RedisDays Virtual: Supercharge Your LLM Apps With Redis and Langchain

Musica di sottofondo

Panoramica della sezione: Questa sezione non contiene informazioni rilevanti.

Introduzione all'AI e al progetto Langchain

• L'AI è l'argomento più caldo dell'industria attuale e Tyler Hatchison, ingegnere senior di AI applicata presso Redis, insieme a Harrison Chase, CEO di Langchain, sono i relatori principali in questo spazio.

• Tyler ha aiutato a progettare ed implementare molti dei casi d'uso del database vettoriale che esploreremo mentre Harrison guida uno dei framework più popolari per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici.

• Tyler introduce la sessione e presenta Harrison come il fondatore del progetto Langchain.

Il panorama dell'AI

• La sessione inizia con una panoramica sull'evoluzione dell'intelligenza artificiale negli ultimi 20 anni.

• L'avvento delle GPU specializzate e l'aumento della connessione internet hanno creato un'enorme quantità di dati da utilizzare.

• Grazie alla tecnologia deep learning, i modelli possono ora imparare senza intervento umano. Ciò ha permesso all'AI di passare dai laboratori di ricerca al mondo reale.

• I grandi modelli linguistici (LLM), addestrati su enormi quantità di dati testuali raccolti da tutto il web, sono in grado di generare nuovi dati come immagini, musica, testo e video.

• Langchain è un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici che utilizza i LLM. Altri fornitori importanti includono OpenAI, Cohere e Hugging Face.

Sfide nell'adozione dei grandi modelli linguistici

• Nonostante gli investimenti e l'attività entusiasmante nel campo dei LLM, l'adozione di questi modelli nella produzione rimane una sfida a causa dei costi elevati.

• L'autotraining o il tentativo di addestrare un proprio modello linguistico da zero può essere molto costoso. Anche l'utilizzo di servizi completamente gestiti come quelli offerti da OpenAI o Cohere può comportare costi elevati a causa delle chiamate API ripetitive o non controllate.

Qualità e sicurezza delle imprese

In questa sezione, si discute della qualità e della sicurezza delle imprese. Si sottolinea come la mancanza di chiarezza sui dati utilizzati per addestrare i modelli possa influire sui pregiudizi dei modelli stessi.

Impatto della qualità del LOM sulla produzione di applicazioni aziendali

• La qualità del LOM e l'accesso ai dati durante l'addestramento e l'inferenza hanno un enorme impatto sulle applicazioni aziendali.

• Nonostante ciò, esistono librerie emergenti che possono aiutare a costruire e mitigare alcune di queste preoccupazioni.

Introduzione a Lane Chain

In questa sezione, viene presentata Lane Chain, una libreria open source che fornisce componenti standardizzati per costruire applicazioni basate su modelli linguistici.

Componenti standardizzati

• Lane Chain è composta da diversi componenti standardizzati chiamati "building blocks".

• Questi building blocks sono combinabili tra loro per creare flussi di lavoro personalizzati.

• Alcuni building blocks sono forniti con un'interfaccia standard (come i wrapper dei modelli o dei vettori), mentre altri sono stati sviluppati internamente da Lane Chain.

Catene d'uso specifiche

• Oltre ai building blocks, Lane Chain fornisce anche catene d'uso specifiche per compiti comuni come la risposta alle domande o l'estrazione di informazioni strutturate dai modelli linguistici.

• Queste catene d'uso sono state sviluppate sulla base delle esigenze degli utenti e possono essere personalizzate per soddisfare le esigenze specifiche dell'applicazione.

Vantaggi di Lane Chain

• Uno dei principali vantaggi di Lane Chain è la velocità con cui è possibile iniziare a costruire applicazioni grazie alla presenza di componenti standardizzati e catene d'uso predefinite.

• Inoltre, la libreria offre un alto grado di interoperabilità tra i diversi componenti, il che rende facile l'utilizzo di modelli o vettori personalizzati.

• Infine, Lane Chain offre una grande flessibilità grazie alla possibilità di personalizzare i prompt e le risposte dei modelli linguistici.

Introduzione alla libreria Lang Chain

Panoramica della sezione: In questa sezione, l'ospite parla della motivazione principale per la creazione della libreria Lang Chain e di come sia stata accolta dalla comunità.

Motivazioni per la creazione di Lang Chain

• La motivazione principale era quella di astrarre i modelli linguistici comuni e semplificare il processo di sviluppo delle applicazioni.

• Dopo circa un mese dal lancio del progetto, l'ospite ha capito che c'era molto interesse nella comunità.

• La libreria ha attirato non solo gli sviluppatori di data science e machine learning, ma anche gli sviluppatori web.

Interesse degli sviluppatori web in Lang Chain

• Gli sviluppatori web sono interessati a Lang Chain perché ora possono chiamare questi modelli linguistici tramite API senza doverli addestrare o avere hardware dedicato.

• Ciò ha portato alla creazione di una libreria TypeScript per rendere più facile agli sviluppatori web utilizzare questa tecnologia.

Redis e le sue funzionalità

Panoramica della sezione: In questa sezione, l'ospite parla delle funzionalità offerte da Redis e del supporto fornito ai clienti.

Funzionalità offerte da Redis

• Redis offre un set di strutture dati fondamentali che consentono agli sviluppatori di memorizzare e recuperare facilmente i dati.

• Redis ha esteso le sue funzionalità aggiungendo il supporto per JSON e strutture dati probabilistiche come i filtri di Bloom.

Supporto ai clienti

• Redis offre librerie client supportate in quasi tutti i linguaggi di programmazione open source.

Redis Enterprise e Redis come database vettoriale

In questa sezione, viene presentato Redis Enterprise e come è stato esteso per supportare funzionalità aggiuntive come lo streaming degli eventi, l'integrazione con altri database e la possibilità di definire indici secondari. Viene anche introdotto il concetto di database vettoriale e come Redis può essere utilizzato per memorizzare dati non strutturati.

Redis Enterprise

• Redis Enterprise è un'estensione del database Redis che supporta funzionalità aggiuntive come lo streaming degli eventi, l'integrazione con altri database e la possibilità di definire indici secondari.

• Redis Enterprise offre scalabilità lineare, alta disponibilità e durabilità dei dati.

• Redis Enterprise consente di utilizzare la memoria in modo efficiente grazie alla gestione della memoria a più livelli.

Database Vettoriale

• Redis offre la capacità di memorizzare dati non strutturati sotto forma di embedding o vettori numerici.

• I vettori sono rappresentazioni numeriche che codificano il significato e il contesto dei dati.

• L'utilizzo combinato dei vettori consente di eseguire ricerche semantiche per scoprire pezzi di dati simili o rilevanti rispetto a un input.

Utilizzo del Database Vettoriale

• Il database vettoriale è utile per accelerare le prestazioni dei modelli linguistici in produzione.

• Il database vettoriale è utile per i sistemi di raccomandazione, il recupero delle informazioni e la ricerca semantica.

• Redis offre diversi metodi di indicizzazione dei vettori e di ricerca, tra cui l'indicizzazione piatta e la ricerca approssimata.

Introduzione a Redis e Language Models

Panoramica della sezione: In questa sezione, Tyler e Harrison introducono l'utilizzo di Redis per migliorare i grandi modelli di linguaggio in produzione. Inoltre, viene presentato un esempio di codice che utilizza OpenAI come modello di lingua.

Utilizzo di Redis per migliorare i grandi modelli di linguaggio

• Redis è utilizzato in molte applicazioni Link Chain.

• È possibile chiamare il modello di lingua passando una stringa.

• Il modello di lingua ha difficoltà a rispondere a domande specifiche sui dati non inclusi nel database sottostante.

Utilizzo del wrapper LangChain per semplificare l'uso di Redis

• Il wrapper LangChain semplifica l'utilizzo dei vettori all'interno delle applicazioni Link Chain.

• È possibile creare un archivio vettoriale con solo poche righe di codice.

• L'archivio vettoriale può essere utilizzato nativamente all'interno delle applicazioni Link Chain.

Esempio d'uso: Recupero del contesto

• I modelli di lingua richiedono testo in input e restituiscono testo in output.

• La struttura dell'input deve essere organizzata correttamente per ottenere la risposta desiderata dal modello.

• In questo esempio, gli articoli di Wikipedia sono suddivisi in sezioni e memorizzati in Redis.

• È possibile interrogare il database vettoriale per ottenere le sezioni di testo più rilevanti.

• Il contesto viene quindi inserito nel modello di lingua insieme alla domanda dell'utente.

Conclusioni

In questa sezione, Tyler e Harrison hanno introdotto l'utilizzo di Redis per migliorare i grandi modelli di linguaggio in produzione. Inoltre, è stato presentato un esempio di codice che utilizza OpenAI come modello di lingua. Il wrapper LangChain semplifica l'utilizzo dei vettori all'interno delle applicazioni Link Chain. Infine, è stato mostrato come recuperare il contesto da un database vettoriale e utilizzarlo per rispondere alle domande degli utenti.

Creazione del Recuperatore e Caching

Panoramica della sezione: In questa sezione, gli speaker discutono la creazione del Recuperatore e l'utilizzo di tecniche di caching per ridurre i costi dell'applicazione.

Creazione del Recuperatore

• Il Recuperatore viene creato utilizzando il vector store come recupero predefinito.

• È possibile passare filtri diversi per utilizzare metodi diversi come Max marginal relevance o altri metodi.

• Ci sono diversi tipi di catene che possono essere utilizzati a seconda delle esigenze. La catena "stuff" è utile quando si hanno pochi documenti di piccole dimensioni.

• L'opzione "return Source documents true" evidenzia i documenti effettivamente utilizzati per rispondere alla domanda.

Caching

• Redis è un database che offre diverse forme di caching, tra cui la cache semantica basata su un database vettoriale come Redis.

• La cache semantica può registrare una corrispondenza tra le domande degli utenti e quelle già presenti nel sistema, riducendo i costi dell'applicazione.

• La cache semantica può essere regolata in base alla somiglianza tra le domande degli utenti.

Conclusione

Panoramica della sezione: Gli speaker concludono la presentazione incoraggiando gli sviluppatori a continuare a lavorare in questo campo e sottolineando la facilità di utilizzo di strumenti come Link Chain.

• Gli speaker incoraggiano gli sviluppatori a continuare a lavorare in questo campo.

• Strumenti come Link Chain rendono facile lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici.

• La presentazione dimostra che anche poche righe di codice possono essere sufficienti per creare un'applicazione funzionale.

Novità e sviluppi futuri di Lang Chain

Panoramica della sezione: In questa sezione, Harrison discute delle novità e degli sviluppi futuri di Lang Chain.

Focus sulla produzione

• Il team si concentra sul passaggio dalla prototipazione alla produzione.

• L'obiettivo è aiutare gli utenti a mettere in produzione le loro applicazioni.

• Sono state introdotte funzionalità come la semantic caching e la riduzione della cache per migliorare la produttività di Redis.

Consigli per i nuovi sviluppatori

• Harrison consiglia ai nuovi sviluppatori di iniziare a costruire applicazioni con Lang Chain il prima possibile.

• Non esiste ancora un modo "giusto" o "sbagliato" per costruire queste applicazioni, quindi è importante sperimentare e imparare dai propri errori.

Link utili per approfondire

Panoramica della sezione: In questa sezione vengono forniti alcuni link utili per approfondire l'argomento.

• Link alla documentazione di Lang Chain.

• Link alla pagina dell'ecosistema Redis, che fornisce informazioni su diverse implementazioni di caching e database vettoriali.

• Link a un progetto GitHub che mostra come creare un'applicazione di domande e risposte utilizzando OpenAI, Redis e Lang Chain.

Conclusioni

Panoramica della sezione: In questa sezione vengono riassunti i punti principali dell'intervista.

• Le tecnologie di Lang Chain e Redis stanno diventando sempre più accessibili ai developer.

• Harrison ringrazia gli intervistatori per l'opportunità di parlare delle novità del settore.