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¿Cómo el LLM une las aplicaciones y la IA?

Resumen

LangChain simplifica el desarrollo de aplicaciones utilizando grandes modelos lingüísticos y ofrece módulos para una interacción eficaz. Entre las ventajas de LangChain se incluyen las indicaciones simplificadas, la integración de datos externos, las interfaces estandarizadas y la funcionalidad dinámica. Su versatilidad se aplica a chatbots, respuesta a preguntas, datos tabulares e integración de API. LangChain inaugura una nueva era de desarrollo de software intuitivo, fácil de usar y eficiente.

En el actual panorama tecnológico de rápido avance, los grandes modelos lingüísticos (LLM) están redefiniendo la forma en que interactuamos con las aplicaciones y las desarrollamos.

En este contexto, el marco LangChain ha surgido como una potente fuerza que simplifica la creación de aplicaciones dinámicas, abordando los obstáculos que plantean los modelos de lenguaje en el desarrollo de aplicaciones, y cómo introduce una nueva era de creación de soluciones de desarrollo de aplicaciones fáciles de usar, flexibles e interactivas.

El modelo lingüístico como marco de desarrollo de aplicaciones

Desde su función original en el procesamiento del lenguaje natural, los modelos lingüísticos han progresado hasta convertirse en sólidos marcos para el desarrollo de aplicaciones.

Al aprovechar sus avanzadas capacidades de comprensión y generación de texto, estos modelos constituyen la base de una amplia gama de aplicaciones.

Entre ellas se incluyen chatbots, asistentes virtuales, generadores de contenidos, sistemas de autocompletado de código y herramientas de traducción de idiomas.

Los desarrolladores pueden interactuar con estos modelos para potenciar sus aplicaciones, permitiéndoles captar las entradas del usuario, producir respuestas contextualmente apropiadas e incluso abordar tareas complejas como el desarrollo completo de aplicaciones.

La fusión de la comprensión lingüística y el desarrollo de aplicaciones marca el comienzo de una nueva era en la creación de software intuitivo, adaptable y dinámico, capaz de interactuar con los usuarios de un modo muy similar a la interacción humana, lo que se traduce en una mayor eficiencia.

Retos de la integración de modelos lingüísticos

A medida que los modelos lingüísticos (LLM) se hacen más comunes en diversas aplicaciones, los desarrolladores se enfrentan a una serie de retos.

Las tareas complejas de los LLM implican un trabajo repetitivo, como la generación de instrucciones y el análisis sintáctico de los resultados, lo que da lugar a un extenso código “pegamento” que restringe su potencial de desarrollo de aplicaciones, por lo que su integración con otros cálculos o fuentes de conocimiento es vital para su plena realización.

Las respuestas LLM también se basan en el diálogo previo, pero su memoria es limitada; incluso modelos avanzados como GPT-4 tienen por defecto una memoria de 8.000 tokens, una limitación importante para aplicaciones ricas en contexto como los chatbots.

Por otra parte, la incorporación de documentos externos o bases de datos a los flujos de trabajo de LLM exige una gestión meticulosa de los datos, al tiempo que se respeta la privacidad.

Presentamos LangChain: Un marco simplificado

Presentado en octubre de 2022 por Harrison Chase, LangChain es un marco para agilizar el desarrollo de aplicaciones que utilizan grandes modelos lingüísticos (LLM).

LangChain proporciona una conexión perfecta con varios servicios en la nube, proporcionados por Amazon, Google y Microsoft Azure. Esto permite a las aplicaciones utilizar sin problemas estos servicios, con herramientas adicionales para extraer noticias, detalles de películas e información meteorológica.

Esto hace que sea bueno para automatizar tareas y gestionar datos de forma eficaz.

En el ámbito de la gestión de datos y la investigación, LangChain proporciona soluciones integrales para supervisar e interactuar con documentos, hojas de cálculo y presentaciones dentro de Google Drive.

Funciona bien con motores de búsqueda como Google Search y Microsoft Bing, lo que hizo posible incorporar capacidades de investigación a la aplicación.

Mediante el uso de tecnologías lingüísticas avanzadas de OpenAI, Anthropic y Hugging Face, LangChain puede entender el lenguaje humano, potenciando sus habilidades en el procesamiento del lenguaje natural.

LangChain es especialmente útil para los desarrolladores de aplicaciones. Puede ayudar a crear y corregir código en Python y JavaScript. Y cuando se trata de bases de datos, puede manejarlas tanto si son estructuradas (SQL) como no estructuradas (NoSQL). También es flexible con datos en formatos como JSON.

Módulos clave de LangChain

LangChain está estructurado con seis módulos distintos, cada uno adaptado para gestionar una faceta distinta de la interacción con el LLM:

1. Modelos: Este módulo permite la instanciación y utilización de diversos modelos.

2. Avisos: La interacción con el modelo se produce a través de avisos y la elaboración de avisos eficaces es una tarea crucial. Este componente del marco de trabajo facilita una gestión eficiente de los avisos, como la generación de plantillas reutilizables.

3. Índices: Los modelos óptimos suelen utilizar datos textuales para proporcionar contexto o explicaciones. Este módulo ayuda a incorporar sin problemas datos textuales para mejorar el rendimiento del modelo.

4. Cadenas: Abordar tareas complejas suele requerir más de una llamada a la API de LLM. Este módulo facilita la integración con herramientas complementarias. Por ejemplo, una cadena compuesta podría adquirir información de Wikipedia y alimentarla como entrada al modelo, permitiendo la concatenación de múltiples herramientas para la resolución de problemas intrincados.

5. Memoria: Este módulo facilita la conservación continua de la memoria entre llamadas al modelo. Emplear un modelo con memoria de interacciones pasadas mejora el rendimiento de la aplicación.

6. Agentes: Algunas aplicaciones necesitan secuencias flexibles de acciones basadas en la entrada del usuario. En estos casos, un “agente” decide qué herramientas utilizar de su conjunto de herramientas en función de lo que desee el usuario.

Atributos destacados de LangChain

LangChain presenta los siguientes atributos destacables:

1. Gestión y mejora racionalizadas de prompt: Simplificación del manejo efectivo de prompts para optimizar las interacciones del modelo lingüístico.

2.  Conexión perfecta con datos externos: Permitir que los modelos lingüísticos interactúen con fuentes de datos externas para mejorar el contexto de las interacciones. LangChain aborda esto mediante la utilización de índices, que facilitan la importación de datos de diversas fuentes, incluyendo bases de datos, archivos JSON, pandas DataFrames y archivos CSV.

3. Integración estandarizada: Proporcionar interfaces uniformes y escalables para simplificar el desarrollo y la integración de aplicaciones. LangChain agiliza los pipelines de flujo de trabajo utilizando cadenas y agentes, conectando componentes de forma secuencial.

4. Integración de herramientas externas sin esfuerzo: Capacitar a los usuarios con integraciones pre-construidas para adoptar LangChain dentro de los marcos y herramientas actuales. Por ejemplo, se puede acceder a LangChain a través del paquete de nodos langchain en JavaScript, lo que permite incrustar LLM en aplicaciones web.

5. Mejora de la memoria del chatbot: Para hacer frente a las limitaciones de memoria, LangChain ofrece herramientas de historial de mensajes de chat. Estas herramientas permiten retroalimentar los mensajes pasados al LLM, sirviendo como recordatorios del tema de conversación anterior.

6. Funcionalidad Agenética: Capacitar a los modelos lingüísticos para interactuar dinámicamente con su entorno, fomentando la creación de aplicaciones dinámicas e interactivas.

7. Repositorio integral y colección de recursos: Suministro de valiosos recursos para ayudar en el desarrollo y despliegue de aplicaciones construidas sobre LangChain.

8. Herramientas de visualización y experimentación: Dotar a los desarrolladores de instrumentos para visualizar cadenas y agentes, facilitando así la experimentación con diversos indicadores, modelos y cadenas.

Casos de uso de LangChain

LangChain encuentra utilidad en varios casos de uso, entre ellos:

– Chatbots: Las plantillas de avisos de LangChain mejoran las interacciones chatbot al permitir el control sobre la personalidad y las respuestas, a la vez que amplían la memoria para conversaciones ricas en contexto.

– Respuesta a preguntas: LangChain permite mejorar la respuesta a preguntas combinando la recuperación y generación de documentos mediante LLM.

– Consulta de datos tabulares: LangChain es un valioso recurso para la consulta eficiente de datos tabulares, tanto basados en texto como numéricos.

– Integración con API: LangChain simplifica las interacciones API con las cadenas para facilitar los inicios y mejorar el control. Por su parte, los agentes se encargan de tareas complejas y ofrecen funciones robustas para API más grandes.

– Desbloqueo de información estructurada: LangChain estructura eficazmente el texto no estructurado, algo crucial para los datos basados en texto. Esto se ve facilitado por los OutputParsers, que establecen marcos de respuesta para los modelos, permitiendo la conversión de salidas en bruto. Para extraer información de forma eficaz, se puede construir un esquema definido por OutputParser y aprovechar un PromptTemplate para extraer datos de forma precisa a partir de texto sin procesar.

En resumen

En el panorama tecnológico en rápida evolución, la sinergia entre la comprensión del lenguaje y el desarrollo de aplicaciones ha dado lugar a una nueva era.

LangChain, un potente marco de trabajo, simplifica la creación de aplicaciones dinámicas abordando los retos que plantean los modelos lingüísticos.

Este marco introduce soluciones intuitivas, adaptables e interactivas para el desarrollo de aplicaciones, impulsando la eficiencia y la experiencia del usuario.

Al tender un puente entre los modelos lingüísticos y el diseño de aplicaciones, LangChain abre la puerta a un software innovador y fácil de usar.

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Dr. Tehseen Zia
Profesor titular asociado, Universidad COMSATS de Islamabad (CUI)

El Dr. Tehseen Zia tiene un doctorado y más de 10 años de experiencia investigadora postdoctoral en Inteligencia Artificial (IA). Es profesor titular asociado y dirige la investigación sobre IA en la Universidad Comsats de Islamabad, y coinvestigador principal en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Pakistán. En el pasado, trabajó como consultor de investigación en el proyecto Dream4cars, financiado por la Unión Europea.