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Table of Contents:

1. Einführung
2. Grundlagen der Verwendung von lang chain
3. Aufbau einer Wissensdatenbank 3.1 Extrahieren von Daten aus Textdateien 3.2 Konvertierung in Chunks
4. Erzeugen einer Vektordatenbank 4.1 Verwendung des Embedding-Modells 4.2 Speichern der Vektoren als Pickel-Datei
5. Abrufen von Informationen aus der Datenbank
6. Erstellen von Benutzeranfragen 6.1 Verwendung von Prompts 6.2 Verwendung von Chains 6.3 Verwendung von Memory in Chains
7. Fazit

Einführung

In diesem Artikel geht es darum, wie man mit lang chain einem large language Model mit gpt4 Superkräfte geben kann. Mit der lang chain kann man GPT an eine eigene Wissensquelle anschließen, die nicht in das Modell eintrainiert wurde. In der Theorie hört sich das vielleicht kompliziert an, aber in der Praxis ist es relativ einfach umsetzbar. In diesem Artikel werden die Grundlagen erklärt und anschließend wird der Code durchgegangen, um das Ganze besser zu verstehen.

Grundlagen der Verwendung von lang chain

Bevor wir in die Details einsteigen, ist es wichtig, die Grundlagen der Verwendung von lang chain zu verstehen. Mit lang chain kann man auf einfache Weise eine Wissensdatenbank erstellen und mit einem large language Model verbinden. Dadurch wird es möglich, benutzerdefinierte Anfragen an das Modell zu stellen und menschenähnliche Antworten zu erhalten.

Aufbau einer Wissensdatenbank

Um eine Wissensdatenbank aufzubauen, müssen zunächst relevante Informationen aus Textdateien extrahiert werden. Dies ist relativ einfach, indem man den Text aus den Dateien in den Speicher lädt. Anschließend können die Textdaten in Chunks von einer bestimmten Größe aufgeteilt werden, um sie besser verarbeiten zu können.

Extrahieren von Daten aus Textdateien

Um Daten aus den Textdateien zu extrahieren, kann man den DirectoryLoader verwenden. Dies ermöglicht das Laden von Textdateien aus einem bestimmten Verzeichnis. Nachdem die Daten extrahiert wurden, werden sie in einer speziellen Textklasse gespeichert.

Konvertierung in Chunks

Um die Textdaten in Chunks zu konvertieren, kann man den TextSplitter nutzen. Dieser teilt den Text in kleinere Teile, die als Chunks bezeichnet werden. Die Größe der Chunks kann angepasst werden, je nachdem, wie viele Wörter pro Chunk gewünscht sind. Nach der Aufteilung werden die Chunks in einer Liste gespeichert.

Erzeugen einer Vektordatenbank

Um eine Vektordatenbank zu erzeugen, wird das Embedding-Modell von lang chain verwendet. Dieses Modell wandelt den Text in einen Vektor um, der eine Repräsentation des Textes darstellt. Die Vektoren werden in einer Vektor-Datenbank gespeichert, die für die semantische Suche verwendet werden kann.

Verwendung des Embedding-Modells

Um das Embedding-Modell zu verwenden, benötigt man eine Instanz der OpenAI-Klasse. Diese Instanz wird dann verwendet, um den Text in Vektoren umzuwandeln. Es gibt verschiedene Methoden und Techniken, um das Embedding-Modell an die eigenen Bedürfnisse anzupassen.

Speichern der Vektoren als Pickel-Datei

Nachdem die Vektoren erzeugt wurden, können sie als Pickel-Datei gespeichert werden. Dies ermöglicht das einfache Laden der Vektoren für zukünftige Anfragen.

Abrufen von Informationen aus der Datenbank

Um Informationen aus der Vektordatenbank abzurufen, können verschiedene Abfragemethoden verwendet werden. Eine der effektivsten Methoden ist die Verwendung des Retrieval & Question-Answering-Chains.

Erstellen von Benutzeranfragen

Benutzeranfragen können mit lang chain auf einfache Weise erstellt werden. Dabei verwendet man sogenannte Prompts, die eine Frage und optional auch einen Kontext enthalten. Die Prompts werden an das Model geschickt und liefern menschenähnliche Antworten.

Verwendung von Prompts

Prompts sind speziell formatierte Eingaben, die an das Model gesendet werden, um eine Antwort zu erhalten. Prompts bestehen aus einer Frage und einem Kontext, der dem Model hilft, die richtige Antwort zu generieren.

Verwendung von Chains

Chains sind spezielle Abfolgen von Prompts, die verwendet werden, um einen Dialog oder eine Konversation mit dem Model zu simulieren. Chains können verwendet werden, um einen Kontext für das Model zu erstellen und ein besseres Verständnis zu ermöglichen.

Verwendung von Memory in Chains

Um das Langzeitgedächtnis des Models zu nutzen, kann Memory in Chains verwendet werden. Memory ermöglicht es dem Model, vergangene Nachrichten und Antworten zu berücksichtigen und den Kontext besser zu verstehen.

Fazit

In diesem Artikel haben wir die Grundlagen der Verwendung von lang chain erklärt und gezeigt, wie man eine Wissensdatenbank aufbauen und mit einem large language Model verbinden kann. Durch die Verwendung von Prompts und Chains ist es möglich, benutzerdefinierte Anfragen zu stellen und menschenähnliche Antworten zu erhalten. Lang chain bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, die Funktionalität von GPT-4 zu erweitern und eigene Wissensquellen anzuschließen.

FAQ

Q: Was ist lang chain? A: Lang chain ist eine Python-Bibliothek, die die Erstellung und Verwendung von Wissensdatenbanken mit large language Models ermöglicht.

Q: Kann ich lang chain mit anderen Modellen verwenden? A: Ja, lang chain kann mit verschiedenen Modellen und Frameworks verwendet werden, solange diese die OpenAI-API unterstützen.

Q: Wie lange dauert es, eine Vektordatenbank zu erstellen? A: Die Erstellung einer Vektordatenbank kann je nach Größe der Datenbank und Komplexität des Modells einige Zeit in Anspruch nehmen.

Q: Kann ich meine eigene Trainingsdatenbank verwenden? A: Ja, lang chain ermöglicht es, eigene Trainingsdatenbanken zu verwenden und mit dem Modell zu verknüpfen.

Q: Wie kann ich die Genauigkeit meiner Antworten verbessern? A: Die Genauigkeit der Antworten kann verbessert werden, indem man eine größere und qualitativ hochwertige Wissensdatenbank verwendet und den Kontext der Anfragen berücksichtigt.

Q: Gibt es Einschränkungen bei der Verwendung von lang chain? A: Ja, lang chain erfordert eine gute Rechenleistung und eine ausreichend große Speicherkapazität, um effizient arbeiten zu können.

Q: Kann ich lang chain nur für Frage-Antwort-Szenarien verwenden? A: Nein, lang chain kann auch für andere Szenarien wie Chatbots und Konversationen verwendet werden.

Q: Welche Programmiersprachen unterstützt lang chain? A: Lang chain unterstützt Python als Programmiersprache.

Q: Kann ich lang chain für kommerzielle Zwecke verwenden? A: Ja, lang chain kann sowohl für private als auch kommerzielle Zwecke verwendet werden, solange die OpenAI-Nutzungsbedingungen eingehalten werden.

Q: Gibt es Alternativen zu lang chain? A: Ja, es gibt andere Frameworks und Bibliotheken, die ähnliche Funktionalitäten bieten, wie z.B. OpenAI's ChatGPT und EleutherAI's GPT-3""".