LangChain: Il framework open source per applicazioni basate su LLM

Di Cameron Hashemi-Pour e Kinza Yasar, Tech Target.

Ultimo aggiornamento: 14 gennaio 2025.

Cos'è LangChain?

LangChain è un framework open-source che consente agli sviluppatori che lavorano con l'intelligenza artificiale (IA) e l'apprendimento automatico di combinare i Large Language Models (LLM) con altri componenti esterni per sviluppare applicazioni basate su LLM. LangChain mira a collegare LLM potenti, come GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI, con una serie di fonti di dati esterne per creare e sfruttare i vantaggi delle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Viene anche utilizzato per creare interfacce che producono risposte simili a quelle umane e rispondono a domande.

Sviluppatori, ingegneri software e data scientist con esperienza nei linguaggi di programmazione Python, JavaScript o TypeScript possono utilizzare i pacchetti LangChain offerti in queste lingue. LangChain è stato rilasciato come progetto open-source nel 2022 dai co-fondatori Harrison Chase e Ankush Gola.

Perché LangChain è importante?

LangChain è un framework che semplifica il processo di creazione di interfacce per applicazioni di IA generativa. Gli sviluppatori che lavorano su questi tipi di interfacce utilizzano vari strumenti per creare app NLP avanzate; LangChain razionalizza questo processo. Ad esempio, gli LLM devono accedere a grandi quantità di big data, e LangChain organizza queste grandi quantità di dati in modo che siano facilmente accessibili.

Inoltre, i modelli GPT (Generative Pre-Trained Transformer) vengono addestrati su dati disponibili fino a una certa data, la cosiddetta data di interruzione della conoscenza. Sebbene i modelli vengano spesso aggiornati per estendere la loro data limite, LangChain può connettere i modelli di IA direttamente a fonti di dati per fornire loro una conoscenza illimitata sui dati attuali.

Quali sono i vantaggi di LangChain?

LangChain offre diversi vantaggi, tra cui i seguenti:

• Vantaggi dell'open-source e della community. In quanto framework open-source, LangChain prospera grazie ai contributi e alla collaborazione della community ed è facilmente accessibile su piattaforme come GitHub. Gli sviluppatori possono promuovere l'innovazione accedendo a una vasta gamma di risorse, tutorial, documentazione e supporto da parte di altri utenti LangChain.
• Design modulare. L'architettura modulare di LangChain consente agli sviluppatori di combinare, adattare e personalizzare i componenti per requisiti specifici.
• Sviluppo semplificato. LangChain offre un'interfaccia standardizzata che consente agli sviluppatori di passare facilmente tra diversi LLM, ottimizzare i flussi di lavoro e ridurre la complessità dell'integrazione. Ad esempio, possono passare tra LLM di fornitori come OpenAI o Hugging Face con modifiche minime al codice.
• LLM riproposti. Con LangChain, le organizzazioni possono riproporre gli LLM per applicazioni specifiche di un dominio senza riaddestramento, consentendo ai team di sviluppo di migliorare le risposte del modello con informazioni proprietarie, come riassunti di documenti interni. Il flusso di lavoro RAG (Retrieval-Augmented Generation) migliora ulteriormente l'accuratezza delle risposte e riduce le allucinazioni del modello dell'IA generativa, inserendo informazioni pertinenti durante il prompt.
• Applicazioni interattive. LangChain abilita applicazioni interattive tramite la comunicazione in tempo reale con i modelli linguistici. Ad esempio, con i suoi componenti modulari è possibile creare applicazioni interattive come chatbot e assistenti IA che coinvolgono gli utenti in tempo reale.

Quali funzioni offre LangChain?

LangChain offre le seguenti caratteristiche, che garantiscono che i vari componenti necessari per un'applicazione NLP efficace funzionino senza problemi:

• Interazione con il modello. Questo modulo, chiamato anche I/O del modello, consente a LangChain di interagire con qualsiasi modello linguistico ed eseguire compiti come la gestione degli input nel modello e l'estrazione di informazioni dalle sue uscite.
• Template di prompt. LangChain include template di prompt che consentono agli sviluppatori di creare prompt strutturati per gli LLM. Questi template possono includere esempi e specificare formati di output, consentendo interazioni più fluide e risposte più accurate dai modelli.
• Connessione e recupero dati. I dati a cui gli LLM accedono possono essere trasformati, archiviati e recuperati da database con questa funzione.
• Chains (Catene). L'uso di LangChain per creare app più complesse potrebbe richiedere altri componenti o anche più di un LLM. Questo modulo collega più LLM con altri componenti o LLM. Questa è definita una "catena" di LLM (LLM-Chain).
• Agenti. Con gli agenti, gli LLM possono determinare i migliori passi o azioni per la risoluzione dei problemi. La funzione coordina una serie di comandi complessi verso LLM e altri strumenti affinché questi rispondano a richieste specifiche.
• Memoria. Il modulo di memoria aiuta un LLM a ricordare il contesto delle sue interazioni con gli utenti. A seconda dell'uso specifico, a un modello può essere aggiunta sia una memoria a breve termine che a lungo termine.
• Modulo di recupero. LangChain supporta lo sviluppo di sistemi RAG con strumenti per trasformare, archiviare e recuperare informazioni al fine di migliorare le risposte dei modelli linguistici. Ciò consente agli sviluppatori di creare rappresentazioni semantiche con incorporamenti di parole e di memorizzarli in database vettoriali locali o nel cloud.

Cosa sono le integrazioni LangChain?

LangChain crea applicazioni tipicamente attraverso l'integrazione di fornitori di LLM e fonti esterne dove i dati possono essere trovati e archiviati. Ad esempio, LangChain può creare chatbot o sistemi di domande e risposte integrando un LLM con fonti o archivi di dati, inclusi database relazionali o a grafi, file di testo, basi di conoscenza o dati non strutturati. Ciò consente a un'applicazione di elaborare input testuali dagli utenti e di recuperare le migliori risposte da una di queste fonti. In questo senso, le integrazioni di LangChain utilizzano la più recente tecnologia NLP per creare applicazioni efficaci.

Altre potenziali integrazioni includono piattaforme di archiviazione cloud come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure, nonché database vettoriali. Un database vettoriale può archiviare grandi quantità di dati ad alta dimensionalità – come video, immagini e testi lunghi – come rappresentazioni matematiche, il che facilita a un'applicazione l'interrogazione e la ricerca di questi elementi dati.

La figura 1 illustra come LangChain estende gli LLM esistenti, permettendo loro di elaborare richieste e prompt in modo più efficace.

Come creare Prompts in LangChain

I prompt servono come input per l'LLM, istruendolo a restituire una risposta, che è spesso una soluzione a una richiesta. Questa risposta è anche chiamata output. Un prompt deve essere progettato ed eseguito correttamente per aumentare la probabilità di una risposta ben scritta e accurata da un modello linguistico. Per questo motivo, la Prompt Engineering è una scienza emergente che negli ultimi anni ha ricevuto maggiore attenzione.

I prompt possono essere generati facilmente nelle esecuzioni di LangChain con un template di prompt, che serve da guida per l'LLM sottostante. I template di prompt possono variare nella loro specificità. Possono essere progettati per porre domande semplici a un modello linguistico. Possono anche essere usati per fornire a un modello linguistico una serie di istruzioni esplicite con dettagli ed esempi sufficienti per ottenere una risposta di alta qualità.

Con il linguaggio di programmazione Python, LangChain dispone di un template di prompt predefinito che si presenta sotto forma di testo strutturato.