随着 LLM 链的不断发展，其影响力只会越来越大，使其成为 AI 工具箱中不可或缺的工具。
译自 LLM Chains Are Transforming AI Development，作者 Jonathan Siddharth。
随着数字环境的不断发展，大型语言模型 正在改变人们与技术的互动方式，在自动化和效率方面掀起了一场范式转变。根据最近的预测，全球 LLM 市场预计将从 2023 年的 15.9 亿美元飙升至 2030 年的惊人的 2.59 万亿美元，复合年增长率为 79.8%。到 2025 年，超过 7.5 亿个应用程序将严重依赖 LLM，自动化大约 50% 的所有数字工作。
在这股变革浪潮中，LLM 链作为一项关键创新应运而生，它增强了 GPT 等 LLM 的功能，为各行各业前所未有的进步铺平了道路。
LLM 链，即“大型语言模型链”的简称，指的是一个协作系统，其中多个 AI 模型 协同工作以执行复杂的语言任务。想象一下工厂里的传送带。传送带上的每个 AI 模型都是处理特定任务部分的专家。一个模型可能专注于分解文本，另一个模型可能识别关键信息点，另一个模型可能撰写回复。通过按顺序工作，这些模型可以实现比任何单个模型都更复杂、更信息丰富的结果。这种团队合作使语言数据的处理更加细致入微，更具吸引力。
设置和自定义 LLM 链
设置 LLM 链涉及两个关键输入：提示和 LLM 模型。提示使用模板定义，LLM 模型可以兼容。使用 run 方法实例化链，该方法接受输入变量和用于监控和记录的可选回调。可以通过开发从 Chain 类继承的新类来创建自定义链，并实现 input_keys、output_keys 和 _call 等方法。这允许创建专门的链，例如维基百科文章生成器，它可以根据随机主题生成内容。
LLM 链中的执行逻辑是无缝的。_call 方法使用输入值格式化提示，请求 LLM，并通过回调管理器记录过程。此方法返回一个包含生成文本的字典，确保执行顺利。
例如，在使用 Visual Studio Code 设置开发环境并加载 OpenAI API 密钥时，开发人员可以快速定义提示模板并为其链选择 LLM 模型。通过创建一个从 Chain 继承的自定义链类并实现所需的方法，开发人员可以尝试不同的提示模板和 LLM 模型，以创建满足其需求的自定义链。
扩展视野：跨行业的应用
LLM 链作为大型语言模型（如 GPT）的凝聚力单元，使它们能够通过利用单个 LLM 的优势来解决复杂问题。例如，一个 LLM 可能会分析上下文，另一个 LLM 可能会翻译语言，而另一个 LLM 可能会编写创意文本。这种协作方法为 GPT 和类似模型解锁了更广泛的应用。
内容生成：LLM 链可以集思广益，创造性地构思，无缝翻译内容，并根据特定受众调整写作风格。这种多功能性在营销、新闻和内容创作行业中特别有价值。
自然语言处理 (NLP)：链可以分析大量文本，识别情感，并更准确地回答复杂问题。这对客户服务等领域具有深远的影响，在这些领域，准确的情感分析和高效的信息检索至关重要。
对话式 AI：LLM 链增强了聊天机器人，使它们能够理解上下文，进行细致入微的对话，并个性化互动。对话式 AI 的这种改进可以带来更具吸引力和更有效的客户互动，涵盖零售、医疗保健和金融等各个领域。
企业应用：LLM 链简化了运营并提高了生产力。例如，客户支持团队可以自动化基本交易或故障排除，使现场代理能够专注于更复杂的问题。LLM 链还可以分析大量历史业务数据，以更好地决策和预测。通过处理和 contextualizing 过去事件，企业可以更准确地预测未来趋势并做出明智的战略决策。
效率、优势和挑战
LLM 链具有几个关键优势。通过将任务分配给专门的 LLM，它们可以减少处理时间并有效地处理复杂的工作流程。例如，法律文件分析链可以使用一个 LLM 来识别法律术语，另一个来分析先例，最后一个来总结关键发现，从而简化以前的手动和耗时的任务。
但是，LLM 链也面临着挑战。单个 LLM 中的偏差可能会在链中被放大，导致输出结果出现偏差。解决训练数据中的偏差并使用多样化的 LLM 团队至关重要。隐私问题也随之出现，因为链可能会处理敏感信息，因此需要强大的安全措施和用户透明度。
弥合差距：Langchains 和开发者可访问性
像 Langchain 这样的框架 在进一步提高 LLM 链的可用性方面发挥着至关重要的作用。虽然 Gemini 和 ChatGPT 等 API 提供了强大的工具，但对于应用程序开发人员来说，它们可能难以完全利用。Langchain 和类似的框架充当桥梁，提供简化开发的脚手架代码和模板。Langchain 允许快速在不同模型之间切换，利用来自 OpenAI 和 Google 的 SDK。这对需要更多资源来独立开发广泛 SDK 的小型公司特别有利。
Langchains 作为开源项目，促进了协作开发环境，开发人员可以在其中快速添加更新和新功能。这加速了开发周期，并帮助在开发人员之间建立社区。此外，Langchains 允许开发人员提供反馈，不断改进框架。
革命性
LLM 链正在彻底改变大型语言模型（如 GPT）的应用，使其在各个行业更易访问和更高效。它们弥合了复杂的人工智能技术与实际日常使用之间的差距，使企业能够在没有广泛技术专业知识的情况下利用这些模型。通过解决偏差和隐私问题等挑战，并通过培养协作开发环境，LLM 链将推动人工智能应用的重大进步。在正确的人手中，LLM 链的潜力几乎是无限的，为各个领域的创新解决方案和提高效率铺平了道路。
LLM 链代表了大型语言模型利用方面的一项重要进步。随着它们的不断发展，它们的影响只会越来越大，使它们成为人工智能工具包中不可或缺的工具。无论是用于内容生成、自然语言处理还是对话式人工智能，LLM 链的多功能性和强大功能都将改变我们与人工智能技术互动和从中受益的方式。
