ما هو LangChain؟
LangChain هو إطار عمل قوي مفتوح المصدر مصمم لتبسيط إنشاء التطبيقات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يوفر واجهة قياسية لـ “تسلسل” المكونات المختلفة معًا، مما يسمح للمطورين بإنشاء تطبيقات معقدة ومدركة للبيانات وذات طابع وكيل. من خلال ربط نماذج اللغة الكبيرة بمصادر بيانات خارجية وتمكينها من التفاعل مع بيئتها، يتجاوز LangChain مجرد استدعاءات API البسيطة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة حقًا.
الميزات الرئيسية
- مكونات معيارية: يعتمد LangChain على مجموعة من التجريدات المعيارية للنماذج، والموجهات، والفهارس، والذاكرة، والسلاسل، والوكلاء، والتي يمكن دمجها وتخصيصها بسهولة.
- السلاسل (Chains): ادمج نماذج اللغة الكبيرة مع مكونات أخرى لتنفيذ سلسلة من العمليات. تربط السلاسل البسيطة موجهًا ونموذج لغة كبير، بينما يمكن أن تتضمن السلاسل الأكثر تعقيدًا خطوات ومصادر بيانات متعددة.
- الوكلاء والأدوات (Agents and Tools): قم بتمكين نماذج اللغة الكبيرة من اتخاذ القرارات، واتخاذ الإجراءات، ومراقبة النتائج. يمكنك تزويد الوكلاء بـ “أدوات” (مثل محركات البحث، وواجهات برمجة التطبيقات، أو قواعد البيانات) وسيقررون بذكاء أيها يستخدمون لإنجاز مهمة ما.
- التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): اربط نماذج اللغة الكبيرة ببياناتك الخاصة. يوفر LangChain أدوات لتحميل بياناتك وتحويلها وتخزينها والاستعلام عنها، مما يسمح لنموذج اللغة الكبير بالإجابة على الأسئلة بناءً على معلومات لم يتم تدريبه عليها.
- الذاكرة (Memory): تمكين السلاسل أو الوكلاء من تذكر التفاعلات السابقة، مما يخلق تجربة محادثة متماسكة.
حالات الاستخدام
- روبوتات الدردشة الواعية بالسياق: قم ببناء روبوتات دردشة ذكية يمكنها الوصول إلى المستندات الخاصة لتقديم إجابات دقيقة وذات صلة.
- أنظمة الإجابة على الأسئلة: أنشئ أنظمة يمكنها الإجابة على أسئلة حول مستندات محددة، مثل قاعدة المعرفة الداخلية للشركة.
- الوكلاء المستقلون: طور وكلاء يمكنهم أداء مهام متعددة الخطوات، مثل حجز رحلة طيران عن طريق التفاعل مع واجهة برمجة تطبيقات الحجز أو إجراء بحث عن طريق تصفح الويب.
- تحليل البيانات: استخدم نماذج اللغة الكبيرة لتحليل البيانات المنظمة (مثل من قاعدة بيانات SQL) عن طريق منح النموذج القدرة على كتابة وتنفيذ الاستعلامات.
- التلخيص: لخص المستندات الطويلة أو المقالات أو المحادثات تلقائيًا.
البدء
إليك مثال بأسلوب “أهلاً بالعالم” باستخدام LangChain مع Python و OpenAI.
أولاً، قم بتثبيت الحزم اللازمة: ```bash pip install langchain langchain-openai
بعد ذلك، قم بتعيين مفتاح API الخاص بـ OpenAI كمتغير بيئة: ```bash export OPENAI_API_KEY=”your-api-key-here”
الآن، يمكنك إنشاء سلسلة بسيطة لتوليد اسم شركة: ```python from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
1. تهيئة نموذج اللغة الكبير
llm = ChatOpenAI(model=”gpt-3.5-turbo”)
2. إنشاء قالب موجه
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ (“system”, “أنت مستشار تسمية إبداعي.”), (“user”, “ما هو اسم جيد لشركة تصنع {product}؟”) ])
3. إنشاء محلل إخراج
output_parser = StrOutputParser()
4. بناء السلسلة باستخدام لغة تعبير LangChain (LCEL)
chain = prompt | llm | output_parser
5. استدعاء السلسلة بمدخل
response = chain.invoke({“product”: “زجاجات مياه صديقة للبيئة”})
print(response)
التسعير
إطار عمل LangChain الأساسي مفتوح المصدر ومجاني للاستخدام بموجب ترخيص MIT. تقدم الشركة أيضًا LangSmith، وهي منصة مصاحبة لتصحيح الأخطاء واختبار وتقييم ومراقبة تطبيقات LLM، والتي تعمل بنموذج freemium مع مستويات مدفوعة للميزات المتقدمة والاستخدام الأعلى.