بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية باستخدام LangChain
تعرف على LangChain ومصطلحاته مفتاح ، واكتشف كيفية بناء مساعدك لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لهذا الإطار القوي.
سنغطي ما يلي...
كما تناولنا في الدروس السابقة، تُعدّ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) العمود الفقري للذكاء الاصطناعي التوليدي، إذ تُمكّن من توليد نصوص متطورة بناءً على مُدخلات المستخدم. وتعتمد فعالية هذه النماذج بشكل كبير على كيفية تفسيرها واستجابتها للمُطالبات - تلك التعليمات المُصممة بعناية والتي تُوجّه استجاباتها.
الآن، لنتعمق أكثر في LangChain، وهو إطار عمل مبني على مبادئ نماذج LLM والمطالبات. يُبسّط LangChain عملية التفاعل مع نماذج LLM، ويُمكّن المطورين من إنشاء سير عمل مُعقّدة تُوظّف كامل إمكانات هذه النماذج.
ما هو LangChain؟
LangChain هو إطار عمل قوي مصمم لمساعدة المطورين بناء تطبيقات باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). يُمكّن هذا الإطار المستخدمين من ربط مكونات نظام نموذج اللغة المختلفة بطريقة متماسكة وموحدة. يُمكن اعتبار LangChain بمثابة مجموعة أدوات تُبسط عملية إنشاء سير عمل مُعقدة تتضمن إنشاء النصوص واسترجاع البيانات ومهام أخرى باستخدام نماذج اللغات الكبيرة.
هل تعلم؟
لا يشير LangChain إلى سلسلة لغات محددة أو سلسلة أحداث مترابطة، بل هو مستوحى من مفهوم سلسلة التوريد، حيث تتعاون مكونات مختلفة لإنتاج منتج نهائي. في هذه الحالة، يكون "المنتج" تطبيق ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وفائدة.
المصطلحات الرئيسية
فيما يلي بعض المصطلحات مفتاح التي يجب أن تعرفها:
نموذج التوجيه: يُرشد نموذج التوجيه نموذج اللغة في الاستجابة لنا، ويضمن معرفة الذكاء الاصطناعي بنوع المعلومات التي نريدها.
الذاكرة: تسمح الذاكرة للذكاء الاصطناعي بتذكر التفاصيل من المحادثات السابقة، مما يجعل التفاعل أكثر تخصيصًا وفائدة.
السلاسل: تسمح لنا بربط نماذج اللغة بالذاكرة والأدوات الأخرى، مما يؤدي إلى إنشاء سير عمل لمساعدنا.
معلومة طريفة: LangChain مشروع مفتوح المصدر، أي أنه يُطوَّر ويُصان من قِبل مجتمع من المطورين. وقد أدى هذا النهج التعاوني إلى ابتكارات سريعة ووفرة من الموارد للمستخدمين.
قم ببناء مساعد توصية المطاعم الخاص بك
دعونا ننشئ مساعدًا ذكيًا يسأل المستخدمين عن تفضيلاتهم في تناول الطعام ويوصي بالمطاعم المثالية.
توضيح
دعونا نقوم بتقسيم الرسم التخطيطي لفهم كيفية عمل LangChain:
١. إدخال المستخدم: يُدخل المستخدم موضوعًا مُحددًا، مثل "إيطالي، نيويورك، متوسط". يُحدد هذا إدخال المطبخ والموقع ونطاق السعر المطلوب.
٢. قالب موجه: يستخدم LangChain قالبًا مُعَدًّا مسبقًا لتنظيم إدخال المستخدم في استعلام واضح لـ LLM. القالب في هذه الحالة هو: اقترح مطعمًا في {location} يُقدم طعامًا من نوع {cuisine} ضمن ميزانية {price_range} . بملء الأقواس إدخال المستخدم، يُصبح القالب: اقترح مطعمًا في نيويورك يُقدم طعامًا إيطاليًا ضمن ميزانية متوسطة .
٣. نموذج ماجستير القانون: يستغل هذا النموذج معرفته الواسعة وفهمه للغة لتوليد استجابة مناسبة. في هذا المثال، قد يقترح ماجستير القانون مطعم توني الإيطالي كخيار مناسب.
٤. استجابة مُولّدة من قِبل LLM: تُعرض استجابة LLM، وهي المطعم المُوصى به، على المستخدم. تُصمّم هذه استجابة خصيصًا للاستعلام، مما يُظهر قدرة LLM على توفير معلومات ذات صلة بالسياق.
لماذا نحتاج إلى LangChain؟
يُبسّط LangChain بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال ربط نماذج اللغة بالذاكرة والأدوات الخارجية، مما يُبسّط سير العمل، ويجعل التفاعلات أكثر ذكاءً. بدون ذلك، سيتعيّن على المطورين إدارة عمليات التكامل المعقدة وتتبع المحادثات يدويًا. على سبيل المثال:
بدون LangChain، قد ينسى الروبوت تفاصيل من محادثات سابقة، مثل رقم طلبك. ويحتاج المطورون إلى كتابة شيفرة برمجية إضافية لجعله يتذكر. على سبيل المثال، إذا سألتَ " أين طلبي؟" ثم أدخلتَ رقم الطلب لاحقًا، فلن يربط الروبوت بين الاثنين إلا إذا تمت برمجته على ذلك.
مع LangChain ، يتذكر البوت تلقائيًا. يمكنك أن تقول: "أين طلبي؟" ، ثم يُصبح رقم طلبي 12345، ويستجيب بشكل صحيح دون الحاجة إلى جهد إضافي من المطور.
بعض أدوات LangChain
يدعم LangChain مجموعة من الأدوات، ولكل منها دور محدد في إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذكية.
LangServe هو خادم الذي يتعامل مع الطلبات ويضمن سير كل شيء بسلاسة.
LangSmith هي الأداة لبناء وإدارة تطبيقات LangChain.
LangFlow هي الأداة المستخدمة لتصور وإنشاء سير عمل معقدة.
فتح LangChain
لقد رأيتَ للتوّ لمحةً عمّا يمكن أن تقدمه LangChain. هل أنت مستعدّ للتعمق أكثر؟ انضمّ إلى دورتنا الشاملة: أطلق العنان لقوة نماذج اللغات الكبيرة باستخدام LangChain ، واستكشف الإمكانات الكاملة لهذه الأداة الفعّالة، وتعلّم كيفية بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي متطورة.