Tổng quan Chat Model (LLM) là gì?
Chat Model, hay Large Language Model (LLM), là mô hình học máy tiên tiến, vượt trội trong nhiều tác vụ liên quan đến ngôn ngữ. Chúng có thể tạo văn bản, dịch thuật, tóm tắt nội dung, trả lời câu hỏi và nhiều hơn nữa, mà không cần tinh chỉnh riêng cho từng trường hợp.
Điểm đặc biệt của LLM hiện đại là giao diện chat model, nhận danh sách tin nhắn làm đầu vào và trả về một tin nhắn làm đầu ra. Thế hệ chat model mới nhất còn có thêm các khả năng như gọi công cụ (tool calling), tạo đầu ra có cấu trúc và xử lý đa phương thức (multimodality).
Tính năng LangChain và Chat Model: Sức mạnh cộng hưởng
LangChain cung cấp một giao diện nhất quán để làm việc với chat model từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, đồng thời hỗ trợ giám sát, gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng sử dụng LLM.
Một số tính năng nổi bật của LangChain bao gồm: tích hợp với nhiều nhà cung cấp chat model (Anthropic, OpenAI, Ollama, Microsoft Azure, Google Vertex, Amazon Bedrock, Hugging Face, Cohere, Groq), API gọi công cụ tiêu chuẩn, hỗ trợ tạo đầu ra có cấu trúc, khả năng lập trình bất đồng bộ, xử lý hàng loạt hiệu quả, API streaming phong phú và tích hợp với LangSmith để giám sát và gỡ lỗi các ứng dụng LLM quy mô lớn.
Tích hợp Các loại Chat Model trong LangChain
LangChain có nhiều tích hợp chat model, cho phép bạn sử dụng nhiều mô hình từ các nhà cung cấp khác nhau. Các tích hợp này được chia thành hai loại:
**Mô hình chính thức:** Được hỗ trợ chính thức bởi LangChain và/hoặc nhà cung cấp mô hình. Bạn có thể tìm thấy chúng trong các gói `langchain`.
**Mô hình cộng đồng:** Chủ yếu được đóng góp và hỗ trợ bởi cộng đồng. Bạn có thể tìm thấy chúng trong gói `langchain-community`.
Giao diện BaseChatModel của LangChain
Chat model của LangChain triển khai giao diện `BaseChatModel`. Vì `BaseChatModel` cũng triển khai giao diện `Runnable`, chat model hỗ trợ giao diện streaming tiêu chuẩn, lập trình bất đồng bộ, xử lý hàng loạt tối ưu và nhiều hơn nữa.
Nhiều phương thức quan trọng của chat model hoạt động trên tin nhắn làm đầu vào và trả về tin nhắn làm đầu ra. Chat model cung cấp một bộ tham số tiêu chuẩn có thể được sử dụng để định cấu hình mô hình, chẳng hạn như nhiệt độ (temperature), số lượng token tối đa và thời gian chờ tối đa.
“Chat Model không chỉ là công cụ, mà là cánh cửa mở ra kỷ nguyên mới của tương tác ngôn ngữ tự nhiên.
LangChain Community
Khám phá thêm
Nâng cao kiến thức của bạn về Chat Model
Hướng dẫn gọi công cụ (Tool Calling)
Tìm hiểu cách chat model có thể sử dụng các công cụ để thực hiện các tác vụ như truy xuất dữ liệu, gọi API hoặc chạy mã tùy chỉnh.
Hướng dẫn tạo đầu ra có cấu trúc
Khám phá kỹ thuật yêu cầu chat model phản hồi theo một định dạng cụ thể (ví dụ: JSON).
Phương thức Các chính của Chat Model
Các phương thức chính của chat model bao gồm:
- `invoke`: Phương thức chính để tương tác với chat model. Nhận danh sách tin nhắn làm đầu vào và trả về danh sách tin nhắn làm đầu ra.
- `stream`: Cho phép bạn truyền (stream) đầu ra của chat model khi nó được tạo.
- `batch`: Cho phép bạn xử lý hàng loạt nhiều yêu cầu đến chat model để xử lý hiệu quả hơn.
- `bind_tools`: Cho phép bạn liên kết một công cụ với chat model để sử dụng trong ngữ cảnh thực thi của mô hình.
- `with_structured_output`: Một wrapper xung quanh phương thức để tạo đầu ra có cấu trúc.
Tham số Các tiêu chuẩn của Chat Model
Nhiều chat model có các tham số tiêu chuẩn có thể được sử dụng để định cấu hình mô hình:
- `model_name`: Tên hoặc mã định danh của mô hình AI cụ thể bạn muốn sử dụng.
- `temperature`: Kiểm soát tính ngẫu nhiên của đầu ra. Giá trị cao hơn làm cho phản hồi sáng tạo hơn, trong khi giá trị thấp hơn làm cho phản hồi tập trung và có tính xác định hơn.
- `request_timeout`: Thời gian tối đa (tính bằng giây) để chờ phản hồi từ mô hình trước khi hủy yêu cầu.
- `max_tokens`: Giới hạn tổng số token (từ và dấu chấm câu) trong phản hồi.
- `stop`: Chỉ định các chuỗi dừng cho biết khi mô hình nên ngừng tạo token.
- `max_retries`: Số lần tối đa hệ thống sẽ cố gắng gửi lại yêu cầu nếu yêu cầu đó không thành công.
- `api_key`: Khóa API cần thiết để xác thực với nhà cung cấp mô hình.
- `api_base`: URL của điểm cuối API nơi các yêu cầu được gửi.
- `default_headers`: Các tiêu đề HTTP mặc định để bao gồm trong các yêu cầu API.
- `default_query`: Các tham số truy vấn mặc định để bao gồm trong các yêu cầu API.
- `streaming`: Bật hoặc tắt tính năng streaming.
- `callbacks`: Danh sách các hàm gọi lại sẽ được gọi trong quá trình thực thi mô hình.
- `metadata`: Dữ liệu meta tùy chỉnh để liên kết với yêu cầu.
- `tags`: Danh sách các thẻ để gắn với yêu cầu.
Nâng cao Các chủ đề : Rate-limiting và Context Window
**Rate-limiting:** Nhiều nhà cung cấp chat model áp đặt giới hạn về số lượng yêu cầu có thể được thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định. Để đối phó với giới hạn tốc độ, bạn có thể điều chỉnh khoảng thời gian giữa các yêu cầu hoặc sử dụng một `BaseRateLimiter`.
**Context Window:** Cửa sổ ngữ cảnh của chat model đề cập đến kích thước tối đa của chuỗi đầu vào mà mô hình có thể xử lý cùng một lúc. Nếu đầu vào vượt quá cửa sổ ngữ cảnh, mô hình có thể không xử lý được toàn bộ đầu vào và có thể gây ra lỗi.