ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകളുടെ (എൽഎൽഎം) ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത അത്യാധുനികവും കരുത്തുറ്റതുമായ ഉപകരണമാണ് ലാങ്ചെയിൻ.
ഈ LLM-കൾക്ക് ശ്രദ്ധേയമായ കഴിവുകൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ നിരവധി ജോലികൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ ശക്തി ആഴത്തിലുള്ള ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യത്തേക്കാൾ പൊതുവായ സ്വഭാവത്തിലാണ് എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. GPT-4 അവതരിപ്പിച്ചതിനുശേഷം അതിന്റെ ജനപ്രീതി അതിവേഗം വളർന്നു.
വിവിധ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ LLM-കൾ മികവ് പുലർത്തുന്നുണ്ടെങ്കിലും, നിർദ്ദിഷ്ട ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുമ്പോഴോ ആഴത്തിലുള്ള ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് ആവശ്യമുള്ള ടാസ്ക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോഴോ അവർക്ക് പരിമിതികൾ നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനോ വൈദ്യശാസ്ത്രമോ നിയമമോ പോലുള്ള പ്രത്യേക മേഖലകളിൽ ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കുന്നതിനോ ഒരു LLM ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
ഈ മേഖലകളെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ അന്വേഷണങ്ങളോട് LLM ന് തീർച്ചയായും പ്രതികരിക്കാനാകുമെങ്കിലും, പ്രത്യേക അറിവോ വൈദഗ്ധ്യമോ ആവശ്യമായ കൂടുതൽ വിശദമോ സൂക്ഷ്മമോ ആയ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകാൻ അത് ബുദ്ധിമുട്ടിച്ചേക്കാം.
കാരണം, വൈവിധ്യമാർന്ന ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ LLM-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാനും സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാനും യോജിച്ച പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ പരിശീലനത്തിൽ സാധാരണയായി ആ മേഖലകളിലെ മാനുഷിക വിദഗ്ധരുടെ അതേ അളവിൽ ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക അറിവ് സമ്പാദനം ഉൾപ്പെടുന്നില്ല.
അതിനാൽ, LangChain, LLM-കൾക്കൊപ്പം, വിശാലമായ ജോലികൾക്കുള്ള ഒരു അമൂല്യമായ ഉപകരണമാകുമെങ്കിലും, ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ ആഴത്തിലുള്ള ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം എന്ന് തിരിച്ചറിയേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. പ്രത്യേക അറിവുള്ള മനുഷ്യ വിദഗ്ധർക്ക് ആവശ്യമായ ആഴവും സൂക്ഷ്മമായ ധാരണയും സന്ദർഭ-നിർദ്ദിഷ്ട ഉൾക്കാഴ്ചകളും നൽകാൻ കഴിയും, അത് LLM-കളുടെ മാത്രം കഴിവുകൾക്ക് അതീതമായിരിക്കും.
LangChain-ന്റെ ഡോക്സ് നോക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ സാമൂഹികം അതിന്റെ സാധാരണ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ സമഗ്രമായ ധാരണയ്ക്കുള്ള ശേഖരം. ഈ ബണ്ടിലിന്റെ ഒരു വലിയ ചിത്രം ലഭിക്കാൻ ശക്തമായി ഉപദേശിക്കുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
LangChain-ന്റെ ഉദ്ദേശ്യവും പ്രവർത്തനവും മനസിലാക്കാൻ, നമുക്ക് ഒരു പ്രായോഗിക ഉദാഹരണം പരിഗണിക്കാം. GPT-4-ന് ശ്രദ്ധേയമായ പൊതുവിജ്ഞാനമുണ്ടെന്നും വിശാലമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമായ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയുമെന്നും ഞങ്ങൾക്കറിയാം.
എന്നിരുന്നാലും, ഒരു വ്യക്തിഗത പ്രമാണം, പുസ്തകം, PDF ഫയൽ അല്ലെങ്കിൽ ഉടമസ്ഥാവകാശ ഡാറ്റാബേസ് പോലെയുള്ള ഞങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് പ്രത്യേക വിവരങ്ങൾ വേണമെങ്കിൽ എന്തുചെയ്യും?
LangChain ഞങ്ങളെ ബന്ധിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു a വലിയ ഭാഷാ മാതൃക GPT-4 പോലെ, ഞങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക്. ഇത് ഒരു ചാറ്റ് ഇന്റർഫേസിലേക്ക് ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഒരു സ്നിപ്പെറ്റ് ഒട്ടിക്കുന്നതിനപ്പുറം പോകുന്നു. പകരം, നമ്മുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ കൊണ്ട് നിറഞ്ഞ ഒരു മുഴുവൻ ഡാറ്റാബേസും നമുക്ക് പരാമർശിക്കാം.
ഞങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള വിവരങ്ങൾ ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിർദ്ദിഷ്ട നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് LangChain-ന് ഞങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചില വിശദാംശങ്ങളടങ്ങിയ ഒരു ഇമെയിൽ അയയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് നിർദ്ദേശം നൽകാം.
ഇത് നേടുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ LangChain ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പൈപ്പ്ലൈൻ സമീപനം പിന്തുടരുന്നു. ആദ്യം, നമുക്ക് ആവശ്യമുള്ള പ്രമാണം ഞങ്ങൾ എടുക്കുന്നു ഭാഷാ മാതൃക റഫറൻസ് ചെയ്യാനും അതിനെ ചെറിയ കഷണങ്ങളായി വിഭജിക്കാനും. ഈ കഷണങ്ങൾ എംബെഡിംഗുകളായി സംഭരിക്കുന്നു, അവ ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസിൽ ടെക്സ്റ്റിന്റെ വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യം.
ഈ സജ്ജീകരണത്തിലൂടെ, ഒരു സാധാരണ പൈപ്പ്ലൈൻ പിന്തുടരുന്ന ഭാഷാ മോഡൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും: ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു പ്രാരംഭ ചോദ്യം ചോദിക്കുന്നു, അത് ഭാഷാ മോഡലിലേക്ക് അയയ്ക്കും. ചോദ്യത്തിന്റെ വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യം വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസിൽ ഒരു സമാനത തിരയൽ നടത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളുടെ ഭാഗങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു.
ഈ ഭാഗങ്ങൾ ഭാഷാ മാതൃകയിലേക്ക് തിരികെ നൽകപ്പെടും, ഒരു ഉത്തരം നൽകാനോ ആവശ്യമുള്ള നടപടി സ്വീകരിക്കാനോ അതിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഒരു വെക്റ്റർ സ്റ്റോറിൽ നമ്മുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ റഫറൻസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതും ആധികാരികവുമായ, ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനപ്പുറം നടപടിയെടുക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, ഡാറ്റാ അവബോധമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് LangChain സഹായിക്കുന്നു. ടി
ഫ്ലൈറ്റുകൾ ബുക്ക് ചെയ്യുക, പണം കൈമാറ്റം ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ നികുതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളിൽ സഹായിക്കുക തുടങ്ങിയ ജോലികൾ ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡലിന് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന നിരവധി പ്രായോഗിക ഉപയോഗ കേസുകൾ അദ്ദേഹം തുറക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വ്യക്തിഗത സഹായത്തിൽ.
കൂടാതെ, പുതിയ വിഷയങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനും പഠിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ വളരെ പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഒരു ഭാഷാ മോഡലിന് ഒരു മുഴുവൻ സിലബസും പരാമർശിക്കാനും പഠന പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാനും കഴിയും. കോഡിംഗ്, ഡാറ്റ വിശകലനം, ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്നിവയും ഈ മുന്നേറ്റങ്ങൾ വളരെയധികം സ്വാധീനിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങളോ മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റയോ പോലുള്ള നിലവിലുള്ള കമ്പനി ഡാറ്റയുമായി വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതാണ് ഏറ്റവും ആവേശകരമായ സാധ്യതകളിലൊന്ന്. Meta's API അല്ലെങ്കിൽ Google's API പോലുള്ള വിപുലമായ API-കളുമായുള്ള ഈ സംയോജനം ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലും ഡാറ്റാ സയൻസിലും എക്സ്പോണൻഷ്യൽ പുരോഗതി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഒരു വെബ്പേജ് എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം (ഡെമോ)
നിലവിൽ, Langchain പൈത്തൺ, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പാക്കേജുകളായി ലഭ്യമാണ്.
LangChain ആശയം നടപ്പിലാക്കാൻ Streamlit, LangChain, OpenAI GPT-3 മോഡൽ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് ഒരു ഡെമോൺസ്ട്രേഷൻ വെബ് ആപ്പ് സൃഷ്ടിക്കാം.
എന്നാൽ ആദ്യം, Streamlit, LangChain, OpenAI എന്നിവയുൾപ്പെടെ കുറച്ച് ഡിപൻഡൻസികൾ ഞങ്ങൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യണം.
പ്രീ-ആവശ്യകതകൾ
സ്ട്രീംലൈറ്റ്: ഡാറ്റാ സയൻസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ പൈത്തൺ പാക്കേജ്
OpenAI: OpenAI-യുടെ GPT-3 ഭാഷാ മോഡലിലേക്കുള്ള ആക്സസ് ആവശ്യമാണ്.
ഈ ഡിപൻഡൻസികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിന്, cmd-ൽ ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുക:
pip install streamlit
pip install langchain
pip install openai
പാക്കേജുകൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുക
OpenAI, LangChain, Streamlit എന്നിവ പോലുള്ള ആവശ്യമായ പാക്കേജുകൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ ഭാഷാ മോഡൽ ശൃംഖലകൾ നിർവചിക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് LangChain-ൽ നിന്നുള്ള മൂന്ന് ക്ലാസുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ്: LLMCchain, SimpleSequentialChain, PromptTemplate.
import streamlit as st
from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
അടിസ്ഥാന സജ്ജീകരണം
ഞങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന്റെ ഘടനാപരമായ അടിസ്ഥാനം പിന്നീട് സ്ട്രീംലിറ്റ് വാക്യഘടന ഉപയോഗിച്ചു. ഞങ്ങൾ ആപ്പിന് “എന്താണ് ശരി: സിമ്പിൾ സീക്വൻഷ്യൽ ചെയിൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു” എന്ന തലക്കെട്ട് നൽകുകയും ആപ്പിന്റെ പ്രചോദനമായി വർത്തിക്കുന്ന GitHub ശേഖരത്തിലേക്ക് ഒരു മാർക്ക്ഡൗൺ ലിങ്ക് ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തു.
import streamlit as st
from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
ഫ്രണ്ട്-എൻഡ് വിജറ്റുകൾ
ലളിതമായ സ്ട്രീംലിറ്റ് വാക്യഘടന ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ കുറച്ച് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആപ്പ് സജ്ജീകരിച്ചു:
# If an API key has been provided, create an OpenAI language model instance
if API:
llm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=API)
else:
# If an API key hasn't been provided, display a warning message
st.warning("Enter your OPENAI API-KEY. Get your OpenAI API key from [here](https://platform.openai.com/account/api-keys).\n")
ഫ്രണ്ട്-എൻഡ് വിജറ്റുകൾ ചേർക്കാൻ
കൂടാതെ, ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളെ എന്തെങ്കിലും ചോദ്യങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് അനുവദിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു ഇൻപുട്ട് വിജറ്റ് നൽകേണ്ടതുണ്ട്.
# Add a text input box for the user's question
user_question = st.text_input(
"Enter Your Question : ",
placeholder = "Cyanobacteria can perform photosynthetsis , are they considered as plants?",
)
എല്ലാം കഴിഞ്ഞു! ചങ്ങലകൾ ഉയർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നു!
ഞങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് വിവിധ പ്രവർത്തന ശൃംഖലകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു SimpleSequentialChain
ഉപയോക്താവിന്റെ ചോദ്യത്തോട് പ്രതികരിക്കാൻ. ഉപയോക്താവ് തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ ചങ്ങലകൾ ഇനിപ്പറയുന്ന ക്രമത്തിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു "Tell me about it"
ബട്ടൺ:
if st.button("Tell me about it", type="primary"):
# Chain 1: Generating a rephrased version of the user's question
template = """{question}\n\n"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["question"], template=template)
question_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
# Chain 2: Generating assumptions made in the statement
template = """Here is a statement:
{statement}
Make a bullet point list of the assumptions you made when producing the above statement.\n\n"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["statement"], template=template)
assumptions_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
assumptions_chain_seq = SimpleSequentialChain(
chains=[question_chain, assumptions_chain], verbose=True
)
# Chain 3: Fact checking the assumptions
template = """Here is a bullet point list of assertions:
{assertions}
For each assertion, determine whether it is true or false. If it is false, explain why.\n\n"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["assertions"], template=template)
fact_checker_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
fact_checker_chain_seq = SimpleSequentialChain(
chains=[question_chain, assumptions_chain, fact_checker_chain], verbose=True
)
# Final Chain: Generating the final answer to the user's question based on the facts and assumptions
template = """In light of the above facts, how would you answer the question '{}'""".format(
user_question
)
template = """{facts}\n""" + template
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["facts"], template=template)
answer_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
overall_chain = SimpleSequentialChain(
chains=[question_chain, assumptions_chain, fact_checker_chain, answer_chain],
verbose=True,
)
# Running all the chains on the user's question and displaying the final answer
st.success(overall_chain.run(user_question))
question_chain
: ഇത് ഞങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈനിലെ ആദ്യപടിയാണ്, ഉപയോക്താവിന്റെ ചോദ്യം ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ആയി സ്വീകരിക്കുന്നു. ഉപയോക്താവിന്റെ ചോദ്യം ചെയിനിന്റെ ടെംപ്ലേറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.- ചോദ്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു പ്രസ്താവനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ദി
assumptions_chain
എന്നതിൽ നിന്നുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് ഉപയോഗിച്ച് അനുമാനങ്ങളുടെ ഒരു ബുള്ളറ്റ്-പോയിന്റ് ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നുquestion_chain
ഇൻപുട്ട് ആയി. ദിLLMChain
ഒപ്പംOpenAI
പ്രസ്താവന നിർമ്മിക്കാൻ ലാങ്ചെയിനിൽ നിന്നുള്ള മാതൃക ഉപയോഗിച്ചു. ഈ ശൃംഖലയ്ക്കുള്ള ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി ഉണ്ടാക്കിയ അനുമാനങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോക്താവിനെ ചുമതലപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. - ൽ നിന്നുള്ള ഔട്ട്പുട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി
question_chain
ഒപ്പംassumptions_chain
,fact_checker_chain
ബുള്ളറ്റ് പോയിന്റുകളുടെ രൂപത്തിൽ അവകാശവാദങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഉപയോഗിച്ചാണ് ക്ലെയിമുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത്OpenAI
മോഡലും ഒപ്പംLLMChain
LangChain ൽ നിന്ന്. ഓരോ ക്ലെയിമും കൃത്യമാണോ തെറ്റാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനും ഉള്ളവയ്ക്ക് ന്യായീകരണം നൽകാനും ഉപയോക്താവിന് ചുമതലയുണ്ട്. - ദി
answer_chain
എന്നതിൽ നിന്നുള്ള ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുquestion_chain
,assumptions_chain
, ഒപ്പംfact_checker_chain
മുമ്പത്തെ ശൃംഖലകൾ സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോക്താവിന്റെ ചോദ്യത്തിനുള്ള പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഇൻപുട്ടുകളായി. ഈ ശൃംഖലയ്ക്കുള്ള ടെംപ്ലേറ്റ്, സൃഷ്ടിച്ച വസ്തുതകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോക്താവ് ആദ്യ ചോദ്യത്തോട് പ്രതികരിക്കാൻ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. - മുമ്പത്തെ ശൃംഖലകൾ സൃഷ്ടിച്ച വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപയോക്താവിന്റെ അന്വേഷണത്തിന് അന്തിമ പ്രതികരണം നൽകുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ ഈ ശൃംഖലകളെ മൊത്തത്തിലുള്ള ശൃംഖലയിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ചങ്ങലകൾ പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷം, ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു
st.success()
ഉപയോക്താവിനെ പരിഹാരം കാണിക്കാൻ.
തീരുമാനം
ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ നമുക്ക് വ്യത്യസ്ത ഭാഷാ മോഡൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാം SimpleSequentialChain
LangChain-ന്റെ മൊഡ്യൂൾ. ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ചോദ്യോത്തര സംവിധാനങ്ങൾ, ഭാഷാ വിവർത്തന ടൂളുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് വളരെ സഹായകമായേക്കാം.
ലാംഗ്ചെയിനിന്റെ മിഴിവ് അതിന്റെ അമൂർത്തമായ കഴിവിലാണ് കാണപ്പെടുന്നത്, ഇത് ഭാഷാ മോഡലിംഗിന്റെ പ്രത്യേകതകളേക്കാൾ നിലവിലെ വിഷയത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഉപയോക്താവിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകളും ടെംപ്ലേറ്റുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പും വാഗ്ദാനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ലാങ്ചെയിൻ സങ്കീർണ്ണമായ ഭാഷാ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ കൂടുതൽ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദമാക്കുന്നു.
ഭാഷാ മോഡലുകൾ അവരുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മികച്ച രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കാനുള്ള ഓപ്ഷൻ ഇത് നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു, ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു. ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ, ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട മോഡലുകളുടെ വികസനം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഒരു നിശ്ചിത ജോലിക്ക്, പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകളെ മറികടക്കുന്നു.
ദി SimpleSequentialChain
ലാങ്ചെയിനിന്റെ മൊഡ്യൂളും മറ്റ് സവിശേഷതകളും അത്യാധുനിക എൻഎൽപി സിസ്റ്റങ്ങൾ വേഗത്തിൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഫലപ്രദമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക