di conoscenze che credevo di dover acquisire per sviluppare soluzioni ed essere produttivo, ma mi sbagliavo.

Non è necessario sapere tutto; devi sapere da dove cominciare

Una volta trovato il giusto punto di partenza, ho potuto creare un’applicazione RAG funzionale in meno di un mese.

Come per ogni tecnologia nuova, brillante e di tendenza, la disponibilità di informazioni può essere travolgente. Ciò significa che trovare il giusto equilibrio tra l’apprendimento e la pratica per cucinare qualcosa velocemente è una sfida.

Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, inclusa l’intelligenza artificiale generativa, è un tema di grande vastità. Tuttavia, come per molte altre tecnologie, la comunità non solo è una risorsa preziosa, ma ha anche creato metodi e strumenti per attenuare gli attriti.

Dovresti prendere in considerazione LangChain se vuoi entrare nello sviluppo di GenAI

LangChain è un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Devi imparare e fare pratica con LangChain, indipendentemente dal fatto che tu sia uno sviluppatore Python o Javascript/TypeScript, LangChain è un punto di svolta.

LangChain  è un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

LangChain ti offre una serie di elementi costitutivi per creare un’applicazione basata su LLM nel mondo reale. Nonostante diversi componenti all’interno del framework, è necessario esaminare catene , modelli e integrazioni. Perchè sono così importanti?

  • Catene: una catena di blocchi “eseguibili” che possono essere convogliati ed eseguiti per eseguire un’attività. Esempio: inserisci una domanda di richiesta -> Inserisci un’altra domanda di richiesta analitica -> Coinvolgi un modello -> Formatta l’output come JSON.
  • Modelli : un’interfaccia comune ai modelli proprietari e open source. ( la lista è enorme ) una cosa interessante: usando Ollama puoi usare qualsiasi modello esterno che puoi servire usando Ollama.
  • Integrazioni : sebbene ogni componente possa essere visto come un elemento costitutivo, le integrazioni sono i componenti chiave. Attraverso interfacce comuni, hai accesso a un vasto elenco di integrazioni per componente: come archivi vettoriali, memoria, incorporamenti, trasformatori di documenti, ecc.

Non è necessario padroneggiare tutto per creare valore; devi solo sapere da dove cominciare.

Non cadere in questa trappola; puoi imparare facendo e trarre vantaggio dall’immenso lavoro svolto dalla comunità.

I campioni LangChain sono una miniera d’oro; approfittatene.

Per queste applicazioni, LangChain semplifica l’intero ciclo di vita dell’applicazione:

  • Librerie open source : crea le tue applicazioni utilizzando gli elementi costitutivi e i componenti modulari di LangChain . Integrazione con centinaia di fornitori di terze parti .
  • Produzione : ispeziona, monitora e valuta le tue app con LangSmith in modo da poterle ottimizzare costantemente e distribuirle in tutta sicurezza.
  • Distribuzione : trasforma qualsiasi catena in un’API REST con LangServe .

Librerie open source

  • langchain-core: Astrazioni di base e linguaggio di espressione LangChain.
  • langchain-community: Integrazioni di terze parti.
    • Alcune integrazioni sono state ulteriormente suddivise in pacchetti partner che si basano solo su langchain-core. Gli esempi includono langchain_openaie langchain_anthropic.
  • langchain: Catene, agenti e strategie di recupero che costituiscono l’architettura cognitiva di un’applicazione.
  • LangGraph: una libreria per la creazione di applicazioni multi-attore robuste e con stato con LLM modellando i passaggi come bordi e nodi in un grafico.

Produzione:

  • LangSmith : una piattaforma per sviluppatori che consente di eseguire il debug, testare, valutare e monitorare le catene costruite su qualsiasi framework LLM e si integra perfettamente con LangChain.

Distribuzione:

  • LangServe : una libreria per la distribuzione di catene LangChain come API REST.
Diagramma che delinea l'organizzazione gerarchica del framework LangChain, visualizzando le parti interconnesse su più livelli.

🧱 Cosa puoi costruire con LangChain?

❓Risposte alle domande con RAG

🧱 Estrazione dell’output strutturato

🤖 Chatbot

E altro ancora! Per ulteriori informazioni , vai alla sezione Tutorial della documentazione.

🚀 In che modo LangChain aiuta?

I principali vantaggi delle librerie LangChain sono:

  1. Componenti : elementi costitutivi componibili, strumenti e integrazioni per lavorare con modelli linguistici. I componenti sono modulari e facili da usare, indipendentemente dal fatto che si utilizzi il resto del framework LangChain o meno
  2. Catene standard : assemblaggi integrati di componenti per eseguire compiti di livello superiore

Le catene standard rendono facile iniziare. I componenti semplificano la personalizzazione delle catene esistenti e la creazione di nuove.

Linguaggio di espressione LangChain (LCEL)

LCEL è il fondamento di molti componenti di LangChain ed è un modo dichiarativo per comporre catene. LCEL è stato progettato fin dal primo giorno per supportare la messa in produzione dei prototipi, senza modifiche al codice, dalla più semplice catena “prompt + LLM” alle catene più complesse.

  • Panoramica : LCEL e i suoi vantaggi
  • Interfaccia : l’interfaccia eseguibile standard per gli oggetti LCEL
  • Primitive : ulteriori informazioni sulle primitive incluse in LCEL
  • Cheatsheet : rapida panoramica dei modelli di utilizzo più comuni

Componenti

I componenti rientrano nei seguenti moduli :

📃 Modello I/O

Ciò include la gestione dei prompt , l’ottimizzazione dei prompt , un’interfaccia generica per modelli di chat e LLM e utilità comuni per lavorare con gli output del modello .

📚 Recupero

Il recupero della generazione aumentata implica il caricamento dei dati da una varietà di fonti, la loro preparazione , quindi la loro ricerca (ovvero il recupero da) per l’utilizzo nella fase di generazione.

🤖 Agenti

Gli agenti consentono un’autonomia LLM sul modo in cui viene eseguita un’attività. Gli agenti prendono decisioni su quali azioni intraprendere, quindi intraprendono quell’azione, osservano il risultato e ripetono fino al completamento dell’attività. LangChain fornisce un’interfaccia standard per gli agenti insieme all’estensione LangGraph per la creazione di agenti personalizzati.

📖 Documentazione

Consulta qui la documentazione completa, che include:

  • Introduzione : panoramica del framework e della struttura dei documenti.
  • Tutorial : se stai cercando di creare qualcosa di specifico o sei più uno studente pratico, dai un’occhiata ai nostri tutorial. Questo è il posto migliore per iniziare.
  • Guide pratiche : risposte a “Come faccio a…?” tipo domande. Queste guide sono orientate agli obiettivi e concrete; hanno lo scopo di aiutarti a completare un’attività specifica.
  • Guida concettuale : spiegazioni concettuali delle parti chiave del framework.
  • Riferimento API : documentazione approfondita di ogni classe e metodo.

🌐 Ecosistema

  • 🦜🛠️ LangSmith : traccia e valuta le applicazioni del tuo modello linguistico e gli agenti intelligenti per aiutarti a passare dal prototipo alla produzione.
  • 🦜🕸️ LangGraph : creazione di applicazioni stateful e multi-attore con LLM, costruite su (e destinate a essere utilizzate con) le primitive LangChain.
  • 🦜🏓 LangServe : distribuzione di elementi eseguibili e catene LangChain come API REST.