سایت خبرکاو

جستجوگر هوشمند اخبار و مطالب فناوری

مقدمه‌ای بر LangChain: مدل‌سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی

به دنیای LangChain خوش آمدید، جایی که هوش مصنوعی (AI) و ذهن انسان برای ایجاد برنامه‌های کاربردی زبان پیشگامانه همگرا می‌شوند. قدرت مدل‌سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی را آزاد کنید و به دنیایی شیرجه بزنید که در آن امکانات به اندازه تخیل شما گسترده است. فهرست مطالب خوراکی های کلیدی LangChain یک چارچوب هوش مصنوعی با ویژگی های منحصر به فرد است که توسعه برنامه های کاربردی مبتنی بر زبان را ساده می کند. مجموعه‌ای از ...

به دنیای LangChain خوش آمدید، جایی که هوش مصنوعی (AI) و ذهن انسان برای ایجاد برنامه‌های کاربردی زبان پیشگامانه همگرا می‌شوند. قدرت مدل‌سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی را آزاد کنید و به دنیایی شیرجه بزنید که در آن امکانات به اندازه تخیل شما گسترده است.

فهرست مطالب

خوراکی های کلیدی

LangChain یک چارچوب هوش مصنوعی با ویژگی های منحصر به فرد است که توسعه برنامه های کاربردی مبتنی بر زبان را ساده می کند.

مجموعه‌ای از ویژگی‌ها را برای هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، از جمله مدل I/O و اتصال داده، رابط زنجیره‌ای و حافظه، عامل‌ها و تماس‌ها.

LangChain دارای موارد و مثال‌های متعددی در دنیای واقعی است، به‌علاوه ابزارهای اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی برای توسعه برنامه‌های زبانی مجهز به هوش مصنوعی آماده تولید.

درک LangChain: یک مرور کلی

لوگوی LangChain، متشکل <a href= از یک ایموجی طوطی و یک شکلک زنجیره ای" loading="lazy">

LangChain یک چارچوب ماژولار است که توسعه برنامه های کاربردی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین را تسهیل می کند. در پایتون و جاوا اسکریپت موجود است. این توسط شرکت های جهانی، استارت آپ ها و افراد مورد استفاده قرار می گیرد و آن را به ابزاری همه کاره در حوزه علوم کامپیوتر تبدیل می کند. اما دقیقا چه چیزی LangChain را از سایر چارچوب های هوش مصنوعی متمایز می کند؟

این راز در آپشن های منحصربه‌فرد آن نهفته است، ارائه طیف گسترده‌ای از ابزارها برای ایجاد برنامه‌هایی که توانایی‌های پردازش زبان مغز انسان را تقلید می‌کنند. LangChain فرآیند ایجاد رابط های کاربردی هوش مصنوعی مولد، ساده کردن استفاده از ابزارهای مختلف پردازش زبان طبیعی و سازماندهی حجم زیادی از داده ها را برای دسترسی آسان ساده می کند. LangChain از ساختن سیستم‌های پاسخ‌گویی به پرسش بر روی اسناد خاص گرفته تا توسعه چت‌بات‌ها و عوامل، ارزش خود را در دنیای هوش مصنوعی مدرن ثابت می‌کند. بیایید نگاهی به آن ویژگی ها بیندازیم.

ویژگی های کلیدی LangChain

LangChain دارای طیف وسیعی از ویژگی ها است، مانند:

مدل I/O

بازیابی

رابط زنجیره ای

حافظه

عوامل

پاسخ به تماس ها

همه این ویژگی‌ها برای ایجاد برنامه‌های کاربردی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی شده‌اند که می‌توانند با هوش انسانی رقابت کنند، با هدف نهایی دستیابی به هوش عمومی مصنوعی از طریق استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، با الهام از پیچیدگی مغز انسان و پیچیدگی‌های ذهن انسان.

مدل I/O و بازیابی

مدل I/O و بازیابی سنگ بنای توانایی LangChain برای ایجاد برنامه های کاربردی قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی است. این ویژگی ها ارائه می دهند:

ادغام یکپارچه با مدل های مختلف زبان

ادغام یکپارچه با منابع داده خارجی

افزایش قابلیت های برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه های عصبی

مدل I/O مدیریت اعلان‌ها را تسهیل می‌کند و مدل‌های زبان را قادر می‌سازد از طریق رابط‌های مشترک فراخوانی شوند و اطلاعات را از خروجی‌های مدل شبکه عصبی استخراج کنند. به طور موازی، بازیابی دسترسی به داده های خاص کاربر را که بخشی از مجموعه آموزشی مدل نیستند، فراهم می کند.

این ویژگی‌ها با هم، زمینه را برای بازیابی تولید گفت ه (RAG) فراهم می‌کنند، تکنیکی که شامل زنجیره‌هایی است که داده‌ها را از یک منبع خارجی برای استفاده در مرحله تولید، مانند خلاصه کردن متون طولانی یا پاسخ دادن به سؤالات بر روی منابع داده خاص که توسط شبکه‌های عصبی عمیق تغذیه می‌شوند، بازیابی می‌کنند. .

رابط زنجیره ای و حافظه

کارایی و مقیاس پذیری برای موفقیت هر برنامه ای بسیار مهم است. رابط زنجیره ای و ویژگی های حافظه LangChain به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا با کنترل جریان اطلاعات و ذخیره سازی داده ها، با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق، برنامه های کارآمد و مقیاس پذیر بسازند.

آیا نمی دانید چه چیزی این ویژگی ها را در فرآیند توسعه حیاتی می کند؟ رابط زنجیره ای در LangChain برای برنامه هایی طراحی شده است که نیاز به رویکرد "زنجیره ای" دارند، که می تواند داده های ساختار یافته و داده های بدون ساختار را مدیریت کند. در همین حال، حافظه در LangChain به عنوان حالتی تعریف می‌شود که بین تماس‌های یک زنجیره/عامل باقی می‌ماند و می‌تواند برای ذخیره اطلاعات پردازش شده توسط شبکه‌های عصبی کانولوشنال استفاده شود (در برنامه‌های چت مانند مهم است، زیرا مکالمات معمولاً به پیام‌های قبلی اشاره می‌کنند).

نمایندگان و تماس های تلفنی

برای ایجاد برنامه‌های کاربردی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان به گزینه‌های انعطاف‌پذیری و سفارشی‌سازی نیاز دارند. عوامل LangChain و آپشن های callback دقیقاً همین را ارائه می‌دهند و قابلیت‌های پردازش زبان ذهن انسان را شبیه‌سازی می‌کنند. بیایید تحلیل کنیم که چگونه این ویژگی ها توسعه دهندگان را با ابزارهایی برای ساختن برنامه های کاربردی زبان منحصر به فرد و قدرتمند مجهز می کنند.

نمایندگان در LangChain مسئول تصمیم گیری در مورد اقداماتی که باید انجام شوند، اجرای آن اقدامات، مشاهده نتایج و تکرار این فرآیند تا تکمیل هستند.

Callback ها ادغام چند مرحله از یک برنامه LLM را امکان پذیر می کند و امکان پردازش داده های ساختاریافته و بدون ساختار را فراهم می کند.

نصب و راه اندازی LangChain

استفاده از LangChain مستلزم نصب چارچوب مربوطه برای پایتون یا جاوا اسکریپت است.

Pip می تواند برای نصب LangChain برای Python استفاده شود. انجام آن آسان و سریع است و دستورالعمل های نصب در اسناد پایتون ارائه شده است. برای جاوا اسکریپت، npm ابزار توصیه شده برای نصب LangChain است. باز هم، دستورالعمل ها در اسناد npm ارائه شده است.

LangChain برای جاوا اسکریپت را می توان در پلتفرم های مختلفی مستقر کرد. این شامل:

Node.js

کارگران Cloudflare

Vercel / Next.js (توابع مرورگر، بدون سرور و لبه)

توابع لبه Supabase

مرورگرهای وب

دنو

زبان بیان LangChain (LCEL)

زبان بیان LangChain (LCEL) ویژگی های زیر را ارائه می دهد:

رویکردی اعلامی برای ساخت زنجیره ای

پشتیبانی استاندارد برای عملیات جریان، دسته‌ای و ناهمزمان

یک رویکرد ساده و آشکار برای تعامل با اجزای اصلی

توانایی به هم رشته کردن چندین مدل زبان در یک دنباله

LCEL به توسعه‌دهندگان در ساخت زنجیره‌های ترکیب‌پذیر، ساده‌سازی فرآیند کدگذاری، و قادر ساختن آن‌ها به ایجاد برنامه‌های قدرتمند زبان مبتنی بر هوش مصنوعی به آسانی کمک می‌کند. یک راه منظم برای یادگیری LCEL از طریق معلم LangChain است که می تواند به طور تعاملی شما را از طریق برنامه درسی LCEL راهنمایی کند.

موارد و مثال های استفاده در دنیای واقعی

تطبیق پذیری و قدرت LangChain در برنامه های کاربردی متعدد در دنیای واقعی آن مشهود است. برخی از این کاربردها عبارتند از:

سیستم های پرسش و پاسخ

تحلیل داده ها

درک کد

چت ربات ها

خلاصه سازی

این برنامه ها را می توان در صنایع مختلف به کار برد.

ادغام های LangChain از آخرین فناوری NLP برای ایجاد برنامه های کاربردی موثر استفاده می کنند. نمونه هایی از این برنامه ها عبارتند از:

چت ربات های پشتیبانی مشتری که از مدل های زبان بزرگ برای ارائه کمک دقیق و به موقع استفاده می کنند

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها که از هوش مصنوعی برای درک حجم وسیعی از اطلاعات استفاده می کنند

دستیارهای شخصی که از قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی برای ساده کردن کارهای روزانه استفاده می کنند

این نمونه‌های دنیای واقعی پتانسیل عظیم LangChain و توانایی آن در ایجاد انقلابی در نحوه تعامل ما با مدل‌های زبان مبتنی بر هوش مصنوعی را نشان می‌دهند، و آینده‌ای را ایجاد می‌کنند که در آن هوش مصنوعی و هوش انسانی به طور یکپارچه برای حل مشکلات پیچیده با هم همکاری می‌کنند.

اشکال زدایی و بهینه سازی با LangSmith

همانطور که توسعه دهندگان برنامه های زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی را با LangChain ایجاد می کنند، اشکال زدایی و بهینه سازی بسیار مهم می شود. LangSmith یک ابزار اشکال زدایی و بهینه سازی است که برای کمک به توسعه دهندگان در ردیابی، ارزیابی و نظارت بر برنامه های مدل زبان LangChain طراحی شده است.

استفاده از LangSmith به توسعه دهندگان کمک می کند تا کارهای زیر را انجام دهند:

در کاربردهای خود به آمادگی تولید برسند

در برنامه های خود دید در سطح سریع به دست آورند

مسائل بالقوه را شناسایی کنید

دریافت بینش در مورد چگونگی بهینه سازی برنامه ها برای عملکرد بهتر

با در اختیار داشتن LangSmith، توسعه‌دهندگان می‌توانند با اطمینان برنامه‌های زبان مبتنی بر هوش مصنوعی را ایجاد و اجرا کنند که هم قابل اعتماد و هم کارآمد هستند.

آینده LangChain و مدل سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی

مسیر آینده LangChain و مدل‌سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی، با پیشرفت‌های مداوم فناوری، ادغام‌ها و مشارکت‌های جامعه، امیدوارکننده به نظر می‌رسد. با پیشرفت فناوری، پتانسیل LangChain و مدل‌سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی باید به رشد خود ادامه دهد.

افزایش ظرفیت، ادغام بینش و زبان و کاربردهای بین رشته‌ای تنها تعدادی از پیشرفت‌های تکنولوژیکی است که می‌توان انتظار داشت در آینده LangChain شاهد آن باشیم. مشارکت‌های جامعه، مانند توسعه برنامه‌های کاربردی GPT-4 و پتانسیل رسیدگی به مشکلات دنیای واقعی، نیز نقش مهمی در شکل‌دهی آینده مدل‌سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا خواهند کرد.

در حالی که خطرات بالقوه باید در نظر گرفته شود - مانند سوگیری، حریم خصوصی و مسائل امنیتی - آینده LangChain نویدبخش است. از آنجایی که پیشرفت‌های مستمر در فناوری، ادغام‌ها و مشارکت‌های جامعه باعث تکامل آنچه با مدل‌های زبانی بزرگ امکان‌پذیر است، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که LangChain:

نقش مهمی در شکل دادن به چشم انداز هوش مصنوعی ایفا می کند

امکان ترجمه کارآمدتر و دقیق تر زبان

تسهیل پردازش و درک زبان طبیعی

افزایش ارتباطات و همکاری بین زبان ها و فرهنگ ها

خلاصه

LangChain دنیای مدل‌سازی زبان مبتنی بر هوش مصنوعی را متحول می‌کند و یک چارچوب مدولار ارائه می‌کند که توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را ساده می‌کند. LangChain با ویژگی های همه کاره خود، ادغام یکپارچه با مدل های زبان و منابع داده، و جامعه رو به رشدی از مشارکت کنندگان، آماده است تا پتانسیل کامل برنامه های زبان مبتنی بر هوش مصنوعی را باز کند. همانطور که به آینده می نگریم، مدل سازی زبان مبتنی بر لانگ چین و هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد و چشم انداز هوش مصنوعی را شکل می دهد و نحوه تعامل ما با دنیای دیجیتال را متحول می کند.

سوالات متداول در مورد LangChain

LangChain برای چه مواردی استفاده می شود؟

LangChain کتابخانه ای برای کمک به توسعه دهندگان در ساخت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی با مدل های زبانی است. این فرآیند سازماندهی حجم زیادی از داده ها را ساده می کند و LLM ها را قادر می سازد تا بر اساس به روزترین اطلاعات موجود به صورت آنلاین پاسخ هایی تولید کنند. همچنین به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که مدل های زبان را با سایر اجزای خارجی ترکیب کنند تا برنامه های کاربردی مبتنی بر LLM را توسعه دهند که از متن آگاه هستند.

مفهوم LangChain چیست؟

LangChain یک چارچوب متن باز است که توسعه برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی و چت بات ها را با استفاده از مدل های زبان بزرگ تسهیل می کند. این یک رابط استاندارد برای تعامل با مدل های زبان، و همچنین ویژگی هایی برای ایجاد برنامه های پیچیده را فراهم می کند.

تفاوت LangChain و LLM چیست؟

LangChain طیف گسترده ای از ویژگی ها از جمله رابط عمومی برای LLM ها، چارچوب برای کمک به مدیریت درخواست ها، رابط مرکزی برای حافظه بلند مدت و موارد دیگر را ارائه می دهد، در حالی که LLM بر ایجاد زنجیره ای از حافظه های سطح پایین تمرکز دارد.

خبرکاو