Pierre T.
LLM POUR LES DÉBUTANTS : COMPRENDRE LES BASES DES AGENTS, DES OUTILS ET DES INVITES AINSI QUE QUELQUES APPRENTISSAGES EN COURS
Si vous êtes submergé par la bibliothèque gigantesque mais brillante de LangChain, cet article est pour vous. LangChain est une bibliothèque d’apprentissage automatique qui permet la connexion de plusieurs grands modèles de langage pour la génération de texte. Dans cet article, nous nous concentrerons sur la compréhension des éléments de base de LangChain, notamment les chaînes, qui permettent la connexion d’un ou plusieurs grands modèles de langage (LLM) d’une manière logique.
QU’EST-CE QUE LES CHAÎNES DANS LANGCHAIN ?
Pour simplifier, les chaînes peuvent être généralistes ou spécialisées. Les chaînes généralistes utilisent un seul LLM pour la génération de texte, tandis que les chaînes spécialisées utilisent plusieurs LLM pour une tâche spécifique. Pour créer une chaîne générale, le code demande simplement un modèle LLM et une invite, tandis que pour les chaînes spécialisées, d’autres composantes sont nécessaires, comme le PALChain qui aide à résoudre les problèmes de mathématiques complexes.
COMMENT CRÉER UNE CHAÎNE ?
Si vous décidez de construire une chaîne pour votre modèle LLM, vous devez savoir que la création d’invite (PromptTemplate) en LangChain est un peu compliquée. Cependant, avec la méthode PromptTemplate, vous pouvez créer une invite avec une ou plusieurs variables.
Si vous voulez utiliser OpenAI pour ce tutoriel, vous devrez demander une clé API et la définir avec os.environ [« OPENAI_API_KEY »] = «… » avant d’utiliser le modèle. Vous pouvez également remplacer OpenAI par un autre modèle LLM en utilisant la même méthode.
Une fois que vous avez créé une invite, vous pouvez appeler le modèle LLM souhaité à l’aide de la classe LLMChain. Vous devez également spécifier la variable de l’invite à utiliser. Si la chaîne contient plusieurs variables, vous devez passer toutes les variables comme un dictionnaire.
CONCLUSION
En résumé, LangChain est une bibliothèque d’apprentissage automatique qui permet la connexion de plusieurs LLM pour la génération de texte. Les chaînes sont les éléments de base de LangChain, qui permettent de connecter un ou plusieurs LLM d’une manière logique. Les chaînes généralistes et spécialisées ont leurs avantages et peuvent être utilisées selon les besoins du projet. Cependant, la création d’invite pour chaque chaîne est une tâche essentielle qui nécessite une attention particulière.
