Vi presentiamo LangChain, uno dei temi più dibattuti nell’ecosistema degli sviluppatori, soprattutto per coloro che creano applicazioni aziendali e utilizzano modelli di linguaggio avanzati per interagire in modo naturale con i dati.
In un recente articolo dal titolo “Superare le Barriere dei Modelli di Linguaggio con LangChain” sul blog, Jayita Bhattacharyya, consulente associato presso Infosys e evangelist di Intel openAPI, spiega i vari componenti di LangChain, come memoria, catene e agenti. Vengono anche forniti esempi che illustrano come LangChain funziona nell’ambito delle configurazioni aziendali, citando anche Hugging Face.
LangChain è un framework Python per Large Language Models (LLM) rilasciato nell’ottobre 2022. È stato sviluppato da Harrison Chase, un programmatore. Il suo principale punto di forza è un wrapper di astrazione che semplifica l’integrazione dei LLM nei programmi per i programmatori.
Inizialmente, LangChain supportava solo le API di OpenAI e Cohere, insieme a un interprete Python. Oggi, il progetto si è evoluto e offre supporto a oltre 20 fornitori di modelli e piattaforme di hosting, più di 50 caricatori di documenti, oltre 10 database vettoriali e più di 15 strumenti comunemente utilizzati con i LLM. Il mese scorso, LangChain ha ottenuto un finanziamento iniziale di $10 milioni da Benchmark e successivamente ha ricevuto un altro round di finanziamento compreso tra $20 e $35 milioni da Sequoia, con una valutazione di $200 milioni.
Gli sviluppatori hanno affermato che LangChain ha fatto per gli LLM quello che NumPy e Pandas hanno fatto per il machine learning, aumentandone notevolmente l’usabilità e le funzionalità. Utilizzando LangChain, gli sviluppatori possono potenziare le proprie applicazioni collegandole a un LLM o sfruttare un vasto set di dati collegandovi un LLM.
Una delle caratteristiche affascinanti di LangChain è la sua capacità di creare una catena di comandi, che rappresenta un modo intuitivo per inviare istruzioni a un LLM. Ogni comando o “collegamento” di questa catena può richiamare un LLM o un’utilità diversa, consentendo la creazione di agenti di intelligenza artificiale che possono gestire il flusso delle informazioni in base all’input dell’utente. Oltre alla concatenazione, il framework offre anche modi per implementare la memoria e valutare l’utilità potenziale di un LLM tramite benchmark integrati.
LangChain offre l’accesso a SOTA (State-of-the-Art) Large Language Models di vari fornitori, come OpenAI, Hugging Face, Cohere, AI24labs e altri ancora. È possibile accedere a questi modelli tramite chiamate API utilizzando token API specifici della piattaforma, consentendo agli utenti di sfruttare le loro avanzate capacità di elaborazione e comprensione del linguaggio. In questo articolo, abbiamo utilizzato la libreria Hugging Face come esempio.
La libreria Hugging Face offre una vasta gamma di funzionalità, che vanno dalla traduzione e dalle interazioni basate sulla chat all’incorporamento di testo e al recupero di documenti. Attraverso Hugging Face Hub, gli utenti possono accedere a modelli pre-addestrati e sfruttare le loro capacità per diverse applicazioni. LangChain, con le sue interfacce intuitive come PromptTemplate e ChatPromptTemplate, semplifica l’ingegneria e la gestione dei prompt.
L’integrazione di caricatori di documenti, divisori di testo, archivi vettoriali e recuperatori migliora l’elaborazione e l’analisi dei dati testuali. Inoltre, il modulo di memoria e le catene di conversazione consentono la creazione di applicazioni più interattive e sensibili al contesto. Con LangChain, gli agenti possono essere progettati per prendere decisioni informate combinando strumenti e modelli linguistici. Nel complesso, Hugging Face e LangChain forniscono un ecosistema completo per le attività di Processamento del Linguaggio Naturale (PNL), offrendo flessibilità ed efficienza nella creazione di applicazioni basate sul linguaggio.