Dieser Artikel zeigt, dass eine mehrsprachige Anwendung mit Langchain erstellt wird, um Text von Englisch in andere Sprachen zu übersetzen und sich speziell auf die übersetzung von Englisch zu japanisch zu konzentrieren. Es führt Sie durch das Erstellen einer grundlegenden Anwendung und erkl?rt die wichtigsten Langchain -Konzepte und Workflows.

Schlüsselkonzepte behandelt:

Das Tutorial umfasst mehrere wichtige Langchain -Aspekte:

1. Interaktion zwischen Sprachmodell (LLM): Die Anwendung interagiert direkt mit einem LLM (wie dem GPT-4 von OpenAI), um die übersetzung durchzuführen, Eingabeaufforderungen zu senden und übersetzten Text zu empfangen.

2. Schnell- und Ausgangsanalyse: Eingabeaufforderung Vorlagen werden verwendet, um flexible Eingabeaufforderungen für die dynamische Texteingabe zu erstellen. Ausgangsparser stellen sicher, dass die Antwort des LLM korrekt formatiert ist und nur der übersetzte Text extrahiert wird.

3. LangChain Expression Language (LCEL): LCEL vereinfacht den Prozess der Ketten mit mehreren Schritten (prompt creation, LLM -Aufruf, Ausgangsanalyse) in einen optimierten Workflow.

4. Debugging mit Langsmith: Das Tutorial integriert Langsmith zur überwachung, Verfolgung des Datenflusss und das Debuggen der Anwendungskomponenten.

5. Bereitstellung mit Langserve: Langserve wird verwendet, um die Anwendung als Cloud-zug?ngliche REST-API bereitzustellen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung (vereinfacht):

Das Tutorial bietet eine detaillierte, Schritt-für-Schritt-Anleitung, aber hier ist eine komprimierte Version:

1. Installieren Sie Bibliotheken: Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken ( langchain , langchain-openai , fastapi , uvicorn , langserve ).

2. Richten Sie das OpenAI-Modell ein: Konfigurieren Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel und instanziieren Sie das GPT-4-Modell.

3. Grundlegende übersetzung: Demonstriert eine einfache übersetzung mit System- und menschlichen Nachrichten.

4. Ausgangsanalyse: Führen Sie Ausgangsparser ein, um nur den übersetzten Text aus der Antwort des LLM zu extrahieren.

5. Verkettungskomponenten: Zeigt, wie das Modell und Parser mithilfe der | zusammengeführt werden kann. Bediener für einen effizienteren Workflow.

6. Eingabeaufforderung Vorlagen: Erstellt eine Eingabeaufforderung für die dynamische Texteingabe, sodass die übersetzung vielseitiger wird.

7. LCEL -Erkettung: Demonstriert das Erhalten der Eingabeaufforderung, Modell und Parser mithilfe von LCEL für eine vollst?ndige übersetzungspipeline.

8. Langsmith Integration: Erkl?rt, wie Langsmith zum Debuggen und Verfolgung von Langsmith aktiviert werden kann.

9. Langserve -Bereitstellung: Führt Sie durch die Bereitstellung der Anwendung als REST -API mit Langserve.

10. Ausführen des Servers und der API -Interaktion: Zeigt an, wie Sie den Langserve -Server ausführen und mit der bereitgestellten API programmatisch interagieren.

Der Artikel schlie?t mit einem FAQ -Abschnitt, der gemeinsame Fragen zu Langchain, seinen Komponenten und dem Gesamt -Workflow befasst. Das Tutorial bietet eine solide Grundlage für den Aufbau komplexerer mehrsprachiger Anwendungen mit Langchain.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich eine einfache LLM -Anwendung mit LCEL? - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!