LangChain è un potente strumento che facilita lo sviluppo di applicazioni con Large Language Models (LLMs). Una delle sue caratteristiche più notevoli è l'implementazione delle "Chain", che permettono di combinare più componenti per creare un'applicazione coerente e funzionale. Questo articolo offre un approfondimento dettagliato sulle Catene o Chain dn LangChain, illustrando come possono essere utilizzate per migliorare le tue applicazioni.
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Introduzione su LangChain
Ci scusiamo in anticipo per gli assurdi giochidi parole che sono venuti fuori scrivendo l'articolo :)
Indice:
Cos'è una Chain in LangChain?
Creazione di una Chain in LangChain
Tipi di Chain in LangChain
Utilizzo delle Chain in LangChain: Esempi Pratici
Come Aggiungere Memoria alle Chain in LangChain
Personalizzazione delle Chain in LangChain
Chain e Agenti in LangChain: Qual è la Differenza?
Domande Frequenti sulle Chain in LangChain
1. Cos'è una Chain in LangChain?
Benvenuti nel mondo affascinante delle Chain di LangChain! Le Chain in LangChain sono come le catene di montaggio in una fabbrica, dove ogni pezzo viene aggiunto in sequenza per creare un prodotto finale. Ma invece di pezzi di metallo o plastica, le Chain in LangChain combinano vari componenti per creare un'applicazione coerente. Ad esempio, potreste creare una Chain che prende l'input dell'utente, lo formatta con un PromptTemplate e poi passa la risposta formattata a un LLM (Large Language Model). Questo processo di combinazione di componenti è ciò che rende le Chain così potenti e flessibili. Ma non preoccupatevi, non c'è bisogno di essere un mago della programmazione per farlo funzionare! Con un po' di pratica, sarete in grado di creare le vostre Chain in LangChain in pochissimo tempo.
2. Come creare una Chain con Python
Creare una Chain in LangChain è come preparare la vostra ricetta preferita. Avete bisogno degli ingredienti giusti e delle istruzioni per metterli insieme. In LangChain, gli "ingredienti" sono i vari componenti che volete combinare, e le "istruzioni" sono il codice che scrivete per dire a LangChain come combinare questi componenti. Ecco un esempio di come creare una Chain semplice che prende l'input dell'utente, formatta il prompt con esso e poi lo invia all'LLM:
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
llm = OpenAI(temperature=0.9)
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="Qual è un buon nome per un'azienda che produce {product}?",
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
print(chain.run("calzini colorati")) # Output: Colorful Toes Co.E voilà! Avete appena creato la vostra prima Chain in LangChain. Non è stato difficile, vero?
3. Tipi di Chain in LangChain
In LangChain, non tutte le Chain sono create uguali. Ci sono vari tipi di Chain che potete utilizzare a seconda delle vostre esigenze. Ad esempio, c'è la LLMChain, che è una Chain semplice che prende un prompt template, lo formatta con l'input dell'utente e restituisce la risposta da un LLM. Ma se volete fare qualcosa di più complesso, potreste considerare di utilizzare una SequentialChain, che consente di eseguire una serie di Chain in un ordine predefinito. Le possibilità sono infinite!
4. Utilizzo delle Chain con python: Esempi Pratici
Le Chain in LangChain sono incredibilmente versatili e possono essere utilizzate in una varietà di modi per migliorare le tue applicazioni. Ma come si utilizzano esattamente? Bene, preparati a immergerti nel mondo delle Chain con alcuni esempi pratici.
Immagina di voler creare una Chain che combina due Large Language Models (LLMs) in una sequenza. Questo può essere fatto utilizzando la classe SequentialChain in LangChain. Ecco un esempio di come potrebbe apparire il codice:
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import SequentialChain
llm1 = OpenAI(temperature=0.9)
llm2 = OpenAI(temperature=0.7)
chain = SequentialChain(llms=[llm1, llm2])
In questo esempio, abbiamo creato una Chain che prima esegue llm1 e poi llm2. Questo può essere utile in situazioni in cui vuoi che il tuo modello produca output con diverse temperature.
Ricorda, la temperatura è un parametro che controlla la casualità delle previsioni del modello. Un valore di temperatura più alto produce output più casuali, mentre un valore più basso produce output più deterministici.
5. Come Aggiungere Memoria alle Chain in LangChain
Ora, cosa succede se vuoi che la tua Chain ricordi alcune informazioni tra le diverse esecuzioni? Ecco dove entra in gioco la memoria in LangChain.
LangChain offre un'interfaccia BaseMemory che ti permette di aggiungere memoria alla tua Chain. Questo può essere utile in una varietà di scenari, come quando stai costruendo un chatbot e vuoi che ricordi le conversazioni precedenti.
Ecco un esempio di come potresti aggiungere memoria alla tua Chain:
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
conversation = ConversationChain(
llm=chat,
memory=ConversationBufferMemory()
)
conversation.run("Rispondi brevemente. Quali sono i primi 3 colori di un arcobaleno?")
# -> I primi tre colori di un arcobaleno sono rosso, arancione e giallo.
conversation.run("E i successivi 4?")
# -> I successivi quattro colori di un arcobaleno sono verde, blu, indaco e violetto.In questo esempio, abbiamo creato una Chain con memoria utilizzando la classe ConversationChain. Abbiamo anche utilizzato la classe ConversationBufferMemory per creare un sistema di memoria per la nostra Chain.
6. Personalizzazione delle Chain in LangChain
LangChain offre una vasta gamma di Chain predefinite, ma cosa succede se hai bisogno di qualcosa di un po' più specifico per il tuo progetto? Non temere, LangChain ha pensato anche a questo. Infatti, LangChain ti permette di creare Chain personalizzate per adattarsi perfettamente alle tue esigenze. E la cosa migliore è che è più facile di quanto pensi!
Per creare una Chain personalizzata, devi creare una sottoclasse della classe Chain. Questa sottoclasse deve definire le proprietà input_keys e output_keys e implementare il metodo _call, che definisce come la Chain viene eseguita. Ecco un esempio di come farlo:
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.chains.base import Chain
from typing import Dict, List
class ConcatenateChain(Chain):
chain_1: LLMChain
chain_2: LLMChain
@property
def input_keys(self) -> List[str]:
# Union of the input keys of the two chains.
all_input_vars = set(self.chain_1.input_keys).union(set(self.chain_2.input_keys))
return list(all_input_vars)
@property
def output_keys(self) -> List[str]:
return ['concat_output']
def _call(self, inputs: Dict[str, str]) -> Dict[str, str]:
output_1 = self.chain_1.run(inputs)
output_2 = self.chain_2.run(inputs)
return {'concat_output': output_1 + output_2}
In questo esempio, abbiamo creato una Chain personalizzata che concatena gli output di due Chain. Questo può essere utile, ad esempio, se vuoi creare un nome di società e uno slogan in un unico passaggio. Ricorda, la personalizzazione è il nome del gioco quando si tratta di LangChain!
7. Chain e Agenti in LangChain: Qual è la Differenza?
Se hai esplorato un po' LangChain, potresti aver notato che ci sono due concetti chiave: Chain e Agenti. Ma qual è la differenza tra i due? Bene, in termini semplici, una Chain è una serie di passaggi che vengono eseguiti in un ordine predefinito, mentre un Agente è un modello linguistico che prende decisioni su quali azioni intraprendere.
Le Chain sono il cuore di LangChain. Sono il modo in cui combiniamo diversi componenti per creare un'applicazione funzionante. Ad esempio, potresti avere una Chain che prima crea un nome di società per un prodotto, e poi crea uno slogan per quel prodotto.
Gli Agenti, d'altra parte, sono un po' più avanzati. Un Agente è un modello linguistico che può prendere decisioni su quali azioni intraprendere. Ad esempio, un Agente potrebbe decidere se rispondere a una domanda, fare una ricerca o fare una chiamata API, a seconda del contesto.
Ecco un esempio di come combinare le Chain con il SequentialChain:
from langchain.chains import SimpleSequentialChain
prompt_1 = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="What is a good name for a companythat makes {product}?",
)
chain_1 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_1)
prompt_2 = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="What is a good slogan for a company that makes {product}?",
)
chain_2 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_2)
concat_chain = ConcatenateChain(chain_1=chain_1, chain_2=chain_2)
concat_output = concat_chain.run("colorful socks")
print(f"Concatenated output:\n{concat_output}")
In questo esempio, abbiamo creato una Chain sequenziale che prima crea un nome di società per un prodotto e poi crea uno slogan per quel prodotto. Questo è solo un esempio di come le Chain e gli Agenti possono lavorare insieme per creare applicazioni potenti e flessibili con LangChain.
8. Domande Frequenti sulle Chain in LangChain
Dopo aver esplorato il mondo delle Chain in LangChain, è naturale avere alcune domande. Ecco le risposte ad alcune delle domande più frequenti che potresti avere.
Posso creare una Chain personalizzata in LangChain? Assolutamente! LangChain ti permette di creare Chain personalizzate per adattarsi perfettamente alle tue esigenze. Puoi creare una sottoclasse della classe Chain e definire le proprietà input_keys e output_keys e implementare il metodo _call.
Cosa sono le Chain sequenziali in LangChain? Le Chain sequenziali sono Chain che eseguono i loro collegamenti in un ordine predefinito. Questo può essere utile se vuoi eseguire una serie di passaggi in un ordine specifico.
Qual è la differenza tra una Chain e un Agente in LangChain? Una Chain è una serie di passaggi che vengono eseguiti in un ordine predefinito, mentre un Agente è un modello linguistico che prende decisioni su quali azioni intraprendere.
Posso combinare più Chain in LangChain? Sì, puoi combinare più Chain usando il SequentialChain. Questo ti permette di creare un flusso di lavoro complesso che coinvolge più Chain.
Come posso aggiungere memoria alle mie Chain in LangChain? Puoi aggiungere memoria alle tue Chain in LangChain utilizzando il metodo add_memory della classe Chain. Questo ti permette di conservare informazioni tra diverse esecuzioni della Chain.
Conclusione
LangChain è uno strumento potente e flessibile che può rivoluzionare il modo in cui sviluppi le tue applicazioni. Le Chain sono una parte fondamentale di questo strumento, e speriamo che questo articolo ti abbia aiutato a capire meglio come funzionano e come possono essere utilizzate. Ricorda, la chiave per sfruttare al meglio LangChain è capire come funzionano le sue varie parti. Quindi continua a esplorare, continua a imparare e, soprattutto, continua a creare!
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