Da zero a Prompt Engineering avanzato con Langchain in Python

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Un aspetto importante dei Large Language Models (LLM) è il numero di parametri che questi modelli utilizzano per l'apprendimento. Quanti più parametri ha un modello, tanto meglio potrà comprendere la relazione tra parole e frasi. Ciò significa che i modelli con miliardi di parametri hanno la capacità di generare vari formati di testo creativi e di rispondere a domande aperte e stimolanti in modo informativo.

Gli LLM come ChatGPT, che utilizzano il modello Transformer, sono abili nella comprensione e nella generazione del linguaggio umano, rendendoli utili per le applicazioni che richiedono la comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia, non sono esenti da limiti, che includono, tra gli altri, conoscenze obsolete, incapacità di interagire con sistemi esterni, mancanza di comprensione del contesto e talvolta la generazione di risposte apparentemente plausibili ma errate o prive di senso.

Per affrontare queste limitazioni è necessario integrare i LLM con fonti e capacità di dati esterne, che possono presentare complessità e richiedere competenze estese di codifica e gestione dei dati. Ciò, unito alle sfide legate alla comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e degli algoritmi complessi, contribuisce alla curva di apprendimento associata allo sviluppo di applicazioni che utilizzano LLM.

Tuttavia, l’integrazione dei LLM con altri strumenti per formare applicazioni basate sul LLM potrebbe ridefinire il nostro panorama digitale. Il potenziale di tali applicazioni è vasto e comprende il miglioramento dell’efficienza e della produttività, la semplificazione delle attività, il miglioramento del processo decisionale e la fornitura di esperienze personalizzate.

In questo articolo approfondiremo queste problematiche, esplorando le tecniche avanzate di prompt engineering con Langchain, offrendo spiegazioni chiare, esempi pratici e istruzioni passo passo su come implementarle.

Langchain, una libreria all'avanguardia, offre praticità e flessibilità alla progettazione, implementazione e ottimizzazione dei prompt. Mentre estraiamo i principi e le pratiche del prompt engineering, imparerai come utilizzare le potenti funzionalità di Langchain per sfruttare i punti di forza dei modelli di intelligenza artificiale generativa SOTA come GPT-4.

Prima di addentrarsi negli aspetti tecnici del prompt engineering, è essenziale comprendere il concetto di prompt e il suo significato.

UN 'richiesta ' è una sequenza di token che vengono utilizzati come input per un modello linguistico, istruendolo a generare un particolare tipo di risposta. I prompt svolgono un ruolo cruciale nel guidare il comportamento di un modello. Possono influire sulla qualità del testo generato e, se realizzati correttamente, possono aiutare il modello a fornire risultati approfonditi, accurati e specifici del contesto.

Il Prompt Engineering è l’arte e la scienza di progettare prompt efficaci. L'obiettivo è ottenere l'output desiderato da un modello linguistico. Selezionando e strutturando attentamente le richieste, è possibile guidare il modello verso la generazione di risposte più accurate e pertinenti. In pratica, ciò comporta la messa a punto delle frasi di input per soddisfare l'addestramento del modello e i pregiudizi strutturali.

La sofisticazione del prompt engineering spazia da tecniche semplici, come inserire nel modello parole chiave pertinenti, a metodi più avanzati che comportano la progettazione di prompt complessi e strutturati che utilizzano la meccanica interna del modello a proprio vantaggio.

LangChain, lanciato nell'ottobre 2022 da Harrison Chase, è diventato uno dei framework open source più apprezzati su GitHub nel 2023. Offre un'interfaccia semplificata e standardizzata per incorporare Large Language Models (LLM) nelle applicazioni. Fornisce inoltre un'interfaccia ricca di funzionalità per una progettazione tempestiva, consentendo agli sviluppatori di sperimentare diverse strategie e valutarne i risultati. Utilizzando Langchain, puoi eseguire attività di ingegneria tempestiva in modo più efficace e intuitivo.

LangFlow funge da interfaccia utente per orchestrare i componenti LangChain in un diagramma di flusso eseguibile, consentendo la prototipazione e la sperimentazione rapide.

LangChain colma una lacuna cruciale nello sviluppo dell’intelligenza artificiale per le masse. Abilita una serie di applicazioni PNL come assistenti virtuali, generatori di contenuti, sistemi di risposta alle domande e altro ancora, per risolvere una serie di problemi del mondo reale.