Вступ
Одна з основних проблем при роботі з великими мовними моделями (LLM) полягає в їхній недетермінованій природі: вони можуть генерувати різні відповіді на однаковий запит. Хоча це робить їх чудовими для природних розмов, це створює значні труднощі, коли потрібно отримати структуровані та послідовні відповіді для професійних застосунків.
Уявіть, що ви розробляєте додаток, який має обробляти відповіді LLM програмно. Вам потрібно переконатися, що кожна відповідь відповідає певному формату. Але як досягти цього надійно?
Звична проблема та її ризики
Коли розробники вперше починають працювати з ШІ, вони зазвичай взаємодіють безпосередньо з API OpenAI, намагаючись структурувати відповіді через інструкції в запитах: "Мені потрібен JSON з цими атрибутами...", супроводжуваний прикладами бажаного формату.
Однак такий підхід має кілька проблем:
- Немає гарантії, що модель буде послідовно дотримуватися запитуваного формату
- Відповіді можуть відрізнятися за структурою, що ускладнює обробку
- Запити стають непотрібно довгими та складними
- Підтримка коду стає все більш складною, коли додаток розвивається
Важливість використання фреймворків
Чому не варто викликати API безпосередньо
Хоча багато професіоналів скептично ставляться до використання сторонніх бібліотек, таких як LangChain, LlamaIndex чи CrewAI через їх відносну новизну, розробка внутрішнього фреймворку стикається з такими значними труднощами:
- Це вимагає значних ресурсів, які не можуть дозволити собі більшість компаній
- Існує ризик відставання в технологічному плані
- Ви позбавляєтесь переваг від активної спільноти, яка виявляє та усуває проблеми
- Підтримка стає значним тягарем
Рішення: LangChain
LangChain зарекомендував себе як один з найзріліших та найбільш комплексних фреймворків для розробки застосунків на основі LLM. Це не просто бібліотека, а ціла екосистема інструментів.
Екосистема LangChain
1. LangChain Core
Дозволяє створювати ланцюги об'єктів, які безперешкодно з'єднують запити, моделі та парсери в підтримуваний спосіб.
2. LangGraph
Коли вам потрібні більш складні потоки з розгалуженнями та рішеннями, LangGraph дозволяє створювати справжні графи обробки.
3. LangSmith
Надає необхідні інструменти для:
- Відслідковування операцій
- Спостереження за системою
- Ефективного налагодження
4. LangGraph Platform
Інтегрована платформа для розгортання, яка усуває проблеми інфраструктури.
Практична реалізація
Початкова налаштування
Спочатку потрібно встановити необхідні залежності:
pip install langchain
pip install langchain-openai
Структурування відповідей
Ключ до отримання послідовних структурованих відповідей полягає у використанні PydanticOutputParser. Ось як це реалізувати:
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class AgentResponse(BaseModel):
summary: str = Field(description="A summary of the conversation")
action: str = Field(description="The action to be taken")
action_input: str = Field(description="The input for the action")
Налаштування системи
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# Define the parser
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=AgentResponse)
# Configure the model
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo-preview")
# Create the prompt
prompt = PromptTemplate(
template="Your goal is to help the user buying a car."
# Практичний приклад
Давайте подивимося, як це працює на практиці:
async def getstructuredresponse(userinput: str):
result = await chain.ainvoke(userinput)
return result
Приклад використання
response = await getstructuredresponse("Hey how are you?")
print(response)
Результат:
AgentResponse(
summary='Користувач привітався та запитав, як я.',
action="Відповісти на привітання користувача",
action_input="Я добре, дякую! Як я можу допомогти сьогодні?"
)
## Переваги цього підходу
1. **Гарантована послідовність**: Усі відповіді будуть слідувати визначеній структурі
2. **Сильна типізація**: Pydantic забезпечує перевірку типів
3. **Підтримуваність**: Код чистіший і простіший у підтримці
4. **Масштабованість**: Легко розширювати новими полями або змінювати за необхідності
5. **Ефективне налагодження**: Помилки легше виявити та виправити
## Висновки
Отримання структурованих відповідей від LLM є основною вимогою для розробки надійних і підтримуваних застосунків. Хоча існують різні підходи до вирішення цієї проблеми, використання LangChain та, зокрема, PydanticOutputParser, забезпечує елегантне та ефективне рішення.
У наступних статтях ми розглянемо:
- Більш складні варіанти використання
- Інтеграція з іншими компонентами екосистеми
- Кращі практики для обробки помилок
- Оптимізація запитів для конкретних випадків
Не забувайте, що ключ полягає в знаходженні балансу між гнучкістю, яку надають LLM, і структурою, яку потребують наші додатки. LangChain надає нам необхідні інструменти для досягнення цього балансу ефективно.
Перекладено з: [How to Get Structured Responses from LLMs using LangChain](https://medium.com/@martafernandez16garcia/how-to-get-structured-responses-from-llms-using-langchain-21ea0b9c20e6)