[アーキテクチャの実践] LLM の大規模モデル機能を、langchain を通じてエンタープライズ アプリケーションに統合するにはどうすればよいですか?
この記事では、langchain を通じて LLM の大規模モデル機能をエンタープライズ アプリケーションに統合する方法に関する詳細な実践ガイドを提供します。この記事では、LLM モデルとその機能を簡単に紹介し、企業が LLM モデルをアプリケーションに統合できるように、ラングチェーン ベースのソリューションを提供します。
LLM モデルの概要
LLM (言語モデル) は深層学習に基づく言語モデルであり、大規模なテキスト データを通じてトレーニングでき、テキスト生成、感情分析、意味理解などの多くの自然言語処理タスクに使用できます。LLM モデルは大量のテキスト データを処理できるため、通常は非常に強力なテキスト予測および生成機能を備えています。
LLM モデルには多数のパラメーターがあることが多いため、ローカル マシンでのトレーニングと推論は非常に困難になる可能性があります。ただし、大規模な LLM モデルは、クラウド コンピューティングおよび分散コンピューティング テクノロジを使用して簡単にトレーニングおよび推論できます。
ラングチェーンの概要
Langchain は、コンピューティング タスクとコンピューティング リソースを管理する信頼性の高い安全な方法を提供する、ブロックチェーン ベースの分散コンピューティング プラットフォームです。langchain を使用すると、企業はコンピューティング タスクを複数のコンピューティング ノードに割り当て、データ プライバシーを保護しながらコンピューティング結果のセキュリティと正確性を確保できます。
ラングチェーンに基づく LLM モデル統合ソリューション
このセクションでは、langchain を使用して LLM を変換する方法を紹介します。