В этой статье мы рассмотрим процесс создания персонализированного приложения для редактирования текстов с использованием LangChain.js, Node.js, Express.js и Angular. Приложение будет использовать возможности LangChain.js, расширенной библиотеки обработки естественного языка, чтобы предлагать интеллектуальные предложения и исправления для повышения качества письменного контента.
Оглавление
- Понимание LangChain.js
1.1 Что такое LangChain.js?
1.2 Ключевые особенности LangChain.js - Настройка проекта
2.1 Создание серверной части Node.js
2.2 Создание внешнего интерфейса Angular - Интеграция LangChain.js в серверную часть
3.1 Установка и настройка LangChain.js
3.2 Реализация обработки текста с помощью LangChain.js - Разработка пользовательского интерфейса с помощью Angular
4.1 Создание компонента редактора копирования
4.2 Создание пользовательского интерфейса - Расширение функциональных возможностей редактора копий
5.1 Внедрение предложений в режиме реального времени
5.2 Добавление проверок грамматики и стиля - Тестирование и отладка приложения
- Развертывание и заключительные замечания
- Заключение
Понимание LangChain.js
1.1 Что такое LangChain.js?
LangChain.js — это расширенная библиотека обработки естественного языка (NLP), которая предоставляет широкий спектр лингвистических инструментов для анализа и обработки текстовых данных. Он предлагает такие функции, как токенизация, разбор предложений, маркировка частей речи, распознавание именованных сущностей и многое другое. Используя возможности LangChain.js, мы можем с легкостью создавать сложные языковые приложения.
1.2 Ключевые особенности LangChain.js
- Токенизация: разделение текста на отдельные слова или токены.
- Разбор предложений: идентификация и сегментация предложений в абзаце.
- Тегирование частей речи. Назначение грамматических тегов словам (например, существительному, глаголу, прилагательному).
- Распознавание именованных объектов (NER): идентификация и классификация именованных объектов, таких как имена, местоположения и организации.
- Обобщение текста: создание кратких сводок длинных текстов.
- Анализ тональности. Определение тональности (положительной, отрицательной, нейтральной) текста.
2. Настройка проекта
2.1 Создание серверной части Node.js
Мы начнем с настройки серверной части Node.js для обработки запросов API от внешнего интерфейса Angular. Сначала создайте новую папку с именем copy-editor-backend и инициализируйте проект Node.js:
mkdir copy-editor-backend cd copy-editor-backend npm init -y
Далее устанавливаем необходимые зависимости:
npm install express body-parser langchain
2.2 Создание внешнего интерфейса Angular
В новом терминале создайте новый проект Angular для внешнего интерфейса:
ng new copy-editor-frontend cd copy-editor-frontend
Установите необходимые зависимости Angular:
npm install @angular/material @angular/cdk @angular/animations
3. Интеграция LangChain.js в серверную часть
3.1 Установка и настройка LangChain.js
Чтобы использовать LangChain.js в нашем бэкенде, давайте импортируем и настроим его в файле app.js:
// copy-editor-backend/app.js
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const langchain = require('langchain');
const app = express();
app.use(bodyParser.json());
// Initialize LangChain.js
const lc = new langchain();
// Endpoint to process text with LangChain.js
app.post('/processText', (req, res) => {
const { text } = req.body;
// Process the text using LangChain.js (will be implemented later)
const processedText = processText(text);
res.json({ processedText });
});
const port = 3000;
app.listen(port, () => {
console.log(`Server is running on http://localhost:${port}`);
});
3.2 Реализация обработки текста с помощью LangChain.js
Теперь давайте реализуем функцию processText, чтобы использовать функциональные возможности LangChain.js:
// copy-editor-backend/app.js
// ...
// Function to process text using LangChain.js
function processText(text) {
// Tokenization
const tokens = lc.tokenize(text);
// Part-of-Speech Tagging
const taggedTokens = lc.posTag(tokens);
// Named Entity Recognition
const entities = lc.ner(text);
// Text Summarization
const summary = lc.summarize(text);
// Combine the processed data into a JSON object
const processedData = {
tokens,
taggedTokens,
entities,
summary,
};
return processedData;
}
// ...
4. Разработка пользовательского интерфейса с помощью Angular
4.1 Создание компонента редактора копирования
В проекте Angular создайте новый компонент с именем copy-editor:
ng generate component copy-editor
4.2 Создание пользовательского интерфейса
Обновите файл copy-editor.component.html следующим содержимым:
<!-- copy
-editor.component.html -->
<div class="container">
<h2>Your Personal Copy Editor</h2>
<textarea
[(ngModel)]="inputText"
placeholder="Enter or paste your text here..."
rows="10"
></textarea>
<button (click)="processText()">Process Text</button>
<h3>Processed Data</h3>
<pre>{{ processedData | json }}</pre>
</div>
В файле copy-editor.component.ts реализуйте функцию processText для отправки текста на серверную часть для обработки:
// copy-editor-frontend/src/app/copy-editor/copy-editor.component.ts
import { Component } from '@angular/core';
import { HttpClient } from '@angular/common/http';
@Component({
selector: 'app-copy-editor',
templateUrl: './copy-editor.component.html',
styleUrls: ['./copy-editor.component.css'],
})
export class CopyEditorComponent {
inputText: string = '';
processedData: any = {};
constructor(private http: HttpClient) {}
processText(): void {
this.http
.post<any>('http://localhost:3000/processText', {
text: this.inputText,
})
.subscribe((response) => {
this.processedData = response;
});
}
}
5. Расширение функциональности редактора копий
5.1 Реализация предложений в реальном времени
Давайте добавим предложения в режиме реального времени в редактор копий. Сначала обновите файл copy-editor.component.html:
<!-- copy-editor.component.html --> <!-- ... --> <textarea [(ngModel)]="inputText" (input)="processText()" placeholder="Enter or paste your text here..." rows="10" ></textarea> <!-- ... -->
С этим изменением функция processText будет вызываться всякий раз, когда пользователь вводит или изменяет текст.
Затем обновите функцию processText в файле copy-editor.component.ts, чтобы включить предложения:
// copy-editor-frontend/src/app/copy-editor/copy-editor.component.ts
export class CopyEditorComponent {
// ...
processText(): void {
this.http
.post<any>('http://localhost:3000/processText', {
text: this.inputText,
})
.subscribe((response) => {
this.processedData = response;
// Real-time suggestions
const suggestions = this.getSuggestions(response.taggedTokens);
this.processedData.suggestions = suggestions;
});
}
getSuggestions(taggedTokens: any[]): any[] {
// Your logic for generating suggestions based on the tagged tokens
// ...
// For demonstration purposes, let's return dummy suggestions
return [
{ word: 'copy', suggestion: 'duplicate' },
{ word: 'editor', suggestion: 'writer' },
{ word: 'personal', suggestion: 'private' },
];
}
}
Благодаря этим изменениям редактор текста теперь будет предлагать варианты определенных слов в режиме реального времени.
5.2 Добавление проверок грамматики и стиля
Чтобы еще больше расширить функциональность редактора текстов, мы можем интегрировать проверки грамматики и стиля. Мы можем использовать дополнительные функции LangChain.js, такие как обнаружение пассивного залога, повторяющихся слов и неправильной грамматики.
// copy-editor-frontend/src/app/copy-editor/copy-editor.component.ts
export class CopyEditorComponent {
// ...
processText(): void {
this.http
.post<any>('http://localhost:3000/processText', {
text: this.inputText,
})
.subscribe((response) => {
this.processedData = response;
// Real-time suggestions
const suggestions = this.getSuggestions(response.taggedTokens);
this.processedData.suggestions = suggestions;
// Grammar and style checks
const grammarChecks = this.getGrammarChecks(response.taggedTokens);
this.processedData.grammarChecks = grammarChecks;
});
}
// ...
getGrammarChecks(taggedTokens: any[]): any[] {
// Your logic for grammar and style checks based on the tagged tokens
// ...
// For demonstration purposes, let's return dummy grammar checks
return [
{
error: 'Passive voice detected.',
suggestion: 'Consider using active voice for clarity.',
position: 10, // Character position in the text where the error is detected
},
{
error: 'Repeated word.',
suggestion: 'Remove the duplicated word for better readability.',
position: 30, // Character position in the text where the error is detected
},
// Additional grammar checks
];
}
}
6. Тестирование и отладка приложения
Прежде чем мы приступим к развертыванию, необходимо тщательно протестировать и отладить приложение, чтобы убедиться, что оно работает должным образом. Тестируйте различные сценарии, в том числе различные варианты ввода текста, предложения и проверки грамматики.
7. Развертывание и заключительные замечания
После завершения тестирования вы можете развернуть приложение Copy Editor на желаемой платформе хостинга. Кроме того, вы можете дополнительно улучшить приложение, добавив аутентификацию пользователя, сохранив обработанные данные и оптимизировав производительность.
8. Заключение
В этой статье мы узнали, как создать персонализированное приложение для редактирования текстов с использованием LangChain.js, Node.js, Express.js и Angular. Приложение использует возможности LangChain.js, предлагая предложения в режиме реального времени и проверки грамматики, значительно улучшая качество письменного контента. Интегрируя языковую обработку на основе ИИ в свои приложения, вы можете улучшить взаимодействие с пользователем и добиться первоклассных результатов.
Если вы заинтересованы во внедрении решений для обработки языка на основе ИИ в свои проекты, не стесняйтесь связаться с нами. Наша команда экспертов готова помочь вам использовать весь потенциал LangChain.js и других передовых технологий. Давайте поднимем ваши приложения на новый уровень вместе!
