隨著 LLM 鏈的不斷發展，其影響力只會越來越大，使其成為 AI 工具箱中不可或缺的工具。

譯自LLM Chains Are Transforming AI Development，作者 Jonathan Siddharth。

隨著數字環境的不斷發展，大型語言模型正在改變人們與技術的互動方式，在自動化和效率方面掀起了一場范式轉變。根據最近的預測，全球 LLM 市場預計將從 2023 年的 15.9 億美元飆升至 2030 年的驚人的 2.59 萬億美元，復合年增長率為 79.8%。到 2025 年，超過 7.5 億個應用程序將嚴重依賴 LLM，自動化大約 50%的所有數字工作。

在這股變革浪潮中，LLM 鏈作為一項關鍵創新應運而生，它增強了 GPT 等 LLM 的功能，為各行各業前所未有的進步鋪平了道路。

LLM 鏈，即“大型語言模型鏈”的簡稱，指的是一個協作系統，其中多個 AI 模型協同工作以執行復雜的語言任務。想象一下工廠里的傳送帶。傳送帶上的每個 AI 模型都是處理特定任務部分的專家。一個模型可能專注于分解文本，另一個模型可能識別關鍵信息點，另一個模型可能撰寫回復。通過按順序工作，這些模型可以實現比任何單個模型都更復雜、更信息豐富的結果。這種團隊合作使語言數據的處理更加細致入微，更具吸引力。

設置和自定義 LLM 鏈

設置 LLM 鏈涉及兩個關鍵輸入：提示和 LLM 模型。提示使用模板定義，LLM 模型可以兼容。使用run方法實例化鏈，該方法接受輸入變量和用于監控和記錄的可選回調。可以通過開發從Chain類繼承的新類來創建自定義鏈，并實現input_keys、output_keys和_call等方法。這允許創建專門的鏈，例如維基百科文章生成器，它可以根據隨機主題生成內容。

LLM 鏈中的執行邏輯是無縫的。_call方法使用輸入值格式化提示，請求 LLM，并通過回調管理器記錄過程。此方法返回一個包含生成文本的字典，確保執行順利。

例如，在使用 Visual Studio Code 設置開發環境并加載 OpenAI API 密鑰時，開發人員可以快速定義提示模板并為其鏈選擇 LLM 模型。通過創建一個從Chain繼承的自定義鏈類并實現所需的方法，開發人員可以嘗試不同的提示模板和 LLM 模型，以創建滿足其需求的自定義鏈。

擴展視野：跨行業的應用

LLM 鏈作為大型語言模型（如 GPT）的凝聚力單元，使它們能夠通過利用單個 LLM 的優勢來解決復雜問題。例如，一個 LLM 可能會分析上下文，另一個 LLM 可能會翻譯語言，而另一個 LLM 可能會編寫創意文本。這種協作方法為 GPT 和類似模型解鎖了更廣泛的應用。

內容生成：LLM 鏈可以集思廣益，創造性地構思，無縫翻譯內容，并根據特定受眾調整寫作風格。這種多功能性在營銷、新聞和內容創作行業中特別有價值。

自然語言處理 (NLP)：鏈可以分析大量文本，識別情感，并更準確地回答復雜問題。這對客戶服務等領域具有深遠的影響，在這些領域，準確的情感分析和高效的信息檢索至關重要。

對話式 AI：LLM 鏈增強了聊天機器人，使它們能夠理解上下文，進行細致入微的對話，并個性化互動。對話式 AI 的這種改進可以帶來更具吸引力和更有效的客戶互動，涵蓋零售、醫療保健和金融等各個領域。

企業應用：LLM 鏈簡化了運營并提高了生產力。例如，客戶支持團隊可以自動化基本交易或故障排除，使現場代理能夠專注于更復雜的問題。LLM 鏈還可以分析大量歷史業務數據，以更好地決策和預測。通過處理和 contextualizing 過去事件，企業可以更準確地預測未來趨勢并做出明智的戰略決策。

效率、優勢和挑戰

LLM 鏈具有幾個關鍵優勢。通過將任務分配給專門的 LLM，它們可以減少處理時間并有效地處理復雜的工作流程。例如，法律文件分析鏈可以使用一個 LLM 來識別法律術語，另一個來分析先例，最后一個來總結關鍵發現，從而簡化以前的手動和耗時的任務。

但是，LLM 鏈也面臨著挑戰。單個 LLM 中的偏差可能會在鏈中被放大，導致輸出結果出現偏差。解決訓練數據中的偏差并使用多樣化的 LLM 團隊至關重要。隱私問題也隨之出現，因為鏈可能會處理敏感信息，因此需要強大的安全措施和用戶透明度。

彌合差距：Langchains 和開發者可訪問性

像 Langchain 這樣的框架在進一步提高 LLM 鏈的可用性方面發揮著至關重要的作用。雖然 Gemini 和 ChatGPT 等 API 提供了強大的工具，但對于應用程序開發人員來說，它們可能難以完全利用。Langchain 和類似的框架充當橋梁，提供簡化開發的腳手架代碼和模板。Langchain 允許快速在不同模型之間切換，利用來自 OpenAI 和 Google 的 SDK。這對需要更多資源來獨立開發廣泛 SDK 的小型公司特別有利。

Langchains 作為開源項目，促進了協作開發環境，開發人員可以在其中快速添加更新和新功能。這加速了開發周期，并幫助在開發人員之間建立社區。此外，Langchains 允許開發人員提供反饋，不斷改進框架。

革命性

LLM 鏈正在徹底改變大型語言模型（如 GPT）的應用，使其在各個行業更易訪問和更高效。它們彌合了復雜的人工智能技術與實際日常使用之間的差距，使企業能夠在沒有廣泛技術專業知識的情況下利用這些模型。通過解決偏差和隱私問題等挑戰，并通過培養協作開發環境，LLM 鏈將推動人工智能應用的重大進步。在正確的人手中，LLM 鏈的潛力幾乎是無限的，為各個領域的創新解決方案和提高效率鋪平了道路。

LLM 鏈代表了大型語言模型利用方面的一項重要進步。隨著它們的不斷發展，它們的影響只會越來越大，使它們成為人工智能工具包中不可或缺的工具。無論是用于內容生成、自然語言處理還是對話式人工智能，LLM 鏈的多功能性和強大功能都將改變我們與人工智能技術互動和從中受益的方式。