Każdy, kto chce dowiedzieć się więcej na temat tworzenia aplikacji do czatowania opartych na sztucznej inteligencji. Zainteresuje ją informacja, że IBM stworzył fantastycznie szybkie i przydatne wprowadzenie do korzystania z generacji rozszerzonej wyszukiwania (RAG) i modeli dużych języków. Tworząc własne aplikacje do czatowania i personalizując je przy użyciu danych osobowych, nadajesz im znacznie większą wartość. Niezależnie od tego, czy jesteś osobą fizyczną, która chce przechowywać swoją dokumentację na serwerach stron trzecich, czy też firmą posiadającą wrażliwe dane. Szkolenie własnych modeli sztucznej inteligencji w oparciu o określone informacje i wiedzę to świetny sposób na zintegrowanie sztucznej inteligencji z przepływami pracy.
W tym poradniku omówiono proces tworzenia takiej aplikacji, skupiając się na wykorzystaniu komponentów RAG, LangChain i Streamlit. Przedstawi także przegląd wykorzystania interfejsu LangChain dla słownika referencyjnego z interfejsem API dla IBM Cloud oraz wykorzystania w projekcie dużego modelu językowego „Llama 2 70b chat”.
Technika generowania rozszerzonego wyszukiwania (RAG) to potężne narzędzie, które łączy w sobie zalety modeli opartych na wyszukiwaniu i modeli generatywnych do zadań związanych ze zrozumieniem i generowaniem języka naturalnego. W tym podejściu początkowe zapytanie lub kontekst służy do wyodrębnienia odpowiednich informacji z dużej bazy danych lub korpusu za pomocą ekstraktora. Pozyskane informacje są następnie wprowadzane do modelu generacji, często modelu sekwencyjnego, takiego jak transformator, w celu uzyskania lepiej poinformowanych i bardziej odpowiednich kontekstowo wyników. W kontekście budowania aplikacji czatowej z wykorzystaniem dużych modeli językowych i danych osobowych, technika ta może być bardzo korzystna. Dzięki temu aplikacja może dostarczać odpowiedzi, które są nie tylko spójne i kontekstowe, ale także wysoce spersonalizowane w oparciu o dane użytkownika.
Tworzenie aplikacji do czatowania AI przy użyciu LLM
LangChain to framework przeznaczony do tworzenia aplikacji w oparciu o modele językowe. Zapewnia modułowe abstrakcje komponentów potrzebnych do pracy z modelami językowymi i posiada zbiory implementacji tych abstrakcji. Komponenty zaprojektowano tak, aby były łatwe w użyciu, niezależnie od tego, czy korzystasz z reszty frameworka LangChain, czy nie. Nicholas Renotte pokazuje, jak zbudować aplikację do czatu przy użyciu LangChain i Streamlit, omawiając wszystko, co musisz wiedzieć w ciągu zaledwie trzech minut.
LangChain zapewnia również łańcuchy specyficzne dla przypadków użycia, które można traktować jako łączenie tych komponentów w określony sposób, aby jak najlepiej zrealizować konkretny przypadek użycia. Kanały te zaprojektowano tak, aby można je było dostosowywać i zapewniać interfejs wysokiego poziomu, który ułatwia rozpoczęcie pracy z konkretnym przypadkiem użycia.
Łatwe projektowanie GUI dzięki Streamlit
Tworzenie aplikacji do czatu za pomocą LangChain i Streamlit może zapewnić płynne i wydajne środowisko programistyczne. Komponentów Streamlit można używać do wprowadzania na czacie i wyświetlania wiadomości, tworząc przyjazny dla użytkownika interfejs. Możliwe jest utworzenie zmiennej stanu do przechowywania podpowiedzi użytkownika, co ułatwia proces śledzenia i reagowania na interakcje użytkownika. Interfejs LangChain z WhatOnNext może służyć do kierowania odpowiedziami aplikacji do czatu, czyniąc ją bardziej dynamiczną i wciągającą.
Lama 2
W projekcie można zastosować wielkoskalowy model językowy „llama 2 70b chat”. Model ten może generować spójne, kontekstowe odpowiedzi, poprawiając doświadczenie użytkownika. Odpowiedzi wygenerowane przez model językowy można wyświetlić za pomocą komponentu wiadomości chat Streamlit, tworząc płynny i interaktywny interfejs dla użytkowników.
„Llama 2 to zbiór wstępnie wyszkolonych i dopracowanych generatywnych modeli tekstowych o skali od 7 do 70 miliardów parametrów. To jest repozytorium Modelu 70B, zoptymalizowane pod kątem zastosowań dialogowych i przekonwertowane do formatu Hugging Face Transformers. Linki do pozostałych modeli znajdziesz w indeksie na dole strony. »
Dodawanie danych osobowych
Integracja danych osobowych z aplikacją czatu może odbywać się na różne sposoby. Na przykład ładowanie danych PDF do indeksu sklepu LangChain Vector. Dzięki temu aplikacja może pobierać i wykorzystywać dane osobowe z plików PDF, dodając warstwę personalizacji do interakcji na czacie. Łańcuch zapewnienia jakości retrievera LangChain może być używany do interakcji na czacie z danymi w formacie PDF, umożliwiając aplikacji dostarczanie odpowiedzi na podstawie danych osobowych użytkownika.
Aby ułatwić połączenie z zewnętrznymi źródłami danych i usługami, można używać słownika referencji z interfejsem API dla IBM Cloud. Umożliwia to aplikacji czatu dostęp do zasobów w chmurze i korzystanie z nich, poprawiając w ten sposób jej możliwości i wydajność.
Tworzenie aplikacji do czatu przy użyciu dużych modeli językowych i danych osobowych wymaga połączenia zaawansowanych technik i narzędzi. Wykorzystując technikę Retrieval Augmented Generation, framework LangChain i komponenty Streamlit, wraz z integracją danych osobowych, można stworzyć dynamiczną, interaktywną i spersonalizowaną aplikację do czatowania. Proces ten, choć złożony, może zapewnić satysfakcjonujący wynik: aplikację do czatu, która nie tylko rozumie żądania użytkowników i odpowiada na nie, ale także zapewnia użytkownikowi spersonalizowane i wciągające doświadczenie.
Czytaj więcej Przewodnik:
- Co to jest LangChain i jak z niego korzystać?
- Nowa biblioteka Langchain LangGraph pomaga ulepszyć czas działania Asystenta AI
- Jak zbudować ChatBota za pomocą ChatGPT i Swift
- Połączenie Gemini Pro AI i LangChain w celu stworzenia mini systemu generacji wspomaganej odzyskiwaniem (RAG)
- Nowy procesor Intel Neural-Chat 7B LLM zajmuje pierwsze miejsce w rankingach Hugging Face, pokonując oryginalny Mistral 7B.
- Wersja demonstracyjna narzędzia NVIDIA AI Personal Assistant dostępna dla komputerów PC z procesorami graficznymi RTX
