原文
hello good people and welcome to a tutorial series on Lane chain in this introductory video we’re going to talk about our goals for this series we’re going to talk about what Lane chain is and we’re going to talk about why I think it’s a crucial investment to uh put energy into learning what Lane chain is and how you can use it now first off how the series is going to work we’re going to run through the documentation that they’ve provided and I’m going to speak over the documentation and provide some real world code samples and extend them just a little bit so you can see some some functionality that you may find applicable in your business or your personal life now how is the series going to be going well it’s mostly going to be around short tutorial videos however make it crazy and go say roaring kitty style and do some three hour videos but we will see now why is Lang chain important and what is it well first before I go and explain that I want to kind of set up what the problem is now what we’re looking at here is we’re looking at chat GPT and this is something that we all know and I’m going to first ask chat GPT what is LinkedIn uh what is lynching and we’ll see what it says for us and says oh shoot I’m sorry but I’m not familiar with the term Lang chain now why could this be well it’s because Lang chain is a more recent library that just came out I think I was just looking at uh or Harrison was speaking and he said he went full time on it three weeks ago so this is something like in January of 23 he went full time on it that is one of the creators of line chain now this is new and chat gbt has not been trained on data more recent than I think 2021. now open AI is definitely going to get there eventually but they haven’t done it yet so that’s problem number one problem number two is how many Google Docs did I write last year now if I were to ask Chad DBT how many Google Docs did I write last year let’s see what it says let’s give it a second it’s going a little bit slow I’m gonna pause it here just until it comes back for us and there it goes so it says I’m sorry but as an AI model I do not have access to your personal information which makes complete sense because I’m not linked my Google Drive to it and it has no understanding about who I am well not in the explicit sense and it can’t do that for me so what’s really cool is that that is where Lane chain likes to play now if I were to represent this in a different way rather than just questions what we’re doing here is I’m this cool person with the sunglasses and I’m accessing the open AI AP uh uh the artificial intelligence models I just did it through my browser which is over here on the left but you could also do this through the API and they have an API that you can go in and there’s plenty of tutorials about how to use that which is cool however it’s not connected to my outside information and this is where Lang chain starts to come in let me move my little guy over here this is where Lane chain starts to come in so if I put myself right in the middle there what Lang chain does is it’s going to connect your AI models that you want to use whether it’s open AI or something on hugging face and it’s going to connect to outside sources and it’s going to do some really cool things without those outside sources so all of a sudden you can start to chain together commands which is the chain in link chain and you can say hey what is the weather today to open Ai and it is going to come back and those language models are going to understand what are the series of questions that it needs to do to understand how to get the information that you want now the applications of this are almost endless and they’re building even more Integrations every single day if you follow them on Twitter or there are GitHub chains log you can see some really cool things that they’re putting out so I think that this is an amazing place to start to learn because by learning this or by choosing to learn this you’re betting that open Ai and hugging face are not going to build direct Integrations to the tools that you use every day now in my opinion open III open AI wants to remain on the API at the very bottom layer and just be an API for certain machine learning models they do not want to build direct Integrations into Google into notion into wolfen Alpha they want the community to do that so by Learning Land chain you’re taking the bet that there’s going to be a separation and different abstraction layers and this is the piece that is going to connect those different layers now is Lang chain going to be the library that wins it all and going to be very ubiquitous who knows I don’t know but I guarantee that by learning the functionality in this Library whichever one does come around you’re going to find extremely valuable now that’s Lang chain and I encourage you to go check out their documentation now in fact what we’re going to do in a lot of this tutorial series let me just make this a little smaller what we’re going to do in this tutorial series is we’re going to run through their documentation and I’m going to start to explain what you can do with it they have a lot of cool modules and they have a lot of cool use cases like starting to create agents that can do things off your on your behalf how to create chat Bots how to do some generations and question answering summarization we’re going to do some really cool stuff here evaluation and etc etc now as more documentation comes out we’ll do more videos but this is just a quick overview about how this is going to run I encourage you to subscribe to this channel to see when other videos come out or if you want to get them via email go to data independent.com which this channel is associated with and you can sign up for the email uh newsletter not a newsletter but just get updated when new videos come out there now I hope that you’re having fun I hope you’re going to enjoy this with me because I’m really excited to learn this alongside of you and build some really cool things the last thing that I will say is my emphasis as a instructor is always about real world applications I don’t really care about Theory I’m not a hardcore machine learning stats person who’s going to show you some academic papers I really care about having you make impact in the B2B environment or in your personal life because I believe that these tools can leverage up the amount of impact that we can have so that one person or a small team of people can create a lot more good in the world and impact on the world so I’ll wrap up with that very excited to learn with you let’s have some fun.
日本語
こんにちは、良い皆さん、この紹介ビデオでレーンチェーンに関するチュートリアルシリーズへようこそ。このシリーズの目標について話します。レーンチェーンとは何かについて話し、レーンチェーンとは何かを学ぶためにエネルギーを注ぐことが重要な投資だと思う理由と、シリーズがどのように機能するかを最初にどのように機能するかについて話します。彼らが提供したドキュメントを実行し、ドキュメントについて話し、いくつかの現実世界のコードサンプルを提供します。それらを少しだけ拡張して、あなたのビジネスや私生活に適用できるかもしれないいくつかの機能を見ることができます。今、シリーズはどのようにうまくいくのでしょうか。それは主に短いチュートリアルビデオの周りにありますが、それを狂わせて、轟音の子猫のスタイルを言いに行き、いくつかの3時間のビデオを行いますが、なぜラングチェーンが重要で、それは何ですか、私が行く前に最初に説明し、私たちがここで見ている問題が何であるかをセットアップしたいと説明してください。私たちはチャットGPTを見ています、そしてこれは私たち全員が知っていることです、そして私は最初にチャットGPTに尋ねるつもりです、LinkedInは何ですか、ええと、リンチは何ですか、そして私たちはそれが私たちのために何を言うかを見て、ああ、ごめんなさいと言いますが、私は今ラングチェーンという用語に精通していません、なぜこれがうまくいくことができるのですか、それはラングチェーンはちょうど出てきたばかりのより最近の図書館だからです、私はちょうどええと、またはハリソンが話していたのを見ていたと思います、そして彼は3週間前にフルタイムでそれに行ったと言ったので、これはのようなものです23年1月23日、彼はそれにフルタイムで行きました。それはラインチェーンのクリエイターの1人です。今、これは新しく、チャットgbtは私が2021年よりも最近のデータで訓練されていません。今、オープンAIは間違いなく最終的にそこに着くつもりですが、彼らはまだそれをしていないので、それは問題です。問題1番目は、私が昨年何人のGoogleドキュメントを書いたかということです。チャドDBTに昨年何人のGoogleドキュメントを書いたかを尋ねるとしたら、それが何と書いてあるか見てみましょう。少し遅いです。それが私たちのために戻ってくるまでここでそれを一時停止するつもりです。そして、それはそこに行くので、ごめんなさいと言いますが、AIモデルとして私はあなたの個人情報にアクセスできません。これは完全に理にかなっています。なぜなら、私はGoogleドライブをそれにリンクしておらず、私が誰であるかを理解していないからです。明示的な意味では理解していないし、私のためにそれを行うことはできません。だから本当にクールなのは、私がこれを別の方法で表現するなら、レーンチェーンが今遊ぶのが好きな場所であるということです。私たちがここで何をしているのかという質問するよりも、私はサングラスをかけたこのクールな人であり、私はオープンAI APにアクセスしています、ええと、人工知能モデル、私はちょうどここの左側にある私のブラウザを通してそれをしましたが、あなたはAPIを介してこれを行うこともできます、そして、彼らはあなたが入ることができるAPIを持っています、そして、クールなそれを使用する方法についてのチュートリアルがたくさんありますが、それは私の外部情報に接続されていません、そして、これはラングチェーンが入り始めるところです、私の小さな男をここに移動させてくださいこれはレーンチェーンが入り始めるところなので、私が自分自身を真ん中に置くと、ラングチェーンが行うことは、それがオープンAIであろうと抱擁の顔であろうと、あなたが使いたいあなたのAIモデルを接続することであり、それは外部ソースに接続するつもりです、そしてそれはそれらの外部ソースなしでいくつかの本当にクールなことをするつもりですので、突然、あなたはリンクチェーンのチェーンであるコマンドを連鎖し始めることができます、そして、あなたはAiを開くために今日の天気はどうですかと言うことができます戻ってきて、それらの言語モデルは、あなたが今欲しい情報を得る方法を理解するために必要な一連の質問が何であるかを理解するでしょう。このアプリケーションはほぼ無限であり、Twitterでそれらをフォローするか、GitHubチェーンログがあれば、毎日さらに多くの統合を構築しています。彼らが出している本当にクールなものを見ることができるので、これを学ぶか、これを学ぶことを選択することで、賭けているので、これは学び始めるのに素晴らしい場所だと思います。オープンAiと抱擁の顔は、あなたが今毎日使用しているツールへの直接統合を構築するつもりはありません。私の意見では、オープンIIIオープンAIは、最下層のAPIにとどまり、特定の機械学習モデルのAPIになりたいと考えています。彼らはGoogleへの直接統合をウルフンアルファへの概念に構築したくありません。彼らはコミュニティがそれを行うことを望んでいるので、ランドチェーンを学ぶことによって、あなたは分離と異なる抽象化層があるだろうという賭けを取っています。そして、これはこれらの異なるレイヤーを接続して、今、ラングチェーンは、すべてに勝つライブラリになり、私が知らないことを知っている非常にユビキタスになりますが、私はこのライブラリの機能を学ぶことによって、あなたが今非常に貴重なものを見つけることを保証します。それはラングチェーンです。そして、私はあなたが今彼らのドキュメントをチェックしに行くことをお勧めします。実際、このチュートリアルシリーズの多くで何をしようとしているのか、これを少し小さくさせてください。このチュートリアルシリーズでやろうとしていることは、私たちがやろうとしています。彼らのドキュメントを実行し、私はあなたがそれで何ができるかを説明し始めるつもりです。彼らは多くのクールなモジュールを持っており、あなたに代わって物事を行うことができるエージェントを作成し始めるなど、多くのクールなユースケースを持っています。チャットボットを作成する方法、いくつかの世代を行う方法と質問の回答の要約、私たちはここでいくつかの本当にクールなことをするつもりです。評価などなど、今、より多くのドキュメントが出てくるにつれて、私たちはより多くのビデオを行いますが、これはこれがどのように実行されるかについての簡単な概要です。このチャンネルを購読して、他のビデオがいつ出てくるかを確認するかを確認するか、電子メールでそれらを取得したい場合は、このチャンネルが関連付けられているdata independent.comにアクセスし、ニュースレターではなく電子メールにサインアップできますが、新しいビデオが出てきたときに更新されます。あなたが楽しんでいることを願っています。私はあなたと一緒にこれを学び、いくつかの本当にクールなものを構築することに本当に興奮しているので、私と一緒にこれを楽しむことを願っています。私が言う最後のことは、インストラクターとしての私の重点です常に現実世界のアプリケーションについてです。私は理論をあまり気にしません。私はあなたにいくつかの学術論文を見せようとしている筋金入りの機械学習統計の人ではありません。私はあなたがB2B環境やあなたの私生活に影響を与えることを本当に気にかけています。なぜなら、これらのツールは、私たちが持つことができる影響の量を活用できると信じているので、一人の人または小さなチームが世界でより多くの良いものを作り、世界に影響を与えることができると信じているので、私はあなたと一緒に学ぶことに非常に興奮して締めくくります楽しい。
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