Les invites d'IA dispersées ralentissent-elles votre processus de développement ? Découvrez comment LangChain Hub peut révolutionner votre flux de travail, en rendant la gestion des invites transparente et efficace pour les ingénieurs JavaScript.

Introduction

Imaginez gérer un projet avec des informations cruciales dispersées dans des fichiers. Frustrant, non ? C'est la réalité pour les développeurs confrontés aux invites de l'IA. LangChain Hub centralise la gestion des invites, transformant les flux de travail tout comme GitHub l'a fait pour la collaboration de code.

LangChain Hub fournit une interface intuitive pour télécharger, parcourir, extraire, collaborer, gérer les versions et organiser les invites. Cela rationalise non seulement les flux de travail, mais favorise également la collaboration et l'innovation, ce qui en fait un outil essentiel.

Principales fonctionnalités et avantages

LangChain Hub est un outil puissant conçu pour permettre aux développeurs JavaScript de centraliser, gérer et collaborer efficacement sur les invites d'IA.

Innovation axée sur la communauté

Explorez les invites d'autres développeurs et obtenez de nouvelles idées et solutions. Apprenez de nouvelles techniques, améliorez les invites existantes et favorisez un environnement collaboratif.

Gestion centralisée des invites

LangChain Hub rassemble toutes vos invites d'IA sous un même toit, éliminant ainsi le chaos des fichiers dispersés et du stockage fragmenté. Avec tout soigneusement organisé au même endroit, la gestion de vos invites n'a jamais été aussi simple.

Interface conviviale

La navigation sur LangChain Hub est un jeu d'enfant, grâce à sa conception intuitive. Le téléchargement, la navigation et la gestion de vos invites sont simples, ce qui augmente votre productivité et minimise le temps consacré à l'apprentissage de l'outil.

Collaboration et partage

LangChain Hub simplifie le partage et la collaboration sur les invites avec votre équipe. Ce partage transparent favorise l'innovation et la résolution collective de problèmes, rendant le travail d'équipe plus efficace et efficient.

Contrôle des versions

Ne perdez jamais la trace de vos itérations d'invite grâce au contrôle de version de LangChain Hub. Vous pouvez facilement revenir aux versions précédentes ou surveiller les modifications au fil du temps, vous assurant ainsi d'avoir toujours accès à la meilleure version de votre invite.

Recherche et filtrage améliorés

Trouvez les invites dont vous avez besoin en un rien de temps grâce aux options avancées de recherche et de filtrage. Vous pouvez filtrer les invites par cas d'utilisation, type, langue et modèle, vous garantissant ainsi un accès rapide aux ressources les plus pertinentes. Ces fonctionnalités vous font gagner du temps et améliorent votre flux de travail, rendant la gestion rapide plus efficace et adaptée aux besoins spécifiques de votre projet.

Personnalisation et flexibilité

Adaptez facilement les invites aux exigences spécifiques de votre projet. Les options de personnalisation de LangChain Hub garantissent que vos invites s'intègrent parfaitement à votre processus de développement, en s'adaptant à vos besoins uniques.

Utilisation dans votre projet

Configurons un projet pour utiliser des modèles d'invite dans LangChain Hub pour mettre en évidence sa valeur.
Nous allons commencer par utiliser le projet de démonstration que j'ai créé pour l'article Mise en route : LangSmith pour les applications JavaScript LLM. Bien que je vous encourage à lire cet article, il n'est pas obligatoire de le suivre.

1. Dépôt de clone : git clone [email protected]:kenzic/simple-langsmith-demo.git
2. cd simple-langsmith-demo
3. Consultez la branche de démonstration : git checkout -b langchain-hub-demo origin/langchain-hub-demo
4. Installer les dépendances fil ou npm i
5. Créez un compte LangSmith
6. Obtenir une clé API LangSmith
7. Obtenir la clé API OpenAI
8. Déplacez .env.example vers .env et renseignez les valeurs suivantes :

LANGCHAIN_PROJECT="langsmith-demo" # Name of your LangSmith project
LANGCHAIN_TRACING_V2=true # Enable advanced tracing features
LANGCHAIN_API_KEY= # Your LangSmith API key

OPENAI_API_KEY= # Your OpenAI API key

L'application de démonstration répond à la question "Quelle est la capitale de la France ?" avec la voix de M. Burns des Simpsons. Pour ce faire, nous utilisons l'invite suivante :

Act as a world-class expert in the field and provide a detailed response to the inquiry using the context provided.
The tone of your response should be that of The Simpsons' Mr. Burns.


{context}

L'invite est actuellement codée en dur dans l'application, ce qui est gérable pour le moment. Cependant, dans une application réelle, cette approche peut devenir difficile à gérer. À mesure que nous ajoutons de nouvelles étapes et plusieurs invites à la chaîne, celle-ci peut rapidement devenir déroutante et difficile à maintenir. Par conséquent, déplaçons notre invite vers LangChain Hub.

Si vous avez suivi les étapes ci-dessus, vous devriez avoir un compte LangSmith.

Accédez à smith.langchain.com/hub et cliquez sur « Nouvelle invite ».

Vous souhaiterez ensuite donner un nom à votre invite, définir la visibilité (privée par défaut), la description, le fichier Lisez-moi, le cas d'utilisation, la langue et le modèle. Remarque : le propriétaire est "@kenzic", ce sera différent pour vous. Voir la capture d'écran pour les valeurs.

Une fois que vous avez créé votre invite, vous souhaiterez sélectionner le type d'invite. Pour cette tâche, nous sélectionnerons « Invite de discussion ».

Créez un message "Système" avec la valeur :

Act as a world-class expert in the field and provide a detailed response to the inquiry using the context provided.
The tone of your response should be that of The Simpsons' Mr. Burns.


{context}

Ensuite, créez un message « Humain » avec la valeur :

Please address the following inquiry:\n{input}

Avant de nous engager, nous pouvons le tester dans la cour de récréation. À droite de la chaîne de messages, vous remarquerez la section « Entrées » avec les variables que nous avons spécifiées dans les messages. Pour confirmer que cela fonctionne comme prévu, j'ai testé avec ce qui suit :

contexte : La capitale de la France est Springfield. C'était Paris mais cela a changé en 2024.

input : Quelle est la capitale de la France

Une fois les entrées définies, sous Paramètres, vous souhaiterez sélectionner le modèle sur lequel nous testons. Sélectionnez GPT-3.5-turbo. Pour que cela fonctionne, vous devrez ajouter votre clé API OpenAI en cliquant sur le bouton « Secrets et clés API ». Super, maintenant nous sommes prêts à tester. Cliquez sur le bouton "Démarrer" et regardez-le générer la sortie. Vous devriez voir quelque chose comme :

Ah, oui, la capitale de la France, ou devrais-je dire, Springfield ! Paris était peut-être la capitale dans le passé, mais à partir de 2024, Springfield règne en maître en tant que nouvelle capitale de la France. Un changement de cette ampleur soulève sûrement des questions et des sourcils, mais rassurez-vous, la décision a été prise et Springfield détient désormais le titre de capitale de la France. Comme c’est tout à fait délicieux !

Une fois que nous sommes satisfaits de notre invite, nous devons la valider. Cliquez simplement sur le bouton « Valider » !

Excellent, maintenant que nous avons une invite terminée, nous voudrons mettre à jour notre code pour y faire référence au lieu du modèle d'invite codé en dur.

Tout d'abord, nous devons importer la fonction hub pour extraire notre modèle dans notre code :

import * as hub from "langchain/hub";

Ensuite, supprimons le ChatPromptTemplate dans le code et remplaçons-le par :

const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull(
  "[YOURORG]/mr-burns-answer-prompt"
);

Remarque : vous pouvez également supprimer la variable ANSWER_CHAIN_SYSTEM_TEMPLATE

Enfin, testons-le ! exécutez Yarn Start pour exécuter le script. Si tout fonctionne correctement, vous verrez la voix de M. Burns vous informer que la capitale de la France est Paris.

Si vous souhaitez aller plus loin, vous pouvez verrouiller vos invites par version. Pour ce faire, ajoutez simplement deux points et le numéro de version à la fin du nom comme ceci :

const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull(
  "[YOURORG]/mr-burns-answer-prompt:[YOURVERSION]"
);

// for me it looks like:
const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull(
  "kenzic/mr-burns-answer-prompt:d123dc92"
);

C'est ça!

Prochaines étapes

Nous avons exploré comment LangChain Hub centralise la gestion des invites, améliore la collaboration et s'intègre à votre flux de travail. Pour améliorer votre efficacité avec LangChain Hub, envisagez de plonger plus profondément dans les possibilités de personnalisation et d'intégration.

Conclusion

LangChain Hub est plus qu'un outil ; c'est un catalyseur d'innovation et de collaboration dans le développement de l'IA. Adoptez cette plate-forme révolutionnaire et élevez vos applications JavaScript LLM vers de nouveaux sommets.

Tout au long de ce guide, nous avons expliqué comment :

1. Centralisez et gérez efficacement vos invites d'IA à l'aide de LangChain Hub.
2. Améliorez la collaboration et le contrôle des versions au sein de votre équipe de développement.
3. Intégrez la gestion des invites de manière transparente dans vos flux de travail de développement existants.

Continuez à construire et à expérimenter, et j'ai hâte de voir comment vous repousserez les limites de ce qui est possible avec l'IA et LangChain Hub !

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