LangChain

Các khái niệm cốt lõi

LangChain xoay quanh một số khái niệm chính cho phép các nhà phát triển cấu trúc ứng dụng LLM của họ một cách hiệu quả:

• Thành phần: Đây là những khối xây dựng cơ bản, bao gồm giao diện với nhiều LLM khác nhau, công cụ tạo lời nhắc hiệu quả ( Kỹ thuật nhắc nhở ), trình phân tích cú pháp để cấu trúc đầu ra và tích hợp với các tài nguyên bên ngoài như công cụ tìm kiếm hoặc cơ sở dữ liệu.
• Chains: Chains cho phép các nhà phát triển liên kết nhiều thành phần với nhau để thực hiện một chuỗi các hoạt động. Ví dụ, một chain có thể lấy dữ liệu đầu vào của người dùng, định dạng thành một lời nhắc, gửi đến LLM, sau đó phân tích cú pháp đầu ra. Khái niệm này là trọng tâm để tạo luồng công việc trong LangChain.
• Tác nhân: Tác nhân sử dụng LLM như một công cụ lý luận để xác định hành động nào cần thực hiện và theo thứ tự nào. Họ có thể tương tác với một bộ công cụ (như tìm kiếm trên web, tra cứu cơ sở dữ liệu hoặc máy tính) và quyết định công cụ tốt nhất để sử dụng dựa trên mục tiêu của người dùng.
• Bộ nhớ: Thành phần này cho phép các chuỗi hoặc tác nhân lưu giữ thông tin về các tương tác trong quá khứ, cho phép các ứng dụng có trạng thái như chatbot ghi nhớ lịch sử trò chuyện.

Sự liên quan trong AI và Học máy

Trong khi các khuôn khổ như PyTorch và TensorFlow chủ yếu tập trung vào việc xây dựng và đào tạo các mô hình Học máy (ML) , LangChain tập trung vào lớp ứng dụng được xây dựng trên các LLM đã có từ trước. Nó hoạt động như một khuôn khổ phối hợp, giúp tích hợp dễ dàng hơn các khả năng ngôn ngữ mạnh mẽ có nguồn gốc từ các mô hình như GPT-4 vào phần mềm thực tế. Nó đặc biệt có liên quan trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , cho phép tạo các ứng dụng dựa trên văn bản phức tạp. Khuôn khổ này giúp thu hẹp khoảng cách giữa sức mạnh thô sơ của LLM và các nhu cầu cụ thể của các ứng dụng người dùng cuối, thường liên quan đến các kỹ thuật như Tạo thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) .

Ứng dụng trong thế giới thực

LangChain hỗ trợ phát triển nhiều ứng dụng dựa trên AI:

1. Chatbot nhận biết ngữ cảnh: Xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc chatbot thông tin có thể truy vấn cơ sở kiến thức nội bộ (có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector như Pinecone ) để cung cấp câu trả lời chính xác, cập nhật dựa trên dữ liệu của công ty tư nhân, không chỉ kiến thức đào tạo chung của LLM. Kiểm tra các trường hợp sử dụng LangChain chính thức để biết ví dụ.
2. Phân tích và báo cáo dữ liệu tự động: Tạo các tác nhân có thể hiểu các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ: "Tóm tắt dữ liệu bán hàng trong quý trước"), tương tác với cơ sở dữ liệu hoặc API để truy xuất thông tin có liên quan, thực hiện tính toán hoặc phân tích bằng khả năng suy luận của LLM và tạo tóm tắt hoặc báo cáo. Điều này đơn giản hóa các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp.

Công cụ và hệ sinh thái

LangChain được thiết kế để có khả năng mở rộng cao, tích hợp với nhiều nhà cung cấp LLM (như OpenAI , Anthropic , Hugging Face ), kho dữ liệu và công cụ. Bản chất mã nguồn mở của nó, có sẵn trên GitHub , thúc đẩy cộng đồng và hệ sinh thái phát triển nhanh chóng. Trong khi LangChain giúp xây dựng logic ứng dụng, các nền tảng như Ultralytics HUB tập trung vào việc quản lý vòng đời của các mô hình như Ultralytics YOLO , bao gồm đào tạo, triển khai và giám sát, có khả năng đưa vào hoặc được kích hoạt bởi các ứng dụng LangChain trong các đường ống MLOps rộng hơn.