隨著 LLM 鏈的不斷發(fā)展，其影響力只會越來越大，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，大型語言模型正在改變?nèi)藗兣c技術(shù)的互動方式，在自動化和效率方面掀起了一場范式轉(zhuǎn)變。根據(jù)最近的預(yù)測，全球 LLM 市場預(yù)計(jì)將從 2023 年的 15.9 億美元飆升至 2030 年的驚人的 2.59 萬億美元，復(fù)合年增長率為 79.8%。到 2025 年，超過 7.5 億個應(yīng)用程序?qū)?yán)重依賴 LLM，自動化大約 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“大型語言模型鏈”的簡稱，指的是一個協(xié)作系統(tǒng)，其中多個 AI 模型協(xié)同工作以執(zhí)行復(fù)雜的語言任務(wù)。想象一下工廠里的傳送帶。傳送帶上的每個 AI 模型都是處理特定任務(wù)部分的專家。一個模型可能專注于分解文本，另一個模型可能識別關(guān)鍵信息點(diǎn)，另一個模型可能撰寫回復(fù)。通過按順序工作，這些模型可以實(shí)現(xiàn)比任何單個模型都更復(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^開發(fā)從Chain類繼承的新類來創(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)行邏輯是無縫的。_call方法使用輸入值格式化提示，請求 LLM，并通過回調(diào)管理器記錄過程。此方法返回一個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)置開發(fā)環(huán)境并加載 OpenAI API 密鑰時(shí)，開發(fā)人員可以快速定義提示模板并為其鏈選擇 LLM 模型。通過創(chuàng)建一個從Chain繼承的自定義鏈類并實(shí)現(xiàn)所需的方法，開發(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 鏈作為大型語言模型（如 GPT）的凝聚力單元，使它們能夠通過利用單個 LLM 的優(yōu)勢來解決復(fù)雜問題。例如，一個 LLM 可能會分析上下文，另一個 LLM 可能會翻譯語言，而另一個 LLM 可能會編寫創(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，無縫翻譯內(nèi)容，并根據(jù)特定受眾調(diào)整寫作風(fēng)格。這種多功能性在營銷、新聞和內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)中特別有價(jià)值。

自然語言處理 (NLP)：鏈可以分析大量文本，識別情感，并更準(zhǔn)確地回答復(fù)雜問題。這對客戶服務(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)致入微的對話，并個性化互動。對話式 AI 的這種改進(jìn)可以帶來更具吸引力和更有效的客戶互動，涵蓋零售、醫(yī)療保健和金融等各個領(lǐng)域。

企業(yè)應(yīng)用：LLM 鏈簡化了運(yùn)營并提高了生產(chǎn)力。例如，客戶支持團(tuán)隊(duì)可以自動化基本交易或故障排除，使現(xiàn)場代理能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的問題。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。通過處理和 contextualizing 過去事件，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測未來趨勢并做出明智的戰(zhàn)略決策。

效率、優(yōu)勢和挑戰(zhàn)

LLM 鏈具有幾個關(guān)鍵優(yōu)勢。通過將任務(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 LLM 來識別法律術(shù)語，另一個來分析先例，最后一個來總結(jié)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)，從而簡化以前的手動和耗時(shí)的任務(wù)。

但是，LLM 鏈也面臨著挑戰(zhàn)。單個 LLM 中的偏差可能會在鏈中被放大，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。隱私問題也隨之出現(xiàn)，因?yàn)殒溈赡軙幚砻舾行畔?，因此需要?qiáng)大的安全措施和用戶透明度。

彌合差距：Langchains 和開發(fā)者可訪問性

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，但對于應(yīng)用程序開發(fā)人員來說，它們可能難以完全利用。Langchain 和類似的框架充當(dāng)橋梁，提供簡化開發(fā)的腳手架代碼和模板。Langchain 允許快速在不同模型之間切換，利用來自 OpenAI 和 Google 的 SDK。這對需要更多資源來獨(dú)立開發(fā)廣泛 SDK 的小型公司特別有利。

Langchains 作為開源項(xiàng)目，促進(jìn)了協(xié)作開發(fā)環(huán)境，開發(fā)人員可以在其中快速添加更新和新功能。這加速了開發(fā)周期，并幫助在開發(fā)人員之間建立社區(qū)。此外，Langchains 允許開發(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言模型（如 GPT）的應(yīng)用，使其在各個行業(yè)更易訪問和更高效。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)能夠在沒有廣泛技術(shù)專業(yè)知識的情況下利用這些模型。通過解決偏差和隱私問題等挑戰(zhàn)，并通過培養(yǎng)協(xié)作開發(fā)環(huán)境，LLM 鏈將推動人工智能應(yīng)用的重大進(jìn)步。在正確的人手中，LLM 鏈的潛力幾乎是無限的，為各個領(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，它們的影響只會越來越大，使它們成為人工智能工具包中不可或缺的工具。無論是用于內(nèi)容生成、自然語言處理還是對話式人工智能，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)互動和從中受益的方式。