Langchain in der Praxis: Effiziente Nutzung von Language Models

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, Langchain als leistungsfähiges Framework zur Erstellung von KI-Anwendungen zu verstehen und anzuwenden. Sie lernen, wie sie einfache Pipelines mit vortrainierten Sprachmodellen entwickeln, indem sie die Grundkonzepte von Langchain - wie Prompt Templates , Chains und Agents - effektiv nutzen. Darüber hinaus sind die Teilnehmer in der Lage, mehrstufige Prozesse in ihren Anwendungen zu implementieren, indem sie Langchain nutzen, um mehrere Schritte der Verarbeitung und Entscheidungsfindung zu automatisieren. Die Teilnehmer gewinnen zudem ein Verständnis dafür, wie externe Datenquellen wie APIs oder Datenbanken in ihre Langchain-Anwendungen integriert werden können, um reichhaltigere und fundiertere Ergebnisse zu erzielen.

Inhalt

• Einführung in Langchain und seine Einsatzmöglichkeiten
  • Was ist Langchain?
    • Überblick über Langchain, eine Open-Source-Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, leistungsfähige Anwendungen auf Basis von Language Models (LMs) wie GPT zu erstellen. Langchain bietet flexible Tools zur Verarbeitung und Nutzung von Sprachmodellen in komplexen Pipelines.
    • Anwendungsbereiche von Langchain : Beispiele für Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung , automatisierten Entscheidungsfindung , Fragebeantwortung , Datenanalyse , und Textgenerierung .
    • Vorteile von Langchain : Wie Langchain die Integration von Language Models in größere Softwareanwendungen erleichtert, einschließlich der Verarbeitung komplexer Aufgaben über mehrere Schritte hinweg.
  • Architektur und Grundkonzepte von Langchain
    • Module in Langchain : Einführung in die Kernkomponenten von Langchain, wie Prompt Templates , Chains , Agents und Memory .
    • Prompt Templates : Erklärung, wie wiederverwendbare Vorlagen für Eingabeaufforderungen (Prompts) erstellt und angepasst werden können, um konsistente und strukturierte Eingaben zu gewährleisten.
    • Chains und Agents : Einführung in das Konzept von Chains , die sequentielle Verarbeitungsabläufe definieren, und Agents , die Entscheidungen basierend auf Model-Antworten treffen.
    • Memory in Langchain : Vorstellung der Speichermöglichkeiten von Langchain, um Zwischenzustände oder Kontext während der Ausführung einer Aufgabe zu behalten und später darauf zuzugreifen.
  • Erste Schritte mit Langchain und Language Models
    • Installation und Einrichtung von Langchain : Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation der Langchain-Bibliothek und Integration in Python-Projekte.
    • Erstellung einfacher Pipelines : Beispiel für eine einfache Pipeline, die ein Sprachmodell für die Textgenerierung oder die Beantwortung von Fragen verwendet.
    • Verwendung externer APIs mit Langchain : Einführung in die Integration externer Datenquellen oder APIs, um Langchain mit zusätzlichen Informationen zu versorgen und so die Qualität der Antworten zu verbessern.
• Praxisübung 1: Aufbau einer einfachen Langchain-Pipeline
  • Ziel der Übung : Die Teilnehmer entwickeln eine einfache Pipeline, die ein Sprachmodell zur Textgenerierung oder Datenanalyse verwendet.
    • Projektbeschreibung : Erstellung einer Langchain-Anwendung, die einen Prompt Template verwendet, um auf eine Anfrage zu reagieren, und eine Entscheidungskette zur Verarbeitung von Antworten enthält.
    • Tools : Langchain , Python , OpenAI API .
    • Ergebnisse : Teilnehmer präsentieren ihre erste Langchain-Pipeline und analysieren, wie die Modelle auf verschiedene Prompts reagieren.
• Fortgeschrittene Langchain-Techniken und Integration
  • Erweiterte Chains und Multi-Step-Anwendungen
    • Ketten von Prompts und Antworten : Erstellung komplexer Verarbeitungsabläufe, bei denen mehrere Prompts nacheinander verwendet werden, um detaillierte Antworten oder mehrstufige Entscheidungen zu treffen.
    • Integration von Speicher in Chains : Nutzung der Memory-Komponente von Langchain, um den Kontext über mehrere Schritte hinweg zu behalten und wiederzuverwenden, z.B. für fortlaufende Konversationen oder mehrstufige Aufgaben.
    • Agents in Langchain : Implementierung von Agents, die auf Basis der Modellantworten Aktionen ausführen oder Entscheidungen treffen, um Aufgaben automatisch abzuschließen.
  • Langchain mit externen Datenquellen verbinden
    • Datenbanken und Langchain : Verbindung von Langchain mit Datenbanken, um auf strukturierte Daten zuzugreifen und diese in die Verarbeitungskette einzubinden.
    • Webscraping und APIs : Wie Langchain verwendet werden kann, um Daten von externen Quellen wie Web-APIs oder Webseiten in die Entscheidungskette einzubeziehen.
    • Verwendung von Knowledge Graphs : Integration von Wissensgraphen in Langchain-Anwendungen, um Modelle mit zusätzlichen Kontextinformationen anzureichern und bessere Antworten zu generieren.
  • Optimierung und Skalierung von Langchain-Anwendungen
    • Leistungsoptimierung : Tipps zur Optimierung der Ausführungsgeschwindigkeit von Langchain-Pipelines, z.B. durch effizientes Caching und parallele Verarbeitung.
    • Langchain in der Cloud : Einführung in die Bereitstellung von Langchain-Anwendungen in der Cloud mit Diensten wie AWS oder Azure, um skalierbare KI-Anwendungen zu erstellen.
    • Sicherheit und Zugriffssteuerung : Wie man Langchain-Anwendungen sicher in einer Produktionsumgebung bereitstellt, einschließlich der Verwaltung von Zugriffskontrollen und API-Schlüsseln.
• Praxisübung 2: Entwicklung einer fortgeschrittenen Langchain-Anwendung
  • Ziel der Übung : Die Teilnehmer entwickeln eine komplexe Langchain-Anwendung, die mehrere Schritte und externe Datenquellen integriert.
    • Projektbeschreibung : Erstellung einer Pipeline, die auf externe Datenquellen zugreift (z.B. API oder Datenbank) und eine mehrstufige Entscheidungskette mit einem Agent verwendet, um eine anspruchsvolle Aufgabe zu lösen.
    • Tools : Langchain , Python , OpenAI API , Hugging Face API .
    • Ergebnisse : Teilnehmer präsentieren ihre fortgeschrittenen Langchain-Anwendungen und demonstrieren deren Leistung und Flexibilität.