本文展示了使用Langchain構(gòu)建多語(yǔ)言應(yīng)用程序，將文本從英語(yǔ)翻譯成其他語(yǔ)言，特別是專(zhuān)注于英語(yǔ)到日本的翻譯。它可以指導(dǎo)您創(chuàng)建基本應(yīng)用程序，并解釋關(guān)鍵的蘭班概念和工作流程。

涵蓋的關(guān)鍵概念：

該教程涵蓋了幾個(gè)至關(guān)重要的蘭鏈方面：

1. 大型語(yǔ)言模型（LLM）交互：應(yīng)用程序直接與LLM（如OpenAI的GPT-4）進(jìn)行交互以執(zhí)行翻譯，發(fā)送提示并接收翻譯的文本。

2. 提示工程和輸出解析：提示模板用于為動(dòng)態(tài)文本輸入創(chuàng)建靈活的提示。輸出解析器確保正確格式化LLM的響應(yīng)，并且僅提取翻譯文本。

3. Langchain表達(dá)語(yǔ)言（LCEL）： LCEL簡(jiǎn)化了將多個(gè)步驟（提示創(chuàng)建，LLM呼叫，輸出解析）鏈接到流線(xiàn)型工作流程的過(guò)程。

4. 與Langsmith進(jìn)行調(diào)試：教程集成了Langsmith，以監(jiān)視，跟蹤數(shù)據(jù)流以及調(diào)試應(yīng)用程序的組件。

5. Langserve：Langserve的部署用于部署應(yīng)用程序作為可云的REST API。

分步指南（簡(jiǎn)化）：

該教程提供了詳細(xì)的，分步的指南，但這是一個(gè)凝結(jié)的版本：

1. 安裝庫(kù)：安裝必要的Python庫(kù)（ langchain ， langchain-openai ， fastapi ， uvicorn ， langserve ）。

2. 設(shè)置OpenAI模型：配置OpenAI API密鑰并實(shí)例化GPT-4型號(hào)。

3. 基本翻譯：使用系統(tǒng)和人類(lèi)消息演示簡(jiǎn)單的翻譯。

4. 輸出解析：引入輸出解析器，僅提取LLM響應(yīng)中的翻譯文本。

5. 鏈組件：顯示如何使用|將模型和解析器鏈接在一起運(yùn)算符的工作流程更有效。

6. 提示模板：為動(dòng)態(tài)文本輸入創(chuàng)建一個(gè)提示模板，從而使翻譯更加通用。

7. LCEL鏈條：使用LCEL進(jìn)行完整的翻譯管道，演示及時(shí)的模板，模型和解析器。

8. Langsmith的整合：解釋如何啟用Langsmith進(jìn)行調(diào)試和追蹤。

9. Langserve部署：引導(dǎo)您使用Langserve將應(yīng)用程序部署為REST API。

10. 運(yùn)行服務(wù)器和API交互：顯示如何運(yùn)行Langserve服務(wù)器并通過(guò)編程部署的API進(jìn)行交互。

本文以常見(jiàn)問(wèn)題解答部分結(jié)束，介紹了有關(guān)蘭班的常見(jiàn)問(wèn)題，其組件和整體工作流程。該教程為使用Langchain構(gòu)建更復(fù)雜的多語(yǔ)言應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

以上是如何使用LCEL構(gòu)建簡(jiǎn)單的LLM應(yīng)用程序？ - 分析Vidhya的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！