Comment construire un agent conversationnel Llama 2 LangChain

Dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle, Llama 2 s’est imposé comme le champion en titre de l’open-source Grands modèles de langage (LLM). Ce modèle a été affiné pour le chat, avec 70 milliards de paramètres stupéfiants, et est maintenant exploité pour créer des agents conversationnels au sein de LangChain. Cet article donne un aperçu de la façon de construire un agent conversationnel Llama 2 LangChain, un processus qui révolutionne la façon dont nous interagissons avec l’IA.

Llama 2 a été rendu public en tant que modèle open source, et il a déjà surpassé ses concurrents dans une variété de benchmarks. Contrairement à d’autres modèles qui ont échoué dans le domaine de IA conversationnelle, Llama 2 a fait ses preuves en tant qu’agent conversationnel. Il a été testé par rapport à d’autres modèles d’IA ouverts tels que GPT, Avengers 003 et Jeep D4, qui sont tous également des agents conversationnels, et a tenu bon.

L’avenir de l’interaction avec les grands modèles de langage se voit dans les agents conversationnels. Ces agents ont la possibilité d’accéder à des informations externes et d’utiliser des outils comme un interpréteur Python. Lama 2 a non seulement réussi le test en tant qu’agent conversationnel, mais peut également être affiné pour exceller dans ce rôle.

Construire un agent conversationnel Llama 2 LangChain

Le plus grand modèle Llama 2, le modèle de paramètres 70B, a été conçu pour s’adapter à un seul GPU a100, nécessitant un minimum de 35 gigaoctets de mémoire GPU. Pour accéder à ces modèles, les utilisateurs doivent s’inscrire et accéder au site officiel Méta Lama site Web ou Visage étreignant. Une fois l’accès accordé, le modèle peut être téléchargé et initialisé à l’aide de la bibliothèque Hugging Face Transformers. Dans le tutoriel complet ci-dessous James Briggs vous explique comment créer votre propre agent conversationnel open source.

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La prochaine étape du processus consiste à transférer le modèle vers LangChain pour créer un agent conversationnel. Cet agent a une mémoire conversationnelle et peut utiliser des outils, répondant au format Json avec des valeurs d’action et d’entrée d’action. Le modèle peut effectuer des calculs et générer des réponses basées sur ces calculs.

Cependant, il est important de noter que le modèle nécessite une quantité importante de mémoire GPU pour s’exécuter et peut être lent, en particulier lorsqu’il s’exécute sur un seul GPU avec quantification. Malgré ces limitations, Llama 2 est considéré comme un développement prometteur dans le domaine des grands modèles de langage.

Qu’est-ce que LangChain ?

LangChain est une vaste infrastructure immatérielle spécialement conçue pour faciliter le développement d’applications et de systèmes qui utilisent des modèles de langage. Il incarne une construction unique en couches qui comprend un ensemble de modules de base, chacun ayant un rôle distinct au sein de l’écosystème du modèle de langage. Les fonctions de ces modules vont de la modélisation, du stockage et de l’indexation des données linguistiques, à la création de chaînes linguistiques, à l’activation des interactions homme-machine, à l’exécution de réponses liées aux tâches et aux rappels de sortie.

Ces modules individuels sont équipés d’interfaces standard personnalisables en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs, permettant ainsi une grande flexibilité et adaptabilité. En dehors de cela, LangChain propose également des intégrations externes transparentes et effectue des implémentations de bout en bout prêtes pour un déploiement immédiat, simplifiant considérablement l’expérience utilisateur.

Témoignage de sa polyvalence, LangChain peut être intégré dans une multitude d’applications et de cas d’utilisation, où il peut être utilisé pour effectuer un large éventail de tâches telles que l’exécution d’agents autonomes. Il peut jouer un rôle vital dans les simulations d’agents, générant des programmes autonomes qui peuvent interagir de manière transparente avec les systèmes environnants.

Assistants personnels IA

De plus, LangChain peut être utilisé pour concevoir des assistants personnels capables de comprendre et d’aider efficacement les utilisateurs finaux. Grâce à sa capacité à répondre aux requêtes dynamiques, LangChain peut jouer un rôle déterminant dans la formation de systèmes innovants de questions-réponses, permettant ainsi des interactions homme-ordinateur fluides. Il peut alimenter les chatbots modernes, leur permettant de comprendre et de répondre adéquatement aux besoins des utilisateurs.

La capacité de LangChain à comprendre et à analyser les données tabulaires en fait un excellent choix pour interroger de gros volumes de données structurées, en particulier pour les entreprises qui dépendent fortement des informations sur les données. De plus, il peut interpréter et analyser le code de programmation, facilitant une compréhension efficace du code. Sa capacité à se connecter et à interagir avec les interfaces de programmation d’applications (API) lui permet d’extraire et de manipuler des données à partir de divers services Web.

L’extraction et la synthèse de contenu textuel critique est une autre application majeure de LangChain, où elle tire parti de ses capacités de compréhension du langage. De plus, il constitue un excellent outil à des fins d’évaluation, où il peut évaluer et analyser les performances d’autres systèmes en utilisant son ensemble complet de mesures.

En substance, LangChain met en avant un cadre complet, flexible et adaptable pour développer des applications dans le domaine en constante évolution de la modélisation du langage, établissant de nouvelles normes dans le domaine des applications de compréhension du langage.

Lorsqu’il est combiné avec le modèle Llama 2, un développement révolutionnaire dans le monde de l’IA, offrant une nouvelle façon d’interagir avec de grands modèles de langage, vous pouvez repousser les limites des agents d’IA conversationnels. En suivant les étapes décrites dans ce guide, les utilisateurs peuvent exploiter la puissance de Llama 2 pour créer leur propre agent conversationnel LangChain. Malgré les défis, les avantages potentiels de cette technologie en font une perspective passionnante pour l’avenir de l’IA.

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