Anfängerguide für LLM: Erforschung von KI ohne Programmierung

Die Welt der KI umarmen: Eine Einführung in LLM für Anfänger ohne Programmierung

Das Reich der KI ist unendlich weit und voller zahlreicher Tools, die für Neuankömmlinge überwältigend wirken können. Mit täglichen Nachrichten, die Durchbrüche, potenzielle Risiken und innovative Anwendungen detailliert beschreiben, sind die Meinungen zur KI vielfältig. Eine informierte Perspektive zu bilden, erfordert das Eintauchen in diese faszinierende Welt und das Lernen über die Konzepte, die sie präsentiert.

Eine Bildungsreise beginnen

Lange Stunden des Selbststudiums können herausfordernd sein, besonders wenn Ablenkungen überall sind. Um mein Lernen zu beschleunigen, nahm ich an einem KI-Hackathon teil—einer Veranstaltung, bei der Wissbegierige, Experten und Enthusiasten zusammenkommen, um zu lernen, zusammenzuarbeiten und Spaß zu haben.

Hackathons bieten einzigartige Erfahrungen, die Wettbewerb mit unterstützenden Umgebungen verbinden, in denen die Teilnehmer sich gegenseitig gerne helfen. 48 Stunden mit brillanten Köpfen zu verbringen, ermöglichte es mir, die Grundlagen zu verstehen und zu begreifen, was ich brauchte, um meine erste KI-Lösung zu erstellen.

Da nicht jeder an einem Hackathon teilnehmen kann, teile ich meine Erkenntnisse in diesem Tutorial, um deine Reise in die Welt von LangChain und LLM zu beginnen.

LLM für einen 5-Jährigen erklärt

Stell dir vor, du hast einen magischen Freund, der unzählige Wörter kennt und versteht, was die Menschen sagen. Dieser Freund hilft bei den Hausaufgaben, beantwortet Fragen und erzählt fesselnde Geschichten. Ein Large Language Model (LLM) verkörpert diesen magischen Freund, der in einem Computer lebt. Es versteht viele Wörter und kann Benutzereingaben interpretieren, was den Menschen hilft, Informationen zu finden und eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen.

Was ist LangChain?

Für technikaffine Menschen funktioniert LangChain wie ein Kleber, der bestehende Anwendungen mit KI-Fähigkeiten erweitert. Es ermöglicht das nahtlose Streaming großer Datenmengen von Apps in Werkzeuge wie Chat-Schnittstellen und erleichtert Interaktion und Automatisierung basierend auf entdeckten Informationen.

Wenn du dieses Konzept ohne technische Kenntnisse navigierst, stelle dir Daten als einen fließenden Fluss vor—genauso wie ein Kraftwerk Energie aus Wasser gewinnt, erschließt LangChain das Potenzial von Daten mithilfe verschiedener LLMs und Drittanbieter-Tools, ohne die erhebliche Zeit und Mühe investieren zu müssen, um diese zu bauen. Denke an LangChain als eine Brotkiste voller nützlicher Tools, die für eine effiziente Bereitstellung bereitgestellt werden.

Beispielszenario: KI-gestützte E-Commerce-Anfragen

Stell dir vor, du bist ein E-Commerce-Geschäftsinhaber mit einem florierenden Shop und einer treuen Kundenbasis. Du möchtest deine Kunden besser verstehen und KI zur Unterstützung nutzen. Anstatt manuell durch Analysedaten zu sichten und auf Antworten von Programmierern zu warten, stellst du dir ein Szenario vor, in dem du die Datenbank direkt abfragen und sofortige Einblicke erhalten kannst.

Dieser Benutzerfluss veranschaulicht, wie LangChain und LLM genutzt werden können, um den Zugang zu Daten zu verbessern, sodass jeder—selbst diejenigen ohne technisches Wissen—wertvolle Informationen erhalten kann, indem er einfach ein paar Wörter in eine Eingabeaufforderung eintippt.

Implementierungsplan für das Szenario

Unser Ziel ist es, einen Chatbot zu erstellen, der in der Lage ist, Anfragen entgegenzunehmen, eine SQL-Datenbank abzufragen und prägnante Einblicke zurückzugeben. Hier ist, was wir während des Hackathons gelernt haben:

Lektionen aus dem Hackathon

Unser Team wollte einen konversationellen Bot erstellen und zunächst eine Liste von Fragen mit erwarteten Antworten entwerfen sowie einen Punktestand basierend auf den Antworten berechnen.

Dieser Ansatz stellte sich jedoch als zu kompliziert heraus. Nach Rücksprache mit Experten erkannten wir zwei entscheidende Punkte:

• Prompt Engineering kann bemerkenswerte Ergebnisse liefern.
• Agenten können erhebliche Arbeitslasten effektiv bewältigen.

Indem wir der KI erlaubten, den Prozess zu steuern, während wir uns auf das Prompt Engineering konzentrierten, steigerten wir die Effizienz und Effektivität unseres Bots.

Prompt Engineering für einen 5-Jährigen erklärt

Stell dir ein magisches Spielzeug vor, das deine Fragen beantwortet und dir bei verschiedenen Aufgaben hilft. Damit dieses Spielzeug optimal funktioniert, musst du die Antworten auf eine spezielle Weise suchen. Prompt Engineering ist die Kunst, zu lernen, wie man seinem Spielzeug effektiv Fragen stellt, um die besten Antworten zu erhalten.

Agent für einen 5-Jährigen erklärt

Denke an einen "Agenten" als einen hilfreichen Roboterfreund, der bei verschiedenen Aktivitäten hilft, wie das Finden von Spielzeugen oder das Beantworten von Fragen. Ein Agent befindet sich in einem Computer und führt Aufgaben basierend auf deinen Anfragen aus.

Endgültige Prompt-Lösung des Hackathons

Wir haben eine vereinfachte Lösung durch fortgeschrittenes Prompt Engineering entwickelt, hauptsächlich von unserem Nicht-Programmierer-Teammitglied Iwo Szapar, unserem Senior Prompt Engineer. Das Ergebnis war nichts weniger als Magie.

Anwendung der Erkenntnisse des Hackathons auf unser Beispielszenario

Die grundlegenden Annahmen teilen, sowohl die Hackathon-Lösung als auch das Beispiel bestätigen, dass Benutzeranfragen eine Antwort über das LLM auslösen. Das LLM nutzt das Wissen aus unserem Handbuch und vergleicht Punkte mit festen Daten, die in einer Vektordatenbank gespeichert sind, um sinnvolle Antworten zu erhalten.

Vektordatenbank für einen 5-Jährigen erklärt

Stell dir eine große Spielzeugkiste vor; um ein bestimmtes Spielzeug schnell zu finden, benötigst du eine Vektordatenbank—eine magische Karte, die dich zu deinem gewünschten Spielzeug führt. Jedes Spielzeug erhält einen "Vektor", eine numerische Darstellung, die es von anderen unterscheidet. Mithilfe von Algorithmen erkennt die Datenbank Ähnlichkeiten zwischen diesen Vektoren, was bei der Identifizierung von Spielzeugen basierend auf Benutzerbeschreibungen hilft.

Indem wir der Vektordatenbank relevante Details über Spielzeuge beibringen, schaffen wir ein gut organisiertes Kartierungssystem, das die Abrufeffizienz verbessert.

Codeerklärung

Dieser Ausschnitt zeigt einen konversationellen KI-Agenten namens PlaybookChat, der entwickelt wurde, um mit Benutzern zu interagieren und Erkenntnisse aus einem Handbuch zu ziehen. Dieser Agent arbeitet mit einem Werkzeug namens query_playbook, das es ihm ermöglicht, Informationen aus einem "Leitfaden für People Manager" zu extrahieren.

Nach Auslösung des Triggers nutzt der Agent ein Sprachmodell wie "ChatOpenAI", um Antworten zusammenzuführen, wobei eine Gedächtnis-Komponente die Gesprächs-Historie aufzeichnet.

Endgültige Lösung für unser Beispiel

Wir sind bereits mit einer tragfähigen Lösung ausgestattet. Hier ist eine Eingabeaufforderungsvorlage:

Brauchst du einen Ort, um ein wenig mehr mit dem Prompt Engineering zu experimentieren? OpenAI bietet dir einen großartigen Spielplatz, um genau das zu tun! Fühle dich frei, den Code zu kopieren und einzufügen und fang an zu erkunden!

Für die verbleibende Aufgabe ist es essentiell, eine Datenbank mit relevanten Daten einzurichten. Obwohl hier detaillierte Anweisungen fehlen, bietet unser umfassender Leitfaden zu Ähnlichkeitssuchen und Vektordatenbanken Schritt-für-Schritt-Hilfe. Schau dir unsere anderen KI-Tutorials für umfassende Richtlinien an.

Zusammenfassung

Deine KI-Reise zu beginnen, mag entmutigend erscheinen, doch die Kernstärke der KI liegt darin, dir während deines Prozesses Unterstützung zu bieten. Denke daran, der Schlüssel ist, "Lass die KI das Steuer übernehmen", während du sie in die richtige Richtung lenkst.

Das Verständnis der grundlegenden Konzepte von Prompt Engineering, Ketten, Agenten und Vektordatenbanken ist entscheidend, bevor du weitermachst. Ein angemessenes Verständnis dieser Ideen ermöglicht es dir, bemerkenswerte Erfolge zu erzielen!

Ich wünsche dir viel Glück bei der Entwicklung deiner KI-Anwendungen!