LangChain هو إطار عمل مصمم لتبسيط عملية تطوير التطبيقات المدعومة بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs). وهو يعمل كجسر يسهل على المطورين، بما في ذلك أولئك الملمين بمفاهيم التعلم الآلي الأساسية، الاستفادة من إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة دون الحاجة إلى الخوض في تفاصيلها المعقدة. من خلال توفير مجموعة من الأدوات والتجريدات، تعمل LangChain على تبسيط عملية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها، خاصةً تلك التي تتضمن معالجة اللغة الطبيعية وفهمها.
ما هي "لانغتشين"؟
LangChain هي في الأساس مجموعة أدوات لبناء التطبيقات التي تستفيد من قوة نماذج LLM مثل GPT-4 و GPT-3. وهي توفر مكونات وواجهات تبسّط مختلف جوانب العمل مع هذه النماذج، بدءًا من الإدارة السريعة إلى إنشاء سلاسل معقدة من العمليات. تقدم LangChain في جوهرها تجريدات معيارية للعديد من المجالات الرئيسية:
- النماذج: الواجهات والتكاملات مع مختلف نماذج LLM ونماذج المطالبة ونماذج الدردشة. يتيح ذلك للمطورين التبديل بسهولة بين النماذج المختلفة أو حتى دمجها داخل التطبيق.
- المطالبات: أدوات لإدارة المطالبات وتحسينها وتسلسلها. تُعد المطالبة الفعالة أمرًا حاسمًا للحصول على المخرجات المطلوبة من LLMs، وتساعد LangChain في تبسيط هذه العملية من خلال قوالب المطالبة ومحددات الأمثلة. يمكنك أيضًا استكشاف تقنيات مثل تسلسل المطالبات وإثراء المطالبات داخل LangChain.
- السلاسل: طريقة لهيكلة تسلسل الاستدعاءات إلى LLMs وغيرها من الأدوات المساعدة. تتيح لك السلاسل إنشاء تطبيقات أكثر تعقيدًا من خلال ربط خطوات مختلفة معًا، مثل التلخيص متبوعًا بالإجابة عن الأسئلة.
- الوكلاء: أطر عمل لبناء الوكلاء الذين يستخدمون أدوات LLMs لتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها. يمكن للوكلاء التفاعل مع بيئتهم، والاختيار من بين مجموعة من الأدوات لأداء المهام. وهذا مفيد بشكل خاص لإنشاء مساعدين للذكاء الاصطناعي يمكنهم أداء مجموعة متنوعة من الوظائف.
- الذاكرة: آليات لاستمرار الحالة بين استدعاءات السلسلة أو الوكيل. تسمح الذاكرة للتطبيقات بالحفاظ على السياق وإجراء محادثات أو تفاعلات أكثر تماسكاً مع مرور الوقت.
ما أهمية سلسلة اللغات؟
تكمن أهمية LangChain في أنها تجعل الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة أكثر ديمقراطية. في السابق، كان بناء التطبيقات المعقدة باستخدام LLMs يتطلب في كثير من الأحيان خبرة كبيرة في كل من معالجة اللغة الطبيعية وهندسة البرمجيات. تقلل LangChain من هذا العائق من خلال توفير:
- التجريد والتبسيط: تخفي الكثير من تعقيدات التفاعل المباشر مع واجهات برمجة التطبيقات LLM، وتقدم تجريدات ذات مستوى أعلى يسهل التعامل معها.
- النمطية والمرونة: تم تصميم مكونات LangChain لتكون معيارية وقابلة للتبديل. وهذا يسمح للمطوّرين بتخصيص التطبيقات وتكييفها حسب الاحتياجات الخاصة، واختيار أفضل الأدوات لكل مهمة.
- النماذج الأولية السريعة: من خلال توفير مكونات ومهام سير عمل مبنية مسبقًا، تعمل LangChain على تسريع عملية التطوير بشكل كبير، مما يسمح بالتجريب والتكرار بشكل أسرع.
- المجتمع والنظام البيئي: تمتلك LangChain مجتمعًا حيويًا ومتناميًا مفتوح المصدر، يساهم في تطويرها المستمر، ويوفر الدعم، ويخلق تكاملات مع الأدوات والخدمات الأخرى.
التطبيقات الواقعية
إن تعدد استخدامات LangChain يجعلها قابلة للتطبيق على مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض الأمثلة الملموسة:
- روبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي: يمكن استخدام سلسلة اللغات لبناء روبوتات دردشة آلية متطورة يمكنها فهم استفسارات العملاء والرد عليها بطريقة طبيعية ومفيدة. من خلال الاستفادة من روبوتات الدردشة الآلية لفهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ودمج الذاكرة للحفاظ على سياق المحادثة، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية هذه التعامل مع مهام خدمة العملاء المعقدة، وتحسين رضا العملاء وتقليل عبء العمل على الوكلاء البشريين. كما يمكن دمجها مع أدوات للوصول إلى قواعد المعرفة أو تنفيذ إجراءات مثل البحث عن الطلبات أو الجدولة.
- أدوات تحليل المستندات وتلخيصها: تخيل الحاجة إلى فهم النقاط الرئيسية في مستند قانوني أو ورقة بحثية مطولة بسرعة. يمكن لـ LangChain تشغيل التطبيقات التي تستخرج المعلومات الأساسية تلقائيًا وتلخيص النص والإجابة عن الأسئلة بناءً على محتوى المستند. هذا الأمر ذو قيمة خاصة في مجالات مثل الصناعة القانونية والبحوث السريرية والتمويل، حيث يتعامل المتخصصون بانتظام مع كميات كبيرة من البيانات النصية. يمكن تحقيق ذلك باستخدام سلاسل LangChain لتحميل المستندات، وتقسيم النص، والتلخيص باستخدام LLMs، والإجابة عن الأسئلة على المحتوى الملخص.
المفاهيم الرئيسية في سلسلة اللغات
من المفيد فهم بعض المفاهيم الأساسية عند العمل مع LangChain:
- نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): هذه هي محركات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تشغيل تطبيقات سلسلة اللغات. يتم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على كميات هائلة من البيانات النصية وهي قادرة على توليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، والإجابة على الأسئلة، وترجمة اللغات، وغير ذلك الكثير. ومن الأمثلة على ذلك نماذج من OpenAI، Google ، والنماذج مفتوحة المصدر المتاحة على Hugging Face.
- الموجهات: المدخلات التي يتم إعطاؤها لـ LLM لتوجيه استجابتها. إن صياغة مطالبات فعالة أمر بالغ الأهمية للحصول على المخرجات المطلوبة. توفر LangChain أدوات لإدارة المطالبات وتحسينها، بما في ذلك قوالب المطالبات وأمثلة على المحددات.
- السلاسل: سلاسل العمليات التي تربط بين استدعاءات LLM ووظائف أخرى. تسمح السلاسل ببناء عمليات سير عمل أكثر تعقيدًا، مثل الإجابة عن الأسئلة على مستند، حيث يمكنك أولاً تلخيص المستند ثم طرح أسئلة حول الملخص.
- الوكلاء: الكيانات المستقلة التي تستخدم آليات التعلم الآلي لتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها. يمكن تزويد الوكلاء بأدوات وذاكرة، مما يمكنهم من التفاعل مع بيئتهم وأداء المهام بطريقة أكثر ديناميكية وذكاءً.
LangChain هو إطار عمل قوي يجعل بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة أسهل من أي وقت مضى. من خلال تجريد تعقيدات LLMs وتوفير أدوات معيارية، فإنه يمكّن المطورين من التركيز على إنشاء حلول مبتكرة وتخطي حدود ما هو ممكن مع الذكاء الاصطناعي.
