LangChain (لنگ چین) به‌عنوان یک چارچوب متن‌باز، با هدف فراهم ساختن بستری برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) همچون (چی پی تی )GPT طراحی شده است و از طریق امکان ترکیب این مدل‌ها با منابع داده خارجی، زمینه ایجاد راهکارهای پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی را فراهم می‌سازد. معرفی این چارچوب در اکتبر سال ۲۰۲۲ توسط هریسون چیس صورت گرفت و به دلیل قابلیت‌های منحصربه‌فرد، در مدت زمانی کوتاه موفق شد محبوبیت چشمگیری در میان جامعه توسعه‌دهندگان کسب کند.
لنگ چین چطور توسعه و ارتقای برنامه‌های هوش مصنوعی را ساده‌تر می‌کند؟
- اتصال به منابع داده خارجی
LangChain این امکان را فراهم می‌کند که مدل‌های زبان به پایگاه‌های داده، APIها و اسناد خارجی متصل شوند و پاسخ‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تری ارائه دهند.
- تسهیل توسعه برنامه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
با LangChain، توسعه‌دهندگان می‌توانند بدون نیاز به نوشتن کدهای پیچیده، انواع برنامه‌های NLP مانند چت‌بات‌ها، سیستم‌های خلاصه‌سازی و تولید داده‌های مصنوعی را پیاده‌سازی کنند.
- طراحی ماژولار و انعطاف‌پذیر
ساختار ماژولار LangChain به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد اجزای مختلف را متناسب با نیازهای خاص ترکیب کرده و راهکارهای سفارشی ارائه دهند.
- پشتیبانی از چندین زبان برنامه‌نویسی
LangChain از زبان‌هایی مانند Python و JavaScript پشتیبانی می‌کند و در نتیجه برای طیف وسیعی از توسعه‌دهندگان قابل استفاده است.
لنگ چین در عمل؛ کاربردهای راهبردی در توسعه سیستم‌های هوشمند
- توسعه چت‌بات‌های هوشمند
ایجاد چت‌بات‌هایی که قادر به پاسخگویی دقیق و تعامل طبیعی با کاربران هستند.
- خلاصه‌سازی اسناد متنی
استفاده از LangChain برای تولید خلاصه‌های کاربردی از مقالات، گزارش‌ها و سایر متون طولانی.
- تولید داده‌های مصنوعی
ایجاد داده‌های مصنوعی جهت آموزش بهتر مدل‌های هوش مصنوعی.
- تحلیل و درک کدهای برنامه‌نویسی
بهره‌گیری از LangChain برای تحلیل کدها و استخراج اطلاعات از پروژه‌های برنامه‌نویسی.
ایجاد سیستم‌های پشتیبانی مشتری
طراحی سیستم‌های پاسخگویی خودکار به سوالات متداول و کمک به حل مشکلات کاربران در واحدهای پشتیبانی
چطور مدل‌های زبان بزرگ معماری برنامه‌های هوشمند را متحول کردند؟ نقش کلیدی لنگ چین در این تحول چیست؟
در سال‌های اخیر، برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) رشد چشمگیری در صنایع مختلف داشته‌اند. این برنامه‌ها با بهره‌گیری از توانایی مدل‌هایی مانند GPT، وظایفی چون پردازش زبان طبیعی، تحلیل داده‌ها و تعامل با کاربران را انجام می‌دهند. در این میان، LangChain به‌عنوان یک چارچوب متن‌باز، نقشی کلیدی در تسهیل توسعه و یکپارچه‌سازی این برنامه‌ها ایفا کرده است.
چطور لنگ چین قابلیت‌های مدل‌های زبان بزرگ را به ابزارهای واقعی تبدیل می‌کند؟
LangChain یک چارچوب متن‌باز است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ را با منابع داده خارجی، APIها و سیستم‌های مختلف یکپارچه کنند. این چارچوب با ارائه ابزارهایی مانند:
- زنجیره‌ها (Chains): ترکیب مراحل مختلف پردازش داده در یک جریان کاری منسجم،
- نمایه‌سازی (Indexing): سازمان‌دهی اطلاعات برای دسترسی سریع‌تر،
- نمایه‌سازی بازیابی-تقویت‌شده (Retrieval-Augmented Generation – RAG): تقویت پاسخ‌ها با استفاده از داده‌های بازیابی‌شده، فرآیند توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی را ساده‌تر و سریع‌تر می‌کند.
لنگ چین چگونه فناوری‌های هوش مصنوعی را به هم متصل می‌کند؟
LangChain با فراهم کردن امکانات زیر جایگاه ویژه‌ای در اکوسیستم هوش مصنوعی به خود اختصاص داده است:
- زنجیره‌ها (Chains): ایجاد جریان‌های کاری چندمرحله‌ای برای پردازش داده‌ها و تعاملات پیچیده.
- مدیریت حافظه (Memory Management): ذخیره و بازیابی اطلاعات برای حفظ زمینه و تعامل مستمر با کاربران.
یکپارچه‌سازی با منابع داده خارجی: اتصال آسان به پایگاه‌های داده، APIها و دیگر سیستم‌های اطلاعاتی برای غنی‌سازی توانایی مدل‌های زبان.
این ویژگی‌ها به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد برنامه‌هایی پیچیده و هوشمند ایجاد کنند که قادر به انجام وظایف چندمرحله‌ای و تعامل پیشرفته با کاربران باشند.
لنگ چین در عمل؛ کاربردهایی که صنایع را متحول می‌کنند
برخی از مهم‌ترین کاربردهای LangChain در صنایع مختلف عبارتند از:
- چت‌بات‌های هوشمند: طراحی سیستم‌های پشتیبانی مشتری که قادر به پاسخگویی به سوالات پیچیده و انجام وظایف متنوع باشند.
- خلاصه‌سازی اسناد: استفاده در سامانه‌های علمی و تحقیقاتی برای استخراج اطلاعات کلیدی از مقالات و گزارش‌ها.
- تولید داده‌های مصنوعی: در صنایع بازی‌سازی و تولید محتوا برای ایجاد سناریوها و دیالوگ‌های طبیعی.
- تحلیل کد: به کارگیری در ابزارهای توسعه نرم‌افزار برای تحلیل، بازبینی و بهبود کیفیت کدهای برنامه‌نویسی.
لنگ چین از درون؛ بررسی اجزای کلیدی مثل زنجیره‌ها، عامل‌ها، حافظه و ابزارها
LangChain یک چارچوب متن‌باز برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) است که با استفاده از اجزای متنوع، به توسعه‌دهندگان امکان ساخت برنامه‌های پیچیده و منعطف را می‌دهد. در این بخش به معرفی مفاهیم اصلی این چارچوب می‌پردازیم:
درک صحیح از LangChain نیازمند آشنایی با مبانی مدل‌های زبان بزرگ است. اگر هنوز با مفاهیم پایه‌ای LLMها آشنا نیستید، در مقاله‌ای جداگانه به‌طور کامل مدل‌های زبان بزرگ و نحوه عملکرد آن‌ها را بررسی کرده‌ایم.
۱. زنجیره‌ها (Chains)
زنجیره‌ها در LangChain توالی‌ای از مراحل هستند که خروجی هر مرحله به ورودی مرحله بعدی تبدیل می‌شود. این ساختار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد جریان‌های کاری ساخت‌یافته‌ای ایجاد کنند که شامل مدل‌های زبان، APIهای خارجی و پایگاه‌های داده باشد.
انواع زنجیره‌ها:
- زنجیره‌های ساده: جریان کاری خطی که هر مرحله، ورودی را پردازش کرده و به مرحله بعدی می‌فرستد.
- زنجیره‌های ترتیبی: چندین زنجیره متصل به هم برای ایجاد جریان‌های کاری پیچیده‌تر.
- زنجیره‌های LlamaIndex: یکپارچه‌سازی مدل‌های زبان با منابع داده ساخت‌یافته.
- زنجیره‌های سفارشی: تعریف منطق‌های اختصاصی برای ترکیب توابع مختلف بر اساس نیاز.
۳. عامل‌ها (Agents)
عامل‌ها انتزاعی فراتر از زنجیره‌ها هستند که به مدل‌های زبان امکان تصمیم‌گیری پویا بر اساس ورودی‌ها را می‌دهند. عامل‌ها می‌توانند اقداماتی مانند فراخوانی ابزارها، جستجو در داده‌ها یا تعامل با کاربران را انجام دهند.
ویژگی‌های کلیدی عامل‌ها:
- عملیات: اقداماتی که باید توسط عامل انجام شود.
- ورودی عملیات: داده‌های مورد نیاز برای انجام هر عملیات.
- ورودی ابزار: دسترسی به ابزارهایی که عامل می‌تواند برای انجام عملیات از آن‌ها استفاده کند.
- ورودی حافظه: اطلاعات قبلی که برای تصمیم‌گیری‌های بهتر استفاده می‌شود.
این ساختار به عامل‌ها امکان می‌دهد که وظایف پیچیده و چندمرحله‌ای را به صورت خودکار و هوشمندانه مدیریت کنند.
۳. حافظه (Memory)
حافظه در LangChain به اطلاعاتی اطلاق می‌شود که در طول تعاملات ذخیره شده و در تعاملات بعدی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این ویژگی به مدل زبان کمک می‌کند تا پاسخ‌هایی شخصی‌تر و با توجه به سابقه مکالمه ارائه دهد.
انواع حافظه:
- حافظه با بافر مکالمه: ذخیره‌سازی تاریخچه کامل مکالمه برای تعاملات مستمر.
- حافظه با خلاصه‌سازی مکالمه: خلاصه‌سازی اطلاعات تعاملات برای بهینه‌سازی مصرف منابع.
استفاده از حافظه باعث می‌شود که تعاملات طبیعی‌تر، عمیق‌تر و کاربرمحورتر شوند.
۵. ابزارها و پلاگین‌ها (Tools & Plugins)
ابزارها و پلاگین‌ها توابعی هستند که مدل زبان می‌تواند آن‌ها را برای انجام وظایف خاص فراخوانی کند. این ابزارها می‌توانند شامل جستجو در وب، پردازش داده‌ها، تعامل با پایگاه‌های داده یا فراخوانی APIهای خارجی باشند.
ویژگی‌های ابزارها:
- ورودی ابزار: داده‌هایی که برای اجرای ابزار لازم است.
- خروجی ابزار: نتایجی که از استفاده از ابزار به دست می‌آید.
- تعریف ابزار: شامل نام ابزار، توضیحات عملکرد آن و ورودی‌های مورد نیاز.
استفاده از ابزارها، توانمندی‌های مدل‌های زبان را فراتر از پردازش متن برده و آن‌ها را به موجودیت‌هایی فعال و چندوظیفه‌ای تبدیل می‌کند.
درون لنگ چین چه می‌گذرد؟ بررسی معماری ماژولار و جریان‌های درونی
LangChain با طراحی ماژولار و قابل گسترش خود، ساخت برنامه‌های پیچیده و مقیاس‌پذیر مبتنی بر LLMها را ممکن می‌سازد. این معماری سه لایه اصلی دارد:
عملکرد لایه‌های LangChain
- langchain-core: شامل انتزاع‌های پایه‌ای برای اجزایی مانند مدل‌های چت، ذخیره‌سازهای برداری و ابزارها است. این بخش بدون وابستگی به سرویس‌های شخص ثالث توسعه یافته و هسته‌ی مستقل LangChain را تشکیل می‌دهد.
- langchain: بسته اصلی که شامل زنجیره‌ها (Chains) و استراتژی‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval) است. این لایه ساختار شناختی برنامه‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و مستقل از ادغام‌های خاص است.
- بسته‌های ادغام (Integration Packages): این بسته‌ها مانند langchain-openai یا langchain-anthropic به منظور یکپارچه‌سازی آسان با ارائه‌دهندگان مدل‌های زبان مختلف طراحی شده‌اند. این جداسازی، مدیریت وابستگی‌ها و نسخه‌بندی را ساده‌تر کرده است.
این ساختار لایه‌ای به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد اجزای مختلف را به‌صورت مستقل توسعه داده و به شکلی انعطاف‌پذیر با یکدیگر ترکیب کنند.
طراحی ماژولار و قابل گسترش لنگ چین
LangChain با بهره‌گیری از طراحی ماژولار، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که اجزا و ابزارها را بر اساس نیازهای خاص خود ترکیب و سفارشی‌سازی کنند. این چارچوب علاوه بر انعطاف‌پذیری، فرآیندهای توسعه، تست و استقرار را با استفاده از ابزارهای متنوعی تسهیل می‌کند. از جمله این ابزارها می‌توان به LangGraph، LangServe و LangSmith اشاره کرد.
۱. LangGraph: مدل‌سازی برنامه‌های چندعاملی و با وضعیت (Stateful)
LangGraph ابزاری است که برای ساخت برنامه‌های چندعاملی و با وضعیت طراحی شده است. این ابزار با مدل‌سازی مراحل به‌صورت گراف، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا برنامه‌هایی با جریان‌های پیچیده و چندگانه بسازند.
۲. LangServe: استقرار برنامه‌ها به‌صورت APIهای RESTful
LangServe این امکان را فراهم می‌آورد که برنامه‌های ساخته‌شده با LangChain به‌صورت APIهای RESTful مستقر شوند. این ابزار به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا برنامه‌های خود را به راحتی به محیط‌های تولیدی منتقل کنند و از قابلیت‌های API برای تعامل با سیستم‌های دیگر استفاده نمایند.
۳. LangSmith: اشکال‌زدایی، تست و نظارت
LangSmith پلتفرمی است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان را اشکال‌زدایی، تست و نظارت کنند. این ابزار عملکرد و قابلیت اطمینان برنامه‌ها را بهبود می‌بخشد و امکان بررسی دقیق‌تر تعاملات مدل‌ها را فراهم می‌کند.
لنگ چین در عمل؛ کاربردهای کلیدی در ساخت سیستم‌های هوشمند و مؤثر
LangChain به‌عنوان یک چارچوب متن‌باز، ابزارهای قدرتمندی برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) فراهم می‌کند. این ابزارها به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا برنامه‌هایی با قابلیت‌های پیشرفته ایجاد کنند. در این بخش به برخی از کاربردهای رایج این چارچوب پرداخته می‌شود:
۱. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
LangChain این امکان را فراهم می‌آورد که چت‌بات‌هایی ساخته شوند که قادر به حفظ زمینه مکالمات قبلی و ارائه پاسخ‌های دقیق و مرتبط هستند. با استفاده از حافظه و تعامل با منابع داده، این چت‌بات‌ها می‌توانند تجربه کاربری بهتری ارائه دهند. برای مثال، یک چت‌بات پشتیبانی مشتری می‌تواند با یادآوری تعاملات گذشته، پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده و به‌موقع ارائه دهد.
۲. خلاصه‌سازی اسناد
LangChain این امکان را می‌دهد که اسناد طولانی و پیچیده را به خلاصه‌های مختصر و مفید تبدیل کنیم. این قابلیت به‌ویژه در محیط‌های پژوهشی و تجاری که با حجم زیادی از اطلاعات روبه‌رو هستند، بسیار کاربردی است. برای مثال، یک دستیار پژوهشی می‌تواند مقالات علمی را فهرست‌برداری کرده و خلاصه‌هایی از آن‌ها ارائه دهد تا زمان و انرژی پژوهشگران صرف جستجو و بررسی جزئیات نشود.
۳. ساخت سیستم‌های پاسخگویی به سوالات با داده‌های سفارشی
با استفاده از تکنیک “تولید تقویت‌شده با بازیابی” (Retrieval-Augmented Generation – RAG)، LangChain به ساخت سیستم‌های پاسخگویی به سوالات کمک می‌کند. این سیستم‌ها قادرند به داده‌های خاص و منابع سفارشی دسترسی پیدا کنند. به‌عنوان مثال، یک سیستم پرسش و پاسخ می‌تواند اطلاعات مرتبط را از پایگاه‌های داده یا اسناد استخراج کرده و پاسخ‌های دقیق و مناسب به سوالات کاربر بدهد.
۴. طراحی گردش‌کارهای پویا با عامل‌های هوش مصنوعی
LangChain به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که گردش‌کارهای پیچیده‌ای بسازند که در آن عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصمیم‌گیری کرده و اقدامات مختلفی انجام دهند. این عامل‌ها قادرند با توجه به ورودی‌های مختلف، مسیرهای مختلفی را طی کرده و وظایف مختلفی را انجام دهند. برای مثال، یک سیستم پشتیبانی مشتری می‌تواند با توجه به نوع درخواست، کاربر را به بخش مناسب هدایت کند.
جمع‌بندی و نگاهی به آینده لنگ چین در مسیر تحول هوش مصنوعی
LangChain به‌عنوان یک چارچوب متن‌باز پیشرفته، مسیر توسعه برنامه‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبان را هموار کرده است. برخی از نکات برجسته این چارچوب عبارتند از:
- یکپارچگی با منابع داده‌ای خارجی:
امکان اتصال مدل‌های زبان به پایگاه‌های داده و منابع اطلاعاتی متنوع برای ارتقاء عملکرد برنامه‌ها.
- مدیریت حافظه و تعاملات چندمرحله‌ای:
با استفاده از ساختارهای حافظه، امکان ساخت برنامه‌های با قابلیت حفظ زمینه مکالمات و انجام تعاملات پیچیده فراهم شده است.
- تعامل با ابزارها و APIها:
LangChain توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا برنامه‌هایی با قابلیت‌های گسترده و متنوع ایجاد کنند.
با وجود امکانات گسترده، استفاده بهینه از LangChain نیازمند درک عمیق از مفاهیم معماری، مدیریت پرامپت‌ها و طراحی ساختارهای کارآمد است. توسعه‌دهندگان باید با دقت این جنبه‌ها را مدیریت کنند تا بتوانند بهترین نتایج را از این چارچوب قدرتمند به دست آورند.
با رشد سریع پذیرش LangChain در جامعه توسعه‌دهندگان، می‌توان انتظار داشت که در آینده شاهد حضور پررنگ‌تر این چارچوب در پروژه‌های متنوع صنعتی و تحقیقاتی باشیم.
.svg )
.svg )
.svg )
دیدگاهتان را بنویسید