隨著 LLM 鏈的不斷發(fā)展，其影響力只會(huì)越來(lái)越大，使其成為 AI 工具箱中不可或缺的工具。

譯自LLM Chains Are Transforming AI Development，作者 Jonathan Siddharth。

隨著數(shù)字環(huán)境的不斷發(fā)展，大型語(yǔ)言模型正在改變?nèi)藗兣c技術(shù)的互動(dòng)方式，在自動(dòng)化和效率方面掀起了一場(chǎng)范式轉(zhuǎn)變。根據(jù)最近的預(yù)測(cè)，全球 LLM 市場(chǎng)預(yù)計(jì)將從 2023 年的 15.9 億美元飆升至 2030 年的驚人的 2.59 萬(wàn)億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為 79.8%。到 2025 年，超過(guò) 7.5 億個(gè)應(yīng)用程序?qū)?yán)重依賴 LLM，自動(dòng)化大約 50%的所有數(shù)字工作。

在這股變革浪潮中，LLM 鏈作為一項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新應(yīng)運(yùn)而生，它增強(qiáng)了 GPT 等 LLM 的功能，為各行各業(yè)前所未有的進(jìn)步鋪平了道路。

LLM 鏈，即“大型語(yǔ)言模型鏈”的簡(jiǎn)稱，指的是一個(gè)協(xié)作系統(tǒng)，其中多個(gè) AI 模型協(xié)同工作以執(zhí)行復(fù)雜的語(yǔ)言任務(wù)。想象一下工廠里的傳送帶。傳送帶上的每個(gè) AI 模型都是處理特定任務(wù)部分的專家。一個(gè)模型可能專注于分解文本，另一個(gè)模型可能識(shí)別關(guān)鍵信息點(diǎn)，另一個(gè)模型可能撰寫(xiě)回復(fù)。通過(guò)按順序工作，這些模型可以實(shí)現(xiàn)比任何單個(gè)模型都更復(fù)雜、更信息豐富的結(jié)果。這種團(tuán)隊(duì)合作使語(yǔ)言數(shù)據(jù)的處理更加細(xì)致入微，更具吸引力。

設(shè)置和自定義 LLM 鏈

設(shè)置 LLM 鏈涉及兩個(gè)關(guān)鍵輸入：提示和 LLM 模型。提示使用模板定義，LLM 模型可以兼容。使用run方法實(shí)例化鏈，該方法接受輸入變量和用于監(jiān)控和記錄的可選回調(diào)?？梢酝ㄟ^(guò)開(kāi)發(fā)從Chain類繼承的新類來(lái)創(chuàng)建自定義鏈，并實(shí)現(xiàn)input_keys、output_keys和_call等方法。這允許創(chuàng)建專門的鏈，例如維基百科文章生成器，它可以根據(jù)隨機(jī)主題生成內(nèi)容。

LLM 鏈中的執(zhí)行邏輯是無(wú)縫的。_call方法使用輸入值格式化提示，請(qǐng)求 LLM，并通過(guò)回調(diào)管理器記錄過(guò)程。此方法返回一個(gè)包含生成文本的字典，確保執(zhí)行順利。

例如，在使用 Visual Studio Code 設(shè)置開(kāi)發(fā)環(huán)境并加載 OpenAI API 密鑰時(shí)，開(kāi)發(fā)人員可以快速定義提示模板并為其鏈選擇 LLM 模型。通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)從Chain繼承的自定義鏈類并實(shí)現(xiàn)所需的方法，開(kāi)發(fā)人員可以嘗試不同的提示模板和 LLM 模型，以創(chuàng)建滿足其需求的自定義鏈。

擴(kuò)展視野：跨行業(yè)的應(yīng)用

LLM 鏈作為大型語(yǔ)言模型（如 GPT）的凝聚力單元，使它們能夠通過(guò)利用單個(gè) LLM 的優(yōu)勢(shì)來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題。例如，一個(gè) LLM 可能會(huì)分析上下文，另一個(gè) LLM 可能會(huì)翻譯語(yǔ)言，而另一個(gè) LLM 可能會(huì)編寫(xiě)創(chuàng)意文本。這種協(xié)作方法為 GPT 和類似模型解鎖了更廣泛的應(yīng)用。

內(nèi)容生成：LLM 鏈可以集思廣益，創(chuàng)造性地構(gòu)思，無(wú)縫翻譯內(nèi)容，并根據(jù)特定受眾調(diào)整寫(xiě)作風(fēng)格。這種多功能性在營(yíng)銷、新聞和內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)中特別有價(jià)值。

自然語(yǔ)言處理 (NLP)：鏈可以分析大量文本，識(shí)別情感，并更準(zhǔn)確地回答復(fù)雜問(wèn)題。這對(duì)客戶服務(wù)等領(lǐng)域具有深遠(yuǎn)的影響，在這些領(lǐng)域，準(zhǔn)確的情感分析和高效的信息檢索至關(guān)重要。

對(duì)話式 AI：LLM 鏈增強(qiáng)了聊天機(jī)器人，使它們能夠理解上下文，進(jìn)行細(xì)致入微的對(duì)話，并個(gè)性化互動(dòng)。對(duì)話式 AI 的這種改進(jìn)可以帶來(lái)更具吸引力和更有效的客戶互動(dòng)，涵蓋零售、醫(yī)療保健和金融等各個(gè)領(lǐng)域。

企業(yè)應(yīng)用：LLM 鏈簡(jiǎn)化了運(yùn)營(yíng)并提高了生產(chǎn)力。例如，客戶支持團(tuán)隊(duì)可以自動(dòng)化基本交易或故障排除，使現(xiàn)場(chǎng)代理能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的問(wèn)題。LLM 鏈還可以分析大量歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以更好地決策和預(yù)測(cè)。通過(guò)處理和 contextualizing 過(guò)去事件，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)并做出明智的戰(zhàn)略決策。

效率、優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)

LLM 鏈具有幾個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。通過(guò)將任務(wù)分配給專門的 LLM，它們可以減少處理時(shí)間并有效地處理復(fù)雜的工作流程。例如，法律文件分析鏈可以使用一個(gè) LLM 來(lái)識(shí)別法律術(shù)語(yǔ)，另一個(gè)來(lái)分析先例，最后一個(gè)來(lái)總結(jié)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)，從而簡(jiǎn)化以前的手動(dòng)和耗時(shí)的任務(wù)。

但是，LLM 鏈也面臨著挑戰(zhàn)。單個(gè) LLM 中的偏差可能會(huì)在鏈中被放大，導(dǎo)致輸出結(jié)果出現(xiàn)偏差。解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏差并使用多樣化的 LLM 團(tuán)隊(duì)至關(guān)重要。隱私問(wèn)題也隨之出現(xiàn)，因?yàn)殒溈赡軙?huì)處理敏感信息，因此需要強(qiáng)大的安全措施和用戶透明度。

彌合差距：Langchains 和開(kāi)發(fā)者可訪問(wèn)性

像 Langchain 這樣的框架在進(jìn)一步提高 LLM 鏈的可用性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。雖然 Gemini 和 ChatGPT 等 API 提供了強(qiáng)大的工具，但對(duì)于應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，它們可能難以完全利用。Langchain 和類似的框架充當(dāng)橋梁，提供簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)的腳手架代碼和模板。Langchain 允許快速在不同模型之間切換，利用來(lái)自 OpenAI 和 Google 的 SDK。這對(duì)需要更多資源來(lái)獨(dú)立開(kāi)發(fā)廣泛 SDK 的小型公司特別有利。

Langchains 作為開(kāi)源項(xiàng)目，促進(jìn)了協(xié)作開(kāi)發(fā)環(huán)境，開(kāi)發(fā)人員可以在其中快速添加更新和新功能。這加速了開(kāi)發(fā)周期，并幫助在開(kāi)發(fā)人員之間建立社區(qū)。此外，Langchains 允許開(kāi)發(fā)人員提供反饋，不斷改進(jìn)框架。

革命性

LLM 鏈正在徹底改變大型語(yǔ)言模型（如 GPT）的應(yīng)用，使其在各個(gè)行業(yè)更易訪問(wèn)和更高效。它們彌合了復(fù)雜的人工智能技術(shù)與實(shí)際日常使用之間的差距，使企業(yè)能夠在沒(méi)有廣泛技術(shù)專業(yè)知識(shí)的情況下利用這些模型。通過(guò)解決偏差和隱私問(wèn)題等挑戰(zhàn)，并通過(guò)培養(yǎng)協(xié)作開(kāi)發(fā)環(huán)境，LLM 鏈將推動(dòng)人工智能應(yīng)用的重大進(jìn)步。在正確的人手中，LLM 鏈的潛力幾乎是無(wú)限的，為各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新解決方案和提高效率鋪平了道路。

LLM 鏈代表了大型語(yǔ)言模型利用方面的一項(xiàng)重要進(jìn)步。隨著它們的不斷發(fā)展，它們的影響只會(huì)越來(lái)越大，使它們成為人工智能工具包中不可或缺的工具。無(wú)論是用于內(nèi)容生成、自然語(yǔ)言處理還是對(duì)話式人工智能，LLM 鏈的多功能性和強(qiáng)大功能都將改變我們與人工智能技術(shù)互動(dòng)和從中受益的方式。