Демистификация приложений LLM: от исследований к реальности

В этой исследовательской статье рассматривается процесс создания приложения LLM (Language Model-based Learning) с использованием загрузчиков документов, вложений, векторных хранилищ и шаблонов подсказок. LLM становятся все более популярными в задачах обработки естественного языка из-за их способности генерировать связный и контекстуально релевантный текст. В этой статье обсуждается важность LLM, сравниваются подходы тонкой настройки и внедрения контекста, вводится LangChain и приводится пошаговый процесс создания приложения LLM. Фрагменты кода Python включены там, где это применимо.

Язык является основным средством, с помощью которого люди общаются и выражают свои мысли и идеи. Понимание и обработка человеческого языка всегда были фундаментальной проблемой в области искусственного интеллекта. Благодаря достижениям в обработке естественного языка (НЛП) разработка сложных языковых моделей проложила путь к значительным прорывам в различных задачах НЛП.

Обучение на основе языковых моделей (LLM) стало мощным подходом к решению этих проблем. LLM используют методы глубокого обучения для моделирования и понимания сложных моделей и структур человеческого языка. Эти модели продемонстрировали замечательные возможности в создании связного и контекстуально релевантного текста, что позволяет им преуспеть в таких задачах, как генерация текста, обобщение, перевод и системы ответов на вопросы.

LLM в задачах обработки естественного языка

Интеграция LLM в задачи обработки естественного языка произвела революцию в том, как мы взаимодействуем с текстовыми данными. Эти модели могут учиться на огромном количестве текстовой информации и фиксировать сложные отношения между словами, фразами и понятиями. Используя эти знания, LLM могут генерировать человекоподобный текст, соответствующий заданному контексту.

Одним из ключевых преимуществ LLM является их способность генерировать связный и контекстуально релевантный текст. В отличие от традиционных подходов, основанных на правилах или статистических данных, LLM могут генерировать язык, который следует грамматическим правилам, сохраняет контекст и демонстрирует глубокое понимание семантических отношений. Это позволяет использовать такие приложения, как суммирование текста, когда LLM могут создавать краткие и информативные сводки, извлекая ключевую информацию из заданного документа.

Кроме того, LLM используются в системах машинного перевода, где они учатся преобразовывать входной текст с одного языка на другой, производя высококачественные переводы. Эти модели показали впечатляющую производительность, превзойдя предыдущие подходы к машинному переводу и сократив разрыв между языками.

Генерация последовательного и контекстуально релевантного текста

Способность LLM генерировать связный и контекстуально релевантный текст является результатом их обучения на огромном количестве разнообразных текстовых данных. Эти модели фиксируют шаблоны, зависимости и контекстные подсказки из этих данных, что позволяет им генерировать текст, соответствующий входному контексту.

Например, в задачах завершения текста LLM могут генерировать наиболее вероятное продолжение данного предложения, гарантируя, что сгенерированный текст является связным и релевантным предыдущему контексту. Это имеет практическое применение в функциях автозавершения, когда LLM могут предсказывать следующее слово или фразу по мере ввода пользователем, предоставляя предложения в реальном времени.

Более того, LLM использовались в системах чат-ботов, позволяя агентам беседы генерировать ответы, подобные человеческим. Эти модели извлекают уроки из наборов данных диалогов и генерируют контекстуально релевантные ответы, учитывая историю разговора, чтобы поддерживать согласованность и актуальность на протяжении всего разговора.

LLM стали бесценными в задачах обработки естественного языка, предлагая возможность генерировать связный и контекстуально релевантный текст. Достижения в области методов глубокого обучения в сочетании с крупномасштабными обучающими данными позволили LLM преуспеть в таких задачах, как генерация текста, обобщение, перевод и диалоговые системы. Использование возможностей LLM открывает новые возможности для автоматизации задач, связанных с языком, и создания более интерактивных и интеллектуальных приложений.

Тонкая настройка против внедрения контекста

Тонкая настройка LLM

Тонкая настройка — это популярный подход в разработке LLM, который включает в себя адаптацию предварительно обученной языковой модели для выполнения конкретных задач. Тонкая настройка начинается с использования предварительно обученного LLM, который прошел обучение на большом массиве общих языковых данных. Фаза предварительного обучения позволяет модели изучать богатые лингвистические представления и фиксировать статистические закономерности естественного языка.

Чтобы точно настроить LLM для конкретной задачи, мы начинаем с предварительно обученной модели и дополнительно обучаем ее набору данных для конкретной задачи. Этот набор данных состоит из помеченных примеров, которые имеют отношение к целевой задаче. В процессе тонкой настройки параметры модели настраиваются для оптимизации ее производительности при выполнении конкретной задачи.

Код Python для тонкой настройки LLM обычно состоит из нескольких шагов:

1. Загрузите предварительно обученную модель LLM
2. Подготовьте набор данных для конкретной задачи
3. Маркировать входные данные
4. Точная настройка модели

from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification, TFAutoTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"  # Example pre-trained model
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = TFAutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

task_dataset = ...  # Load or preprocess the task-specific dataset

tokenized_data = tokenizer(task_dataset["text"], padding=True, truncation=True, max_length=128)

model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy")
model.fit(tokenized_data, task_dataset["labels"], epochs=3)

Тонкая настройка дает несколько преимуществ. Во-первых, это позволяет ускорить разработку, поскольку использует возможности понимания языка предварительно обученной модели. Во-вторых, для тонкой настройки требуется относительно меньше обучающих примеров для конкретных задач по сравнению с обучением с нуля, что делает ее практичным вариантом в сценариях с ограниченным количеством размеченных данных. Наконец, точно настроенные модели часто демонстрируют лучшую производительность в последующих задачах по сравнению с моделями, обученными с нуля.

Однако точная настройка может быть дорогостоящей в вычислительном отношении, поскольку всю модель необходимо обучать на наборе данных для конкретной задачи. Кроме того, точная настройка может страдать от явления, называемого катастрофическим забыванием, когда модель забывает ранее полученные знания в процессе точной настройки.

Внедрение контекста в LLM

Внедрение контекста, также известное как оперативное проектирование, представляет собой альтернативный подход к использованию предварительно обученных LLM без обширной тонкой настройки. Вместо точной настройки всей модели внедрение контекста включает в себя введение определенного контекста или подсказок в предварительно обученный LLM, чтобы направлять его генерацию выходных данных для конкретной задачи.

Быстрая разработка обеспечивает гибкость и более быстрые циклы итераций по сравнению с тонкой настройкой. Разработчики могут создавать подсказки, которые включают желаемое поведение ввода-вывода, и кодировать инструкции для конкретных задач. Тщательно разрабатывая подсказки, можно генерировать выходные данные для конкретной задачи из предварительно обученного LLM без обширного переобучения.

Код Python для внедрения контекста включает следующие шаги:

1. Загрузите предварительно обученную модель LLM.
2. Определите подсказку
3. Сгенерируйте текст на основе подсказки.
4. Оцените полученный результат.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_name = "gpt2"  # Example pre-trained model
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Translate the following English text to French: "

input_text = prompt + "Hello, how are you?"  # Example input text
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids)
decoded_output = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(decoded_output)

Внедрение контекста позволяет точно контролировать сгенерированный текст, предоставляя явные инструкции с помощью подсказок. Разработчики могут экспериментировать с различными подсказками и быстро выполнять итерации для достижения желаемого результата для конкретной задачи. Одной из проблем с внедрением контекста является разработка эффективных подсказок. Подсказки должны быть тщательно составлены, чтобы вызывать желаемые ответы, сохраняя при этом связность и контекстуальность. Требуется глубокое понимание возможностей LLM и стоящей перед ним задачи по разработке подсказок, которые дают высококачественные результаты.

Сравнение тонкой настройки и внедрения контекста

Как точная настройка, так и внедрение контекста имеют свои достоинства и недостатки. Преимущество тонкой настройки заключается в обучении LLM специально для выполнения задачи, что может привести к превосходной производительности. Однако для этого требуются размеченные данные для конкретной задачи, и это может быть дорогостоящим в вычислительном отношении.

С другой стороны, внедрение контекста позволяет ускорить итерационные циклы и использовать предварительно обученные знания LLM. Он предлагает больше гибкости в управлении генерацией вывода путем внедрения контекста, специфичного для задачи. Однако он может не достигать такого же уровня производительности, как точная настройка, когда требуется обширная адаптация задачи.

Выбор между тонкой настройкой и внедрением контекста зависит от конкретных требований задачи, доступности размеченных данных, вычислительных ресурсов и желаемого компромисса между производительностью и временем разработки.

LangChain: платформа для приложений LLM

Обзор LangChain: архитектура и компоненты

LangChain — это мощная платформа, обеспечивающая модульную и эффективную архитектуру для создания приложений LLM. Он предлагает оптимизированный рабочий процесс для загрузки документов, фрагментации текста, создания вложений, выбора LLM, создания шаблонов подсказок и создания хранилища векторов. Давайте рассмотрим ключевые компоненты и их функции:

• Загрузчик документов. Компонент загрузчика документов обрабатывает загрузку документов в инфраструктуру LangChain. Он поддерживает различные форматы документов, такие как обычный текст, PDF, HTML и другие. Загрузчик документов обеспечивает эффективную и надежную загрузку документов, обеспечивая плавную интеграцию с остальной частью конвейера.
• Разбивка текста.Компонент разбивки текста разбивает загруженные документы на более мелкие текстовые части. Этот шаг особенно полезен при работе с большими документами или при распределенной обработке документов. Фрагментирование текста обеспечивает параллельную обработку и повышает эффективность последующих шагов, таких как генерация встраивания и вывод LLM.
• Генератор встраивания: Компонент генератор встраивания берет фрагменты текста и создает вложения для каждого фрагмента. Вложения захватывают семантическую информацию текста и представляют ее в числовой векторной форме. LangChain использует самые современные языковые модели и методы встраивания для создания высококачественных вложений, которые кодируют контекстное значение фрагментов текста.
• Выбор LLM. Компонент выбора LLM позволяет разработчикам выбирать конкретную модель LLM, которую они хотят использовать для своих задач. LangChain поддерживает широкий спектр предварительно обученных моделей LLM, таких как модели GPT, BERT и Transformer. Разработчики могут выбрать наиболее подходящий LLM на основе своих конкретных требований, таких как генерация языка, ответы на вопросы или анализ настроений.
• Создатель шаблонов подсказок. Компонент создания шаблонов подсказок облегчает создание шаблонов подсказок для внедрения контекста. Шаблоны подсказок определяют структуру и инструкции, предоставляемые LLM для создания желаемых выходных данных. Разработчики могут создавать шаблоны, которые определяют поведение LLM и адаптируют его к поставленной задаче. Шаблоны подсказок могут включать заполнители для динамических входных данных, что обеспечивает гибкое и настраиваемое создание текста.
• Создание хранилища векторов. Компонент построителя хранилища векторов создает эффективное хранилище векторов для хранения сгенерированных вложений. Векторное хранилище — это структура данных, которая упорядочивает и индексирует вложения, обеспечивая быстрый и эффективный поиск. LangChain предоставляет методы для создания хранилищ векторов, которые обеспечивают эффективный поиск по сходству, кластеризацию и другие операции с вложениями.

Преимущества использования LangChain

LangChain предлагает несколько преимуществ для создания приложений LLM:

• Эффективная загрузка документов. Компонент загрузчика документов LangChain обрабатывает загрузку документов из различных форматов, обеспечивая эффективную загрузку и беспрепятственную интеграцию в конвейер.
• Разбиение документов на фрагменты для обработки. Компонент текстового фрагментирования разбивает большие документы на более мелкие фрагменты, обеспечивая параллельную обработку и повышая эффективность последующих шагов. Это позволяет масштабируемую обработку больших коллекций документов.
• Генерация бесшовного встраивания: LangChain использует передовые языковые модели и методы встраивания для создания высококачественных вложений, которые фиксируют контекстное значение фрагментов текста. Компонент генератора встраивания легко интегрируется с остальной частью конвейера, обеспечивая эффективную генерацию встраивания.
• Гибкость в выборе LLM:LangChain предоставляет широкий спектр предварительно обученных моделей LLM, предоставляя разработчикам гибкость в выборе модели, наиболее подходящей для их задачи. Это позволяет выполнять настройку и оптимизацию на основе конкретных требований приложения.
• Создание подсказок на основе шаблона. Компонент создания шаблонов подсказок позволяет разработчикам создавать шаблоны подсказок, которые определяют генерацию выходных данных LLM. Такая гибкость позволяет разработчикам создавать контекстно-зависимые инструкции и управлять поведением LLM без дополнительной тонкой настройки.
• Эффективное создание векторного хранилища. Компонент построения векторного хранилища LangChain позволяет создавать эффективные структуры данных для организации и индексации сгенерированных вложений. Это облегчает быстрый и эффективный поиск вложений для различных последующих задач, таких как поиск по сходству или кластеризация.

Код Python для использования компонентов LangChain

• Загружать документы с помощью LangChain
• Разделить документы на текстовые фрагменты
• Создание вложений
• Определение модели LLM
• Определить шаблон подсказки
• Создайте хранилище векторов

# Load documents using LangChain

from langchain import TextChunker

chunker = TextChunker()
text_chunks = chunker.chunk_documents(documents)

# Generate Embeddings
from langchain import EmbeddingGenerator

embedding_generator = EmbeddingGenerator()
embeddings = embedding_generator.generate_embeddings(text_chunks)

# Define the LLM Model
from langchain import LLMSelector

llm_selector = LLMSelector()
llm_model = llm_selector.select_llm_model("gpt2")

# Define Prompt Template
from langchain import PromptTemplateCreator

template_creator = PromptTemplateCreator()
prompt_template = template_creator.create_template("Translate the following English text to French: {text}")

# Create a Vector Store
from langchain import VectorStoreBuilder

vector_store_builder = VectorStoreBuilder()
vector_store = vector_store_builder.build_vector_store(embeddings)

Используя компоненты, предоставляемые LangChain, разработчики могут создавать эффективные и настраиваемые приложения LLM. Модульная архитектура LangChain обеспечивает бесшовную интеграцию каждого компонента, обеспечивая гибкость и масштабируемость при построении сложных конвейеров NLP.

LangChain — это мощная платформа, обеспечивающая эффективную модульную архитектуру для создания приложений LLM. Используя такие компоненты, как загрузчик документов, блокировщик текста, генератор встраивания, селектор LLM, создатель шаблонов подсказок и построитель векторного хранилища, разработчики могут создавать надежные и гибкие приложения, использующие возможности LLM для различных задач обработки естественного языка.

Создание приложения LLM

Загрузка документов с помощью LangChain

Чтобы начать процесс разработки приложений LLM, первым шагом является загрузка документов в структуру LangChain. LangChain предоставляет компонент загрузчика документов, который обрабатывает загрузку документов из различных источников и форматов.

• Использование загрузчиков документов: загрузчики документов LangChain поддерживают различные источники, включая локальные файлы, удаленные URL-адреса, базы данных или API. Загрузчик документов абстрагируется от сложности загрузки документов, предоставляя унифицированный интерфейс для доступа к различным источникам документов.
• Обработка различных форматов документов.Загрузчики документов LangChain предназначены для обработки различных форматов документов, таких как текстовые файлы, PDF-файлы, файлы HTML и другие. Загрузчик документов автоматически выполняет синтаксический анализ и извлечение в зависимости от формата, обеспечивая готовность извлеченного текста к дальнейшей обработке.

Пример кода: скрипт Python для загрузки документов

from langchain import DocumentLoader

# Load documents from a local directory
documents = DocumentLoader.load_documents("path/to/documents")

# Load documents from a remote URL
documents = DocumentLoader.load_documents("https://example.com/documents")

# Load documents from a database or API
documents = DocumentLoader.load_documents_from_database(database_connection)

Используя загрузчик документов LangChain, разработчики могут легко обрабатывать загрузку документов из различных источников и форматов, что упрощает интеграцию различных типов текстовых данных в их приложения LLM.

Разделение документов на текстовые фрагменты

После того, как документы загружены, следующим шагом будет разделение их на более мелкие текстовые фрагменты. Фрагментирование текста обеспечивает более управляемую обработку и особенно полезно при работе с большими документами или когда требуется параллельная обработка.

• Стратегии фрагментации.LangChain обеспечивает гибкость выбора стратегии фрагментации на основе конкретных требований приложения LLM. Общие стратегии включают разбиение документов на абзацы, предложения или куски фиксированного размера.
• Баланс между размером и согласованностью. При разделении документов на текстовые фрагменты важно найти баланс между размером фрагмента и сохранением согласованности текста. Слишком мелкое фрагментирование может привести к фрагментации и несвязности текста, в то время как слишком крупное фрагментирование может привести к потере важного контекста внутри фрагментов.

Пример кода: реализация фрагментации в Python

from langchain import TextChunker

chunker = TextChunker()

# Split documents into paragraphs
paragraphs = chunker.chunk_into_paragraphs(documents)

# Split paragraphs into sentences
sentences = chunker.chunk_into_sentences(paragraphs)

# Split documents into fixed-size chunks
chunk_size = 1000  # Specify the desired chunk size in words
fixed_size_chunks = chunker.chunk_into_fixed_size(documents, chunk_size)

Компонент текстового фрагмента LangChain предоставляет методы для разделения документов на абзацы, предложения или фрагменты фиксированного размера. Разработчики могут выбрать подходящую стратегию фрагментации в зависимости от конкретных требований своего приложения LLM.

От фрагментов текста к встраиваниям

После разделения документов на текстовые фрагменты следующим шагом является преобразование текстовых фрагментов в числовые представления, называемые встраиваниями. Вложения фиксируют семантическую информацию текста и позволяют LLM понимать и обрабатывать текст.

• Внедрение слов и предложений. LangChain поддерживает встраивание как слов, так и предложений. Вложения слов представляют отдельные слова в векторном пространстве, в то время как вложения предложений представляют целое предложение или фрагмент текста в виде вектора.
• Преобразование фрагментов текста во встраивания. LangChain использует популярные библиотеки НЛП и предварительно обученные модели для создания вложений из фрагментов текста. Эти библиотеки, такие как spaCy, Transformers или Sentence Transformers, предоставляют эффективные и точные методы для создания высококачественных вложений.

Пример кода: создание вложений с использованием библиотек Python

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # Load pre-trained word embeddings

# Generate word embeddings for individual words
def generate_word_embeddings(text_chunks):
    embeddings = []
    for chunk in text_chunks:
        doc = nlp(chunk)
        chunk_embeddings = [token.vector for token in doc]
        embeddings.append(chunk_embeddings)
    return embeddings

# Generate sentence embeddings for text chunks
def generate_sentence_embeddings(text_chunks):
    embeddings = []
    for chunk in text_chunks:
        doc = nlp(chunk)
        chunk_embedding = doc.vector
        embeddings.append(chunk_embedding)
    return embeddings

# Generate word embeddings for text chunks
word_embeddings = generate_word_embeddings(text_chunks)

# Generate sentence embeddings for text chunks
sentence_embeddings = generate_sentence_embeddings(text_chunks)

В приведенном выше примере кода библиотека spaCy используется для загрузки предварительно обученных вложений слов ( en_core_web_md). Функция generate_word_embeddings генерирует вложения слов для отдельных слов в фрагментах текста, а функция generate_sentence_embeddings генерирует вложения предложений для целых фрагментов текста. Эти функции перебирают фрагменты текста, обрабатывают их с помощью spaCy и извлекают соответствующие вложения.

Используя соответствующие библиотеки и модели Python, разработчики могут легко генерировать вложения слов или предложений для фрагментов текста, извлеченных из документов, что позволяет проводить дальнейшую обработку и анализ с помощью LLM.

Определите LLM для использования

После преобразования фрагментов текста во вложения следующим шагом является определение конкретной модели LLM, которая будет использоваться для приложения LLM. LangChain предлагает множество предварительно обученных моделей LLM, таких как модели GPT, BERT и Transformer, которые можно выбирать в зависимости от требований задачи.

• Обзор доступных LLM: LangChain предоставляет обширную коллекцию предварительно обученных моделей LLM, специально разработанных для различных задач обработки естественного языка. Эти модели были обучены на больших корпусах и обладают глубоким пониманием языковой семантики и грамматики.
• Выбор подходящего LLM для задачи.При выборе модели LLM разработчики должны учитывать конкретные требования задачи. Некоторые модели LLM превосходно справляются с задачами генерации языка, в то время как другие лучше подходят для ответов на вопросы или анализа настроений. Очень важно выбрать модель LLM, которая соответствует желаемой задаче и ожидаемой производительности.

Пример кода: определение модели LLM в Python

from langchain import LLMSelector

llm_selector = LLMSelector()
llm_model = llm_selector.select_llm_model("gpt2")

В приведенном выше примере кода компонент LLMSelector используется для выбора модели LLM. Функция select_llm_model принимает аргумент, указывающий желаемую модель LLM, например «gpt2». Эта функция возвращает экземпляр выбранной модели LLM, который затем можно использовать для дальнейшей обработки и генерации текста.

Используя компонент LLMSelector, разработчики могут легко выбрать подходящую модель LLM для своей конкретной задачи и беспрепятственно интегрировать ее в свое приложение LLM.

Определить шаблоны подсказок

После выбора модели LLM следующим шагом является определение шаблонов подсказок, которые предоставляют инструкции или контекст для генерации текста LLM. Шаблоны подсказок помогают LLM создавать согласованные и контекстуально релевантные выходные данные для конкретных задач.

• Разработка шаблонов подсказок для LLM:шаблоны подсказок должны быть разработаны таким образом, чтобы вызывать желаемые ответы от LLM, сохраняя при этом согласованность и контекстуальность. Разработчики могут включать в шаблоны динамические заполнители для ввода входных данных или параметров, специфичных для задачи, в сгенерированный текст.
• Включение контекстной информации. Шаблоны подсказок могут включать контекстно-зависимую информацию, которая помогает LLM понять желаемое поведение или генерировать выходные данные для конкретной задачи. Эта контекстуальная информация может быть в форме явных инструкций, примеров входных данных или конкретных ограничений.

Пример кода: создание шаблонов подсказок в Python

from langchain import PromptTemplateCreator

template_creator = PromptTemplateCreator()

# Create a prompt template for translation task
translation_template = template_creator.create_template("Translate the following English text to French: {text}")

# Create a prompt template for summarization task
summarization_template = template_creator.create_template("Summarize the given text: {text}")

В приведенном выше примере кода компонент PromptTemplateCreator используется для создания шаблонов приглашений для различных задач. Функция create_template принимает в качестве входных данных строку, где заполнитель {text} представляет собой динамический текст, который будет предоставлен в качестве входных данных во время генерации текста. Разработчики могут создавать шаблоны подсказок, адаптированные к их конкретным требованиям к задачам и желаемому поведению LLM.

Включив шаблоны подсказок в приложение LLM, разработчики могут направлять процесс генерации текста LLM и получать контекстно-зависимые выходные данные для различных задач.

Создание хранилища векторов

После преобразования фрагментов текста во вложения и определения модели LLM и шаблонов подсказок следующим шагом является создание хранилища векторов. Векторное хранилище обеспечивает эффективное хранение и извлечение вложений, обеспечивая быстрый доступ к предварительно вычисленным вложениям во время выполнения приложения LLM.

• Важность векторных хранилищ. Векторные хранилища служат централизованным хранилищем для вложений, устраняя необходимость повторного создания вложений для каждого запроса или запроса генерации текста. Хранение вложений в хранилище векторов позволяет ускорить обработку и сократить вычислительные затраты.
• Эффективное хранение и извлечение вложений. LangChain предоставляет компонент построителя векторного хранилища, который облегчает создание векторного хранилища из сгенерированных вложений. Хранилище векторов эффективно организует и индексирует вложения для легкого поиска на основе идентификаторов фрагментов текста.

Пример кода: создание векторного хранилища с использованием библиотек Python

from langchain import VectorStoreBuilder

vector_store_builder = VectorStoreBuilder()

# Build a vector store from word embeddings
word_vector_store = vector_store_builder.build_vector_store(word_embeddings)

# Build a vector store from sentence embeddings
sentence_vector_store = vector_store_builder.build_vector_store(sentence_embeddings)

В приведенном выше примере кода компонент VectorStoreBuilder используется для создания хранилища векторов. Функция build_vector_store принимает сгенерированные вложения в качестве входных данных и создает хранилище векторов. Разработчики могут создавать отдельные векторные хранилища для вложений слов и предложений в зависимости от конкретных требований их приложения LLM.

Создавая хранилище векторов, разработчики могут эффективно хранить и извлекать предварительно вычисленные вложения, что позволяет быстрее генерировать текст и снижает вычислительную нагрузку во время выполнения.

Пошаговый процесс, описанный в этом разделе, демонстрирует, как использовать платформу LangChain для создания приложений LLM. Загружая документы, разбивая их на текстовые фрагменты, создавая вложения, выбирая подходящую модель LLM, определяя шаблоны подсказок и создавая хранилище векторов, разработчики могут создавать надежные и эффективные приложения LLM, которые превосходно справляются с различными задачами обработки естественного языка. Предоставленные фрагменты кода демонстрируют реализацию каждого шага с использованием Python и демонстрируют гибкость и простоту использования, обеспечиваемые инфраструктурой LangChain.

Заключение

В этой исследовательской статье мы рассмотрели процесс создания приложения LLM (Language Model) с загрузчиками документов, вложениями, хранилищами векторов и шаблонами подсказок с использованием платформы LangChain. Мы начали с обсуждения необходимости LLM в задачах обработки естественного языка и подчеркнули их способность генерировать связный и контекстуально релевантный текст.

Затем мы углубились в концепцию тонкой настройки по сравнению с внедрением контекста, обсудив преимущества и особенности каждого подхода. Тонкая настройка включает в себя обучение уже существующего LLM конкретной задаче или набору данных, в то время как внедрение контекста включает предоставление контекстной информации во время генерации текста. Понимание компромиссов между этими подходами имеет решающее значение при разработке приложений LLM.

Затем мы представили LangChain как мощную основу для создания приложений LLM. Мы представили обзор архитектуры и компонентов LangChain, подчеркнув его преимущества, такие как эффективная загрузка документов, разбиение документов на блоки для обработки, бесшовное создание встраивания, гибкость в выборе LLM, создание подсказок на основе шаблонов и эффективное создание векторного хранилища.

Затем мы представили пошаговый процесс разработки приложений LLM с использованием LangChain. Мы рассмотрели загрузку документов с помощью загрузчиков документов LangChain, разбиение документов на текстовые фрагменты, создание вложений из текстовых фрагментов, выбор подходящей модели LLM, определение шаблонов подсказок и создание векторного хранилища для эффективного хранения и поиска вложений.

В заключение, эта исследовательская статья продемонстрировала важность LLM в задачах обработки естественного языка и предоставила информацию о разработке приложений LLM с использованием платформы LangChain. Основные выводы из этой статьи включают важность использования предварительно обученных моделей LLM, гибкость, обеспечиваемую модульными компонентами платформы LangChain, и преимущества использования шаблонов подсказок и векторных хранилищ для эффективного создания текста.

Будущие направления разработки приложений LLM включают изучение передовых методов тонкой настройки LLM, интеграцию дополнительных компонентов NLP в структуру LangChain и оптимизацию производительности векторных хранилищ для крупномасштабных приложений. Поскольку LLM продолжают развиваться, существует огромный потенциал для расширения возможностей и эффективности приложений LLM в различных областях.

Таким образом, эта исследовательская статья предоставила всестороннее представление о создании приложений LLM с использованием LangChain, продемонстрировав значение LLM в задачах NLP, пошаговый процесс разработки и будущие направления для продвижения разработки приложений LLM. Используя возможности LangChain и возможности LLM, разработчики могут создавать надежные и контекстно-зависимые приложения, которые превосходно справляются с задачами обработки естественного языка.