Ubah Aliran Kerja Anda dengan LangSmith Hub: Pengubah Permainan untuk Jurutera JavaScript

Adakah gesaan AI yang bertaburan memperlahankan proses pembangunan anda? Temui cara LangChain Hub boleh merevolusikan aliran kerja anda, menjadikan pengurusan segera lancar dan cekap untuk jurutera JavaScript.

pengenalan

Bayangkan menguruskan projek dengan maklumat penting yang tersebar di seluruh fail. Mengecewakan, bukan? Inilah realiti bagi pembangun yang berurusan dengan gesaan AI. Hab LangChain memusatkan pengurusan segera, mengubah aliran kerja sama seperti GitHub lakukan untuk kerjasama kod.

LangChain Hub menyediakan antara muka intuitif untuk memuat naik, menyemak imbas, menarik, bekerjasama, membuat versi dan mengatur gesaan. Ini bukan sahaja memperkemas aliran kerja tetapi juga memupuk kerjasama dan inovasi, menjadikannya alat penting.

Ciri Utama dan Faedah

LangChain Hub ialah alat berkuasa yang direka untuk pembangun JavaScript untuk memusatkan, mengurus dan bekerjasama pada gesaan AI dengan cekap.

Inovasi Didorong Komuniti

Teroka gesaan daripada pembangun lain, mendapatkan idea dan penyelesaian baharu. Pelajari teknik baharu, perbaiki gesaan sedia ada dan kembangkan persekitaran kolaboratif.

Pengurusan Segera Berpusat

LangChain Hub membawa semua gesaan AI anda di bawah satu bumbung, menghapuskan huru-hara fail berselerak dan storan berpecah-belah. Dengan segala-galanya tersusun rapi di satu tempat, mengurus gesaan anda tidak pernah semudah ini.

Antara Muka Mesra Pengguna

Menavigasi LangChain Hub adalah mudah, terima kasih kepada reka bentuk intuitifnya. Memuat naik, menyemak imbas dan mengurus gesaan anda adalah mudah, meningkatkan produktiviti anda dan meminimumkan masa yang dihabiskan untuk mempelajari alat tersebut.

Kerjasama dan Perkongsian

Hab LangChain menjadikannya mudah untuk berkongsi dan bekerjasama pada gesaan dengan pasukan anda. Perkongsian yang lancar ini memupuk inovasi dan penyelesaian masalah kolektif, menjadikan kerja berpasukan lebih cekap dan berkesan.

Kawalan Versi

Jangan sekali-kali kehilangan jejak lelaran segera anda dengan kawalan versi LangChain Hub. Anda boleh kembali kepada versi terdahulu dengan mudah atau memantau perubahan dari semasa ke semasa, memastikan anda sentiasa mempunyai akses kepada versi terbaik gesaan anda.

Carian dan Penapisan Dipertingkatkan

Cari gesaan yang anda perlukan dalam masa yang singkat dengan pilihan carian dan penapisan lanjutan. Anda boleh menapis gesaan mengikut kes penggunaan, jenis, bahasa dan model, memastikan anda mengakses sumber yang paling berkaitan dengan cepat. Ciri ini menjimatkan masa anda dan meningkatkan aliran kerja anda, menjadikan pengurusan segera lebih cekap dan disesuaikan dengan keperluan projek khusus anda.

Penyesuaian dan Fleksibiliti

Sesuaikan gesaan kepada keperluan projek khusus anda dengan mudah. Pilihan penyesuaian LangChain Hub memastikan gesaan anda sesuai dengan lancar ke dalam proses pembangunan anda, menyesuaikan diri dengan keperluan unik anda.

Menggunakan dalam Projek Anda

Mari kita sediakan projek untuk menggunakan templat segera dalam LangChain Hub untuk menyerlahkan nilainya.
Kita akan mulakan dengan menggunakan projek demo yang saya buat untuk artikel Bermula: LangSmith untuk Apl LLM JavaScript. Walaupun saya menggalakkan anda membaca artikel itu, anda tidak perlu mengikutinya.

1. Repo klon: git clone git@github.com:kenzic/simple-langsmith-demo.git
2. cd simple-langsmith-demo
3. Daftar cawangan demo: git checkout -b langchain-hub-demo origin/langchain-hub-demo
4. Pasang benang kebergantungan atau npm i
5. Daftar untuk Akaun LangSmith
6. Dapatkan Kunci API LangSmith
7. Dapatkan Kunci API OpenAI
8. Alihkan .env.example ke .env dan isikan nilai berikut:

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

OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key> # Your OpenAI API key

Apl demo menjawab soalan "Apakah ibu negara Perancis?" dengan suara Encik Burns dari Simpsons. Untuk mencapainya, kami menggunakan gesaan berikut:

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>
{context}
</context>

Gesaan sedang dikodkan keras dalam apl, yang boleh diurus buat masa ini. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi dunia sebenar, pendekatan ini boleh menjadi sukar untuk diurus. Apabila kami menambahkan lebih banyak langkah dan berbilang gesaan pada rantaian, ia boleh menjadi mengelirukan dan sukar untuk dikekalkan dengan cepat. Oleh itu, mari kita alihkan gesaan kami ke Hab LangChain.

Jika anda mengikuti langkah di atas, anda sepatutnya mempunyai akaun LangSmith.

Pergi ke smith.langchain.com/hub dan klik "Prompt Baharu."

Anda kemudiannya mahu memberikan nama gesaan anda, tetapkan keterlihatan (peribadi lalai), perihalan, baca saya, kes penggunaan, bahasa dan model. Nota: pemiliknya ialah "@kenzic", ini berbeza untuk anda. Lihat tangkapan skrin untuk nilai.

Once you've created your prompt, you'll want to select the prompt type. For this task, we'll select "Chat Prompt".

Create a "System" message with the value:

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>
{context}
</context>

Next, create a "Human" message with the value:

Please address the following inquiry:\n{input}

Before we commit this, we can test it out in the playground. To the right of the message chain, you will notice the section "Inputs" with the variables we specified in the messages. To confirm it's working as expected, I tested with the following:

context: The capital of France is Springfield. It was Paris but changed in 2024.

input: What is the capital of France

Once you have the Inputs defined, under Settings you'll want to select the model we're testing against. Select GPT-3.5-turbo. For this to work you'll need to add your OpenAI API key by clicking the "Secrets & API Keys" button. Great, now we're ready to test. Click the "Start" button and watch it generate the output. You should see something like:

Ah, yes, the capital of France, or should I say, Springfield! Paris may have been the capital in the past, but as of 2024, Springfield reigns supreme as the new capital of France. A change of this magnitude surely raises questions and eyebrows, but rest assured, the decision has been made and Springfield now holds the title of the capital of France. How utterly delightful!

Once we're happy with our prompt, we need to commit it. Simply click the "Commit" button!

Great, now that we have a finished prompt we'll want to update our code to reference it instead of the hardcoded prompt template.

First, we need to import the hub function to pull our template into our code:

import * as hub from "langchain/hub";

Next, let's delete the ChatPromptTemplate in the code and replace it with:

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

Note: You can delete the ANSWER_CHAIN_SYSTEM_TEMPLATE variable too

Finally, let's test it out! run yarn start to execute the script. If everything works properly, you will see the output in the voice of Mr. Burns informing you the capital of France is Paris.

If you want to take it a step further, you can lock your prompts by the version. To do this, simply append a colon and the version number to the end of the name like so:

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"
);

That's it!

Next Steps

We've explored how LangChain Hub centralizes prompt management, enhances collaboration, and integrates into your workflow. To improve your efficiency with LangChain Hub, consider diving deeper into the customization and integration possibilities.

Wrapping Up

LangChain Hub is more than a tool; it's a catalyst for innovation and collaboration in AI development. Embrace this revolutionary platform and elevate your JavaScript LLM applications to new heights.

Throughout this guide, we tackled how to:

1. Centralize and manage your AI prompts effectively using LangChain Hub.
2. Enhance collaboration and version control within your development team.
3. Integrate prompt management seamlessly into your existing development workflows.

Keep building and experimenting, and I'm excited to see how you'll push the boundaries of what's possible with AI and LangChain Hub!

To stay connected and share your journey, feel free to reach out through the following channels:

• ?‍? LinkedIn: Join me for more insights into LLM development and tech innovations.
• ? GitHub: Explore my projects and contribute to ongoing work.

Atas ialah kandungan terperinci Ubah Aliran Kerja Anda dengan LangSmith Hub: Pengubah Permainan untuk Jurutera JavaScript. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!