Langchain.rb: 在Ruby中构建强大的LLM应用

Langchain.rb:Ruby中LLM应用开发的得力助手

在人工智能和机器学习迅速发展的今天,大型语言模型(LLM)正在改变各行各业的应用开发方式。Langchain.rb应运而生,为Ruby开发者提供了一个强大而灵活的框架,用于构建基于LLM的智能应用。本文将深入探讨Langchain.rb的特性、用法以及它如何简化LLM应用的开发过程。

Langchain.rb简介

Langchain.rb是一个开源的Ruby gem,旨在简化基于大型语言模型的应用程序开发。它提供了一个统一的接口,使开发者能够轻松集成各种LLM提供商、向量搜索数据库和工具。无论是构建聊天机器人、问答系统,还是其他AI驱动的应用,Langchain.rb都能提供强大的支持。

Langchain.rb Logo

主要特性

多LLM提供商支持: Langchain.rb支持多个LLM提供商,包括OpenAI、Google Gemini、Anthropic、Mistral AI等,甚至支持通过Ollama使用开源模型。这种灵活性使开发者可以根据需求选择最合适的模型。
向量搜索数据库集成: 框架集成了多种流行的向量搜索数据库,如Chroma、Pinecone、Weaviate等,为实现高效的相似性搜索和检索增强生成(RAG)提供了便利。
工具和助手: Langchain.rb提供了一系列内置工具,如计算器、文件系统操作、新闻检索等,并允许开发者创建自定义工具,大大扩展了应用的功能范围。
提示管理: 框架包含了强大的提示管理功能,支持提示模板和少样本提示,有助于优化LLM的输出质量。
输出解析: Langchain.rb提供了结构化输出解析器,可以将LLM的文本响应解析为结构化数据,便于后续处理。
评估工具: 内置的评估模块(如RAGAS)可以帮助开发者评估和跟踪LLM输出和RAG管道的性能。

使用Langchain.rb构建应用

让我们通过一些示例来了解如何使用Langchain.rb构建应用。

1. 设置LLM

首先,我们需要选择并设置一个LLM提供商:

require 'langchain'

llm = Langchain::LLM::OpenAI.new(api_key: ENV["OPENAI_API_KEY"])

2. 创建助手

Langchain.rb的助手功能允许我们创建智能交互式应用:

assistant = Langchain::Assistant.new(
  llm: llm,
  instructions: "You're a helpful AI assistant",
  tools: [Langchain::Tool::NewsRetriever.new(api_key: ENV["NEWS_API_KEY"])]
)

assistant.add_message_and_run(content: "What's the latest news about AI?")

3. 实现RAG系统

Langchain.rb简化了检索增强生成(RAG)系统的构建过程:

client = Langchain::Vectorsearch::Weaviate.new(
  url: ENV["WEAVIATE_URL"],
  api_key: ENV["WEAVIATE_API_KEY"],
  index_name: "Documents",
  llm: llm
)

client.create_default_schema
client.add_texts(texts: ["AI is revolutionizing various industries..."])

results = client.similarity_search(query: "How is AI impacting industries?", k: 5)

4. 使用提示模板

Langchain.rb的提示管理功能有助于创建动态和可重用的提示:

prompt = Langchain::Prompt::PromptTemplate.new(
  template: "Tell me a {adjective} joke about {content}.",
  input_variables: ["adjective", "content"]
)

formatted_prompt = prompt.format(adjective: "funny", content: "artificial intelligence")

5. 评估LLM输出

使用RAGAS评估工具来衡量LLM输出的质量:

ragas = Langchain::Evals::Ragas::Main.new(llm: llm)

scores = ragas.score(
  answer: "AI is transforming industries through automation and data analysis.",
  question: "How is AI impacting industries?",
  context: "Artificial Intelligence is revolutionizing various sectors by automating tasks and providing deep insights through data analysis."
)