LangChain Playground 與 LLM 應用開發實踐

– 11 分鐘閱讀

LangChain 是一個簡化大語言模型（LLM）應用開發的框架，提供模組化元件和標準化介面。本文將介紹 LangChain Playground 的互動環境，讓您可以輕鬆實驗和測試不同的 LLM 和應用程式，並示範如何處理 API 連線錯誤以及最佳化應用程式效能。同時，我們會探討 OpenAI、Hugging Face Spaces、Colab 和 Kaggle 等平臺，如何輔助 LLM 應用開發與實驗流程。最後，將以建構客戶服務聊天機器人的案例，說明如何結合 LangChain 和 OpenAI 的 GPT 與 Codex 模型，打造高度回應且具創新能力的應用程式，並涵蓋檔案記錄、錯誤處理、持續學習等最佳實務。

LangChain Playground

LangChain 提供了一個互動環境，讓您可以實驗和測試不同的 LLM 和應用程式。以下是一些建議，讓您開始使用：

import langchain

# 初始化LLM
llm = langchain.llms.BaseLLM()

# 定義一個函式來處理API連線錯誤
def handle_api_error(e):
    print(f"API錯誤：{e}")

# 定義一個函式來最佳化應用程式
def optimize_app():
    # 實施重試邏輯
    retry_count = 0
    while retry_count < 3:
        try:
            # 執行API請求
            response = llm.invoke("Hello, how are you?")
            print(response)
            break
        except Exception as e:
            handle_api_error(e)
            retry_count += 1

# 執行最佳化應用程式
optimize_app()

內容解密：

上述程式碼示範瞭如何使用 LangChain 處理 API 連線錯誤和最佳化應用程式。handle_api_error函式用於處理 API 錯誤，而optimize_app函式則實施重試邏輯以確保 API 請求的成功執行。

圖表翻譯：

上述 Plantuml 圖表展示了程式碼的邏輯流程，從開始到結束，包括捕捉錯誤、處理 API 錯誤、重試邏輯和成功執行。

探索 LangChain 的無限可能

LangChain 提供了一個互動式的 Playground，讓您可以在不需要任何設定的情況下，自由地實驗 LangChain 的功能。這個網頁式的介面允許您直接在瀏覽器中撰寫、執行和測試提示。如圖 3-1 所示，LangChain Playground 是一個非常方便的工具，讓您可以快速地體驗 LangChain 的能力。

您也可以透過探索 LangChain 的 GitHub 倉函式庫和其他相關資源來進行實驗和學習。

OpenAI API Playground

OpenAI 的 Playground 提供了一個直觀的介面，讓您可以直接在瀏覽器中與 OpenAI 的模型進行互動。您可以實驗不同的提示、設定和模型，包括最新版本的 GPT。

我建議您使用 Playground 來瞭解不同的提示和引數如何影響 GPT 模型的輸出。這將幫助您學習如何結構化您的互動，以便在實作 LangChain 的專案中獲得最佳的效果。

Hugging Face Spaces

Hugging Face Spaces 主持了一系列的機器學習模型，包括大語言模型 (LLMs)。您可以與預先建置的應用程式進行互動，或佈署您自己的應用程式並開始實驗。

您可以搜尋使用 LangChain 的 Spaces 並開始與這些應用程式進行互動，以瞭解如何將 LLMs 與網頁應用程式結合起來。您也可以考慮在 Spaces 上佈署您自己的根據 LangChain 的專案，以從社群中獲得反饋。

Colab Notebooks

Google Colab 提供了一個免費的 Jupyter 筆記本環境，無需設定即可使用，並且完全在雲端執行。您可以使用它來撰寫和執行 Python 程式碼，並且它與 GitHub 和其他外部資料集整合。

您可以使用它來建立或搜尋現有的筆記本，以展示 LangChain 和 LLM 的互動。

Kaggle Notebooks

Kaggle 提供了一個根據雲端的 Jupyter 筆記本環境，類別似於 Google Colab。它與 Kaggle 的競賽和資料集整合，但您可以將其用於任何資料科學或機器學習專案。

您可以使用 Kaggle 來探索展示 LLM 實驗的筆記本。其龐大的資料集倉函式庫也可以成為一個寶貴的資源，讓您可以將真實世界的資料輸入到您的 LangChain 實驗中。

透過實驗最大化您的學習

我建議您繼續透過不斷的實踐和實驗來學習。以下是一些建議：

自由實驗

不要害怕嘗試不同的模型、提示和設定。記住，學習什麼不起作用和找到什麼有效一樣重要。

內容解密：

在這個章節中，我們探討瞭如何使用 LangChain 的 Playground、OpenAI API Playground、Hugging Face Spaces、Colab Notebooks 和 Kaggle Notebooks 來實驗和學習 LangChain 和 LLM 的能力。透過這些工具，您可以快速地體驗 LangChain 的功能，並學習如何結構化您的互動，以便在實作 LangChain 的專案中獲得最佳的效果。

圖表翻譯：

這個流程圖展示瞭如何選擇合適的工具來實驗和學習 LangChain 和 LLM 的能力。透過這些工具，您可以快速地體驗 LangChain 的功能，並學習如何結構化您的互動，以便在實作 LangChain 的專案中獲得最佳的效果。

結合 LangChain 和 OpenAI 的應用開發最佳實踐

檔案記錄與分享

在進行實驗時，保持詳細的記錄尤為重要，特別是對於提示結構和引數的設定。使用結構化的格式，如電子試算表或專門的實驗工具，來記錄你的發現。這應該包括使用的模型、提示、引數以及每個實驗的結果。

分享和合作是成功的關鍵。利用像 GitHub、Kaggle 和 Hugging Face 這樣的平臺來分享你的工作成果，並與他人合作。建立清晰且檔案齊全的倉函式庫或筆記本，以展示你的實驗和發現。透過詢問反饋和對他人的工作提供洞察，與社群互動。

回顧問題

以下是一些問題，幫助你綜合所學知識並將其應用於更廣泛的背景和未來專案。

  1. 使用 LangChain 的模型 I/O 來整合 LLM 的主要優點是什麼？ A. 它簡化了計算要求。 B. 它允許直接存取網際網路。 C. 它簡化了 LLM 整合到應用程式中的過程。 D. 它增加了伺服器維護的成本效益。

  2. 在本章中，你學習瞭如何構建哪些型別的應用程式？ A. 資料函式倉管理系統 B. 問答和對話應用程式 C. 財務預測工具 D. 電子商務平臺

  3. 推薦用於設定 LangChain 和 OpenAI 開發環境的工具是什麼？ A. Microsoft Excel B. Google Colaboratory C. Adobe Photoshop D. AutoCAD

  4. 應用程式開發中有效錯誤處理的關鍵策略是什麼？ A. 忽略次要錯誤 B. 硬編碼所有回應 C. 使用 try 和 except 塊 D. 限制使用者輸入

  5. LLM 應用程式開發背景下的持續學習涉及什麼？ A. 定期更新你的個人部落格 B. 與互動平臺和資源互動 C. 只參加年度科技會議 D. 閱讀小說以提高創造力

  6. 你從 LangChain 中匯入哪個模組以與 OpenAI 的語言模型互動作用？ A. langchain.graphics B. langchain.llms C. langchain.audio D. langchain.visuals

答案

  1. C. 它簡化了 LLM 整合到應用程式中的過程。
  2. B. 問答和對話應用程式。
  3. B. Google Colaboratory。
  4. C. 使用 try 和 except 塊。
  5. B. 與互動平臺和資源互動。
  6. B. langchain.llms

附加回顧

描述 LangChain 的模型 I/O 如何使 LLM 整合到你的應用程式中受益。哪些具體功能使其比直接 API 呼叫更有優勢？

解釋設定 LangChain 和 OpenAI 的開發環境的過程。您需要組態哪些關鍵元件？

討論你在本章中學習構建的應用程式型別。問答應用程式和對話應用程式在開發和功能方面有何不同？

錯誤處理策略

在開發 LLM 應用程式的過程中，錯誤處理是一個至關重要的方面。有效的錯誤處理策略可以顯著提高應用程式的可靠性和穩定性。其中包括：

  • 預測和捕捉錯誤：在開發過程中預測可能出現的錯誤，並使用適當的錯誤捕捉機制來處理它們。
  • 提供有用的錯誤資訊：當錯誤發生時，提供清晰、有用的錯誤資訊，以幫助使用者或開發人員快速診斷和解決問題。
  • 實作重試機制：對於可能因暫時性問題導致的錯誤，實作重試機制以提高應用程式的容錯能力。

持續學習的重要性

在 LLM 應用程式開發領域，持續學習是非常重要的。這個領域正在快速發展，新的技術和工具不斷出現。透過參與互動平臺和資源，開發人員可以：

  • 提升技能：學習最新的技術和最佳實踐，以提升自己的技能和知識。
  • 保持更新：隨時瞭解最新的發展和趨勢，以保持競爭力和創新能力。

重點回顧

在本章中，我們學習了以下重點：

  • LangChain 框架：LangChain 提供了一種模組化和標準化的方法來簡化 LLM 的整合和應用。
  • LLM 多樣性：LangChain 支援多種 LLM，包括為一般查詢和對話互動設計的專用模型。
  • 開發環境設定：我們設定了一個功能性的開發環境，準備了所有必要的工具，並對組態 LangChain 和 OpenAI API 感到自信。
  • 應用程式構建：我們構建和佈署了兩種關鍵應用程式——Q&A 應用程式和對話應用程式，展示了實際應用的技能。
  • 故障排除：我們學習了有效的錯誤處理和故障排除策略，以確保應用程式執行順暢和可靠。

LangChain 的模組化和標準化方法為未來的 AI 開發努力提供了一個靈活且可擴充套件的框架。在未來的章節中，我們將探索 LangChain 帶來的更多令人興奮的可能性。

詞匯表

  • API Key：用於向 API 認證使用者、開發人員或呼叫程式的一個唯一識別符號。
  • Chat Model：一種設計用於生成對話格式回應的 LLM，模擬人類和 AI 之間的對話。
  • Completion：在 LLM 的背景下，指由模型生成的文字。
  • Hugging Face Spaces：一個線上平臺，用於託管和分享機器學習專案，包括那些涉及 LLM 的專案。
  • Model IO：指向機器學習模型傳送輸入和從中接收輸出的過程。在 LangChain 的背景下，它與向 LLM 傳送提示和處理其回應有關。
  • Prompt Templates：為建立傳送給 LLM 的提示而預定義的結構或格式，有助於與模型之間的一致性和有效的溝通。
  • Streamlit：一個開源的 Python 函式庫，用於為機器學習和資料科學專案建立和分享漂亮的、自定義的網頁應用程式。

進一步閱讀

以下資源可以幫助您加深對本章涵蓋主題的理解：

  • 「設計大語言模型的設計模式」：探討了在 OpenAI API 中有效利用 LLM 的各種策略和模式。
  • OpenAI API 檔案：OpenAI API 的官方檔案，提供了使用不同模型（包括 GPT-3 和 Codex）的詳細資訊。
  • LangChain GitHub 倉函式庫：LangChain 程式碼、檔案和示例的源頭，對於想要將 LLM 整合到其專案中的開發人員來說是無價值的。
  • 「為 GPT-3 設計提示」：在 OpenAI 部落格上討論了為 GPT-3 設計有效提示以引出所需回應的策略，這是一項對於開發 LLM 應用程式至關重要的技能。
  • Hugging Face 論壇：一個關注機器學習（尤其是 NLP 和變換器模型）的社群論壇。非常適合隨時瞭解最新的研究和實踐應用。
  • r/MachineLearning：一個致力於機器學習的子論壇，從業者和研究人員在此分享新聞、討論專案並就與 AI 和 NLP 相關的廣泛主題尋求建議。

這些資源將幫助您擴充套件您在 LLM 和應用程式開發方面的知識和技能，從理論基礎到實踐實作策略。

探索大語言模型（LLMs）

在這個章節中，我們將快速回顧幾個主要提供商（如 OpenAI、Google、Anthropic 的 Claude、Cohere 和 Meta）所提供的大語言模型（LLMs）。為了使其更具趣味性，我們將進行一個假設性的案例研究，您被要求開發一個高度回應的客戶服務聊天機器人，不僅能夠回答簡單的查詢，還能夠以其創新的能力給客戶留下深刻印象。

OpenAI 的模型

首先，我們來討論 OpenAI 的模型。

GPT：下一代語言模型

您決定從探索 GPT-4 和 GPT-4o 這兩個最受歡迎的大語言模型開始。您的研究表明，您可以使用這些模型建立令人難以置信的應用程式，例如聊天機器人、內容創作工具和 AI 寫作助手。您對 GPT 的功能和潛力感到印象深刻，現在您想要進一步研究如何使用它們。

使用 GPT 的入門（程式碼片段）

要開始使用 GPT，您需要安裝 OpenAI 的 Python 套件。然後，您提供一個提示給 GPT-4 模型，並指定您想要它生成的最大令牌數（單詞或子單詞）。您還可以使用溫度引數來控制生成文字的創造力。溫度越高，輸出就越富有創造力和不可預測性。

以下是您可以使用的示例程式碼來呼叫 GPT 模型：

!pip install openai==1.3.7
from openai import OpenAI
import os

# 設定您的 API 金鑰為環境變數以確保安全
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "您的 OpenAI 金鑰"

# 建立 OpenAI 客戶端
client = OpenAI()

# 商業導向的提示
prompt = "為新的生態友好、可重複使用的水瓶提供簡要的市場分析。"

# 設定我們對 AI 的請求
model="gpt-4",
messages=[
    {"role": "system", "content": "您是一位具有消費品專業知識的市場研究分析師。"},
    {"role": "user", "content": prompt}
],
max_tokens=150,
n=1,
temperature=0.6,
)

# 提取和列印生成的分析

內容解密：

在這段程式碼中，我們首先安裝 OpenAI 的 Python 套件並設定 API 金鑰。然後，我們建立一個 OpenAI 客戶端並定義一個商業導向的提示。接下來，我們設定請求引數，包括模型名稱、訊息、最大令牌數和溫度。最後，我們提取和列印生成的分析結果。

圖表翻譯：

以下是 Plantuml 圖表，用於視覺化程式碼邏輯：

在這個圖表中，我們展示了程式碼的邏輯流程，從安裝套件到列印分析結果。每一步驟都清晰地展示了程式碼的執行過程。

程式碼自動完成工具：Codex

Codex 是一種強大的程式碼自動完成工具，能夠幫助開發者快速完成程式碼的編寫。它可以整合到您最常用的程式碼編輯器中，讓您能夠輕鬆地使用其功能。

Codex 的功能

Codex 可以幫助您完成以下任務：

  • 根據函式的註解或檔案字串自動完成函式實作
  • 為常見的程式設計模式生成範本程式碼

使用 Codex 的範例

以下是使用 Codex 生成的一個簡單 Python 函式範例：

def add_numbers(a, b):
    """
    將兩個數字相加
    """
    return a + b

這個範例展示瞭如何使用 Codex 來加速您的程式設計工作流程，並獲得即時的程式碼建議。

內容解密：

在這個範例中，Codex 根據函式的註解自動完成了函式的實作。這種功能可以大大提高開發者的生產力，讓他們能夠專注於更複雜的程式設計任務。

Plantuml 圖表：Codex 工作流程

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title LangChain Playground 與 LLM 應用開發

package "LangChain 框架" {
    component [模組化元件] as modules
    component [標準化介面] as interface
    component [Playground 環境] as playground
}

package "LLM 模型" {
    component [OpenAI GPT] as gpt
    component [Codex] as codex
    component [Hugging Face] as hf
}

package "開發平台" {
    component [Google Colab] as colab
    component [Kaggle] as kaggle
    component [HF Spaces] as spaces
}

package "最佳實務" {
    component [錯誤處理] as error
    component [重試邏輯] as retry
    component [持續學習] as learn
    component [文件記錄] as doc
}

package "應用案例" {
    component [客服聊天機器人] as chatbot
    component [API 整合] as api
}

modules --> interface : 組合
interface --> playground : 測試

gpt --> playground : 實驗
codex --> playground
hf --> playground

colab --> gpt : 連接
kaggle --> hf

error --> retry : 處理
retry --> learn : 改進
learn --> doc : 記錄

playground --> chatbot : 建構
api --> chatbot : 整合

note right of error
  錯誤處理：
  - API 連線錯誤
  - 重試機制
  - 例外捕獲
end note

note right of chatbot
  案例研究：
  - 客戶服務
  - 高度回應
  - 創新能力
end note

@enduml

圖表翻譯：

這個 Plantuml 圖表展示了使用 Codex 的工作流程。首先，開發者輸入程式碼要求，然後 Codex 處理這個要求，生成相應的程式碼，最後傳回結果給開發者。

從商業價值與使用者經驗的雙重角度來看，LangChain 藉由簡化大語言模型 (LLM) 的整合流程，顯著降低了開發門檻，為打造高度互動且個人化的應用程式，例如智慧客服聊天機器人，開啟了全新的可能性。 深入分析 LangChain 的核心架構，其提供的模型 I/O、提示範本以及與 OpenAI 等主流 LLM 提供商的無縫整合，有效解決了以往開發者面臨的複雜性與相容性挑戰。 然而，LangChain 目前仍處於快速發展階段，技術社群的支援與最佳實務的建立仍需持續投入。 對於有意匯入 LLM 技術的企業而言，建議優先聚焦於特定應用場景，並密切關注 LangChain 生態系統的發展，逐步累積實戰經驗，以最大化商業價值。 玄貓認為，LangChain 代表了 LLM 應用開發的未來趨勢，值得技術團隊深入研究並積極探索其潛力。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。