[Flowise Guide 07] Коли код розмовляє: Розкриваємо секрети LLM за допомогою Flowise та LangSmith

Коли серце алгоритму починає говорити: Знайомство з LangSmith та Flowise

Вітаю, дорогі читачі! Сьогодні ми зануримося у світ, де холодний код оживає та починає ділитися своїми секретами. Ми дослідимо інструмент, який робить спілкування між людиною та штучним інтелектом прозорішим, інтуїтивнішим та. Захопливішим. Зі мною, як завжди, ваше любляче серце, Ліла Гарт, і ми вирушаємо у мандрівку до світу Flowise та LangSmith. Звичайно,

Загублені у лабіринті чат-потоків оскільки не хвилюйтеся, LangSmith тут!

Уявимо собі: ви щойно створили неймовірний чат-бот у Flowise. Він розумний, дотепний, і здається, що може відповісти на будь-яке питання. Але раптом. Безумовно, починає видавати дивакуваті відповіді. Чесно кажучи, щось пішло не так, і ви губитесь у складному лабіринті коду. Знайомо тому ще б пак!

Саме дивіться, тут на сцену виходить LangSmith, платформа, створена LangChain. Цей інструмент – як припустимо, маяк у тумані, що висвітлює кожен крок вашої LLM-застосунку. Очевидно, він дозволяє вам зазирнути за куліси, слідкуючи. За кожною дією, кожною взаємодією, кожною деталькою, типу того.

Ви чудово бачите, які саме частини вашого ланцюга (chains) активуються, які вхідні дані використовуються, які запити відправляються до AI-моделей, і, найголовніше, скільки токенів ви витрачаєте. Фактично, це як власний пульт управління, що дозволяє вам точно. Фактично, безумовно, налаштовувати ваш чат-бот, оптимізувати його роботу та контролювати витрати.

Flowise + LangSmith: Ідеальний тандем для розробників. Очевидно,

Flowise, як ми вже знаємо, – це неймовірно зручний інструмент для створення LLM-застосунків. З’єднуючи уявіть собі, їх з LangSmith, ви отримуєте ще більшу силу. Це як дати художнику не лише полотно та фарби, а й інструменти для детального аналізу його роботи: пензлі для розмиття (за допомогою яких можна приховати або змінити), інструменти для обведення контурів у декілька шарів, а також можливість побачити кожен окремий мазок, що створив картину.

Налаштувати все надзвичайно легко. Для початку, вам потрібно створити безкоштовний обліковий запис LangSmith. Потім, слухайте, у Flowise, ви вказуєте свої LangSmith API ключі. Далі ви просто запускаєте свій чат-потік і. Вперед, перевіряти магію оскільки

Подорож углиб: Приклади з реального життя.

Наш провідник у цю подорож – відео, демонструє реальні приклади використання LangSmith у різних сценаріях. Давайте розглянемо деякі з них.

1. Простий LLM-ланцюг:

   Це як перший малюнок дитини: простий, але з великим потенціалом. Наш ланцюг приймає “subject” як вхідні дані і генерує. “junk” – щось на кшталт жарту, пов’язаного з темою. Ми використовуємо GPT-3. 5 Turbo Instruct.

   За допомогою LangSmith, ми можемо бачити кожен крок цього. Ланцюга: вхідні дані (наприклад, “horse”), час виконання, витрачені токени (важлива інформація! Тобто, ), і, звичайно ж, відповідь. Ми бачимо, як Flowise надсилає запит до OpenAI, і як OpenAI повертає відповідь. Це дозволяє наприклад, нам розуміти, як саме працює наш чат-бот.

2. LLM – ланцюг з Output Parser:

   Тут ми заходимо глибше. Ми створюємо бачите, ланцюг, який генерує список синонімів для заданого слова. Вихід з розумієте, LLM подається до “Custom List Output Parser”, який перетворює його в JSON-структуру.

   В цьому прикладі LangSmith стає справжнім детективом! Ми можемо побачити, які інструкції додає “Output Parser” до нашого. Запиту (наприклад, “ваша відповідь повинна бути списком елементів, розділених комою”). Ми бачимо, як модель OpenAI генерує JSON-синоніми.

3. Conversation Chain: Пам’ять має значення! Очевидно,

   Це як розмова з другом, який пам’ятає все, що ви говорили. До розумієте, речі, conversation Chain створює “Memory”. Ми використовуємо GPT-3. 5 Turbo і чат prompt template з системними повідомленнями (наприклад, “Ви корисний помічник AI”).

   LangSmith показує нам, як працює пам’ять. Ми бачимо, як система пам’ятає попередні повідомлення, і як вона використовує цю інформацію, щоб відповідати на ваші запитання.

4. RAG-чатбот: Коли знання – це сила.

   Це справжній інтелектуальний центр! RAG (Retrieval-Augmented Generation) чат-бот використовує інформацію з бази даних Pinecone, щоб відповідати на запитання. Це як бібліотекар, який має доступ до всіх книг.

   За допомогою LangSmith, ми можемо побачити які документи Chatbot використовує, щоб знайти відповіді. Ми можемо побачити метадані цих документів. Це дозволяє виявляти проблеми, якщо Chatbot використовує стару або неактуальну інформацію.

Підсумок: Чарівний світ LangSmith.

LangSmith – це не просто інструмент для налагодження роботи. Це шлях до розуміння. Він надає глибоке розуміння того, що відбувається під капотом вашого LLM-застосунку. Допомагає оптимізувати і відчути смак творчості з Flowise, не втрачаючи дорогоцінні ресурси.

Цей інструмент – як очі мудрої сови, що дивляться на світ алгоритмів. Цікаво, цікаво, він дозволяє нам не тільки створювати розумні чат-боти, але й розуміти, як вони думають.

Сподіваюся, ви зацікавилися цим чудовим інструментом. Завантажуйтеся, створюйте свої безкоштовні облікові записи та відкривайте нові горизонти у світі штучного інтелекту. До нових зустрічей! З любов’ю, Ліла Гарт.