Week of 3/18(2024) LangChain Release Notes
🤓 フィードバックを使用してアプリケーションを改善する: 自己学習 GPT
誰もが、より高品質の LLM アプリケーションを取得する方法を見つけようとしています。そして私たちにとって、迅速な最適化が最優先事項です。私たちは、プロンプト戦略を改善するために LangSmith で収集したすべてのデータとフィードバックを利用できるかどうかを実験してきましたが、最初の結果には非常に興奮しています。自己学習は品質、ひいてはパーソナライゼーションにとって重要な部分となります。私たちが取り組んでいることの詳細については、こちらをご覧ください。
🦜🛠️ LangSmithの新機能
LangSmith を GA してから 1 か月ちょっとが経ちましたが、新規ユーザーの皆様には大変感謝しています。登録者数が 10 万人を超えました🥳 ありがとうございます。
まだチェックしていない方のために、いくつかのエキサイティングな新機能を出荷しました。
バージョン管理されたデータセット:データセットを特定の時点にタグ付けできるようになりました。これにより、テストを実行するときに、例が追加、削除された場合でも、各実行で同じデータセットを確実に制御できるようになります。または変更されました。
データセットに対してプロンプトを実行する:プロンプト ハブ プレイグラウンドで、データセットのすべての入力に対してプロンプトを実行し、[データセットとテスト] タブで結果を確認できるようになりました。これにより、プロンプトが幅広い入力に対して適切に機能するようになります。
コスト追跡のためのカスタム モデル レート: [設定] タブに移動して、コストを追跡するモデルのカスタム レートを追加します。OpenAI モデルはセットアップなしでサポートされていますが、他のモデルに追加料金を追加したい場合は、これが可能になりました。
PII マスキング:単一トレースの入力と出力をマスクできるようになりました。ドキュメント を参照してください。トレースにクライアント側の PII データが含まれている可能性があることが検出された場合は、 LangSmith に送信する前にすべてのテキストをマスクします。私たちは PII マスキングにさらに投資したいと考えていますが、これは、PII が含まれており、サードパーティと共有すべきではないという時折の呼び出しを防ぐのに役立ちます。
今後の LangChain イベント
ウェビナー 4 月 5 日: DSPy と LangChain/LangSmith による LLM システムの最適化(DSPy の作成者) と Harrison による Omar Khattab。
ハッカソン 4 月 6 日:新しいコンピューター、Anthropic、MongoDB、LangChain によるメモリ ハッカソン。ここからサインアップしてください。
👀 見逃した場合に備えて
🤖 苦痛を伴うことなくコード エージェントを展開: Devin または AlphaCodium からインスピレーションを得たコーディング エージェントを構築したいですか? Lance と Charles によるこのビデオでは、モーダル サンドボックスを使用してプロトタイプを保護し、モーダル上の LangServe を使用してプロトタイプを Web アプリとしてデプロイする方法を学びます。レポ。
🪡 干し草の山のマルチニードル ベンチマーク:モデルのコンテキスト ウィンドウが拡大するにつれて、誰もが RAG に何が起こるのか疑問に思っています。RAG は多くの場合、単に事実を取得するだけではなく、複数の事実を取得し、それらを推論することを目的としています。このブログ記事では、ファクト (ニードル) が増えると検索パフォーマンスが低下し、取得されたファクト (ニードル) に対する推論が検索よりも難しいことがわかりました。
🦜🏓 LangServe チャット プレイグラウンド:チャットに重点を置いた新しいプレイグラウンドを LangServe に追加しました。チャットの入出力を行うチェーンであれば、どのチェーンでも使用できます。ストリーミングとメッセージ履歴の編集、フィードバック、LangSmith とのトレースの公開共有がサポートされています。チェーンを LangServe ルートとして追加するときに、playground_type="chat" を設定して有効にします。ドキュメント。ユーチューブ。
🦜🕸️ 新しい LangGraph クイックスタート: LangGraph と LangGraph.js を使用してマルチエージェント アプリの構築を簡単に開始できるようにしました。クイックスタートを確認してください: Python ドキュメントおよびJavaScript ドキュメント。
🚄 NVIDIA NIM のサポート: LangChain は、 RAG での GPU に最適化された LLM 推論のためにNVIDIA NIMを統合します。詳細についてはブログをご覧ください。