散在する AI プロンプトが開発プロセスを遅らせていませんか? LangChain Hub がどのようにワークフローに革命を起こし、JavaScript エンジニアにとってプロンプト管理をシームレスかつ効率的にできるかをご覧ください。

導入

重要な情報がファイルに散在しているプロジェクトを管理することを想像してみてください。イライラしますよね？これが、AI プロンプトを扱う開発者にとっての現実です。 LangChain Hub はプロンプト管理を一元化し、GitHub がコード コラボレーションで行ったのと同じようにワークフローを変革します。

LangChain Hub は、アップロード、参照、プル、コラボレーション、バージョン管理、プロンプトの整理のための直感的なインターフェイスを提供します。これにより、ワークフローが合理化されるだけでなく、コラボレーションとイノベーションも促進され、不可欠なツールになります。

主な機能と利点

LangChain Hub は、JavaScript 開発者が AI プロンプトを効率的に一元管理、管理、共同作業できるように設計された強力なツールです。

コミュニティ主導のイノベーション

他の開発者からの提案を調べて、新しいアイデアやソリューションを獲得します。新しいテクニックを学び、既存のプロンプトを改善し、協力的な環境を促進します。

一元的なプロンプト管理

LangChain Hub は、すべての AI プロンプトを 1 つ屋根の下にまとめ、散在したファイルや断片化したストレージによる混乱を排除します。すべてが 1 か所にきちんと整理されているため、プロンプトの管理がこれまでになく簡単になります。

ユーザーフレンドリーなインターフェース

直感的なデザインのおかげで、LangChain Hub のナビゲーションは簡単です。プロンプトのアップロード、参照、管理は簡単なので、生産性が向上し、ツールの学習に費やす時間を最小限に抑えることができます。

コラボレーションと共有

LangChain Hub を使用すると、チームとのプロンプトの共有と共同作業が簡単になります。このシームレスな共有により、イノベーションと集団的な問題解決が促進され、チームワークがより効率的かつ効果的になります。

バージョン管理

LangChain Hub のバージョン管理を使用すると、プロンプトの反復を追跡できなくなります。以前のバージョンに簡単に戻したり、時間の経過とともに変更を監視したりできるため、常に最適なバージョンのプロンプトにアクセスできます。

強化された検索とフィルタリング

高度な検索とフィルタリング オプションを使用して、必要なプロンプトをすぐに見つけます。プロンプトをユースケース、タイプ、言語、モデルごとにフィルタリングして、最も関連性の高いリソースにすばやくアクセスできるようにします。これらの機能により時間を節約し、ワークフローを強化して、迅速な管理をより効率的にし、特定のプロジェクトのニーズに合わせて調整できるようにします。

カスタマイズと柔軟性

特定のプロジェクト要件に合わせてプロンプトを簡単に調整できます。 LangChain Hub のカスタマイズ オプションにより、プロンプトが開発プロセスにシームレスに適合し、独自のニーズに適応できるようになります。

プロジェクトでの使用

LangChain Hub でプロンプト テンプレートを使用してその値を強調表示するプロジェクトを設定しましょう。
まずは、記事「はじめに: JavaScript LLM アプリの LangSmith」用に作成したデモ プロジェクトを使用します。この記事を読むことをお勧めしますが、必ずしも従う必要はありません。

1. リポジトリのクローン: git clone [email protected]:kenzic/simple-langsmith-demo.git
2. cd simple-langsmith-demo
3. デモ ブランチをチェックアウトします: git checkout -b langchain-hub-demoorigin/langchain-hub-demo
4. 依存関係のyarnまたはnpm iをインストールします
5. LangSmith アカウントにサインアップする
6. LangSmith API キーを取得する
7. OpenAI API キーを取得する
8. .env.example を .env に移動し、次の値を入力します。

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

デモ アプリは、「フランスの首都はどこですか?」 という質問に、シンプソンズのバーンズ氏の声で答えます。これを実現するには、次のプロンプトを使用します:

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}

プロンプトは現在アプリにハードコーディングされていますが、現時点では管理可能です。ただし、実際のアプリケーションでは、このアプローチの管理が困難になる可能性があります。チェーンにさらに多くのステップや複数のプロンプトを追加すると、すぐに混乱し、保守が困難になる可能性があります。したがって、プロンプトを LangChain Hub に移動しましょう。

上記の手順に従った場合は、LangSmith アカウントを持っているはずです。

smith.langchain.com/hub に移動し、[新しいプロンプト] をクリックします。

次に、プロンプトに名前を付け、表示設定 (デフォルトは非公開)、説明、Readme、ユースケース、言語、およびモデルを設定します。注: 所有者は「@kenzic」ですが、これはあなたにとっては異なります。値についてはスクリーンショットを参照してください。

プロンプトを作成したら、プロンプトのタイプを選択します。このタスクでは、「チャット プロンプト」を選択します。

次の値を持つ「システム」メッセージを作成します:

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}

次に、次の値を持つ「Human」メッセージを作成します:

Please address the following inquiry:\n{input}

これをコミットする前に、プレイグラウンドでテストできます。メッセージ チェーンの右側には、メッセージ内で指定した変数を含む「入力」セクションがあることがわかります。期待どおりに動作していることを確認するために、次のようにテストしました:

context: フランスの首都はスプリングフィールドです。パリでしたが、2024 年に変わりました。

input: フランスの首都はどこですか

入力を定義したら、[設定] でテスト対象のモデルを選択します。 GPT-3.5-ターボを選択します。これを機能させるには、[シークレットと API キー] ボタンをクリックして OpenAI API キーを追加する必要があります。はい、テストの準備が整いました。 「開始」ボタンをクリックして、出力が生成されるのを確認します。次のようなものが表示されるはずです:

ああ、そうだ、フランスの首都、いやスプリングフィールドと言うべきか！かつてはパリが首都でしたが、2024 年現在、スプリングフィールドがフランスの新首都として君臨しています。この規模の変更は確かに疑問と眉をひそめるでしょうが、決定は下され、スプリングフィールドは現在フランスの首都の称号を保持していますのでご安心ください。なんとも嬉しいですね！

プロンプトに満足したら、それをコミットする必要があります。 「コミット」ボタンをクリックするだけです!

プロンプトが完成したので、ハードコードされたプロンプト テンプレートの代わりにそれを参照するようにコードを更新します。

まず、ハブ関数をインポートしてテンプレートをコードに取り込む必要があります:

import * as hub from "langchain/hub";

次に、コード内の ChatPromptTemplate を削除し、次のように置き換えましょう:

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

注: ANSWER_CHAIN_SYSTEM_TEMPLATE 変数も削除できます

最後に、テストしてみましょう。 runyarn start を実行してスクリプトを実行します。すべてが適切に機能すると、フランスの首都がパリであることを通知するバーンズ氏の声が出力されます。

さらに一歩進めたい場合は、バージョンごとにプロンプ​​トをロックできます。これを行うには、
のように名前の末尾にコロンとバージョン番号を追加するだけです。

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"
);

それでおしまい！

次のステップ

LangChain Hub がどのようにプロンプ​​ト管理を一元化し、コラボレーションを強化し、ワークフローに統合するかを検討してきました。 LangChain Hub を使用して効率を向上させるには、カスタマイズと統合の可能性をさらに深く検討することを検討してください。

まとめ

LangChain Hub は単なるツールではありません。それは、AI 開発におけるイノベーションとコラボレーションの触媒となります。この革新的なプラットフォームを活用して、JavaScript LLM アプリケーションを新たな高みに引き上げてください。

このガイド全体を通じて、次の方法に取り組みました:

1. LangChain Hub を使用して AI プロンプトを効果的に一元管理し、管理します。
2. 開発チーム内のコラボレーションとバージョン管理を強化します。
3. プロンプト管理を既存の開発ワークフローにシームレスに統合します。

構築と実験を続けてください。AI と LangChain Hub で可能なことの限界をどのように押し上げるかを見るのが楽しみです!

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