Giới Thiệu LangChainJS: Framework AI Cho JavaScript
LangChainJS là một framework JavaScript linh hoạt, cho phép các nhà phát triển xây dựng và thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ và agents AI. Nó cung cấp một loạt các tính năng cho những người đam mê xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), từ xây dựng các mô hình tùy chỉnh đến thao tác dữ liệu văn bản một cách hiệu quả. Đặc biệt, khả năng tích hợp dễ dàng vào các ứng dụng web giúp LangChainJS trở thành lựa chọn hàng đầu để đưa AI vào trải nghiệm người dùng.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá các thành phần thiết yếu của LangChain và cách khai thác sức mạnh của nó trong JavaScript. Từ việc tạo agents có khả năng tìm kiếm thông tin trên internet đến việc xử lý các đoạn văn bản lớn một cách thông minh, bạn sẽ học được cách LangChainJS có thể nâng cao khả năng ứng dụng của bạn.
Agents Xây Dựng AI Thông Minh
Trong LangChain, một agent là một thực thể có thể hiểu và tạo ra văn bản. Các agents này có thể được cấu hình với các hành vi và nguồn dữ liệu cụ thể, và được huấn luyện để thực hiện các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ khác nhau, biến chúng thành các công cụ linh hoạt cho nhiều ứng dụng.
Agents có thể được cấu hình để sử dụng 'tools' để thu thập dữ liệu cần thiết và đưa ra phản hồi tốt. Ví dụ, có thể sử dụng Serp API (một API tìm kiếm trên internet) để tìm kiếm thông tin liên quan đến câu hỏi hoặc đầu vào, và sử dụng nó để tạo ra phản hồi. Nó cũng có thể sử dụng 'calculator' để thực hiện các phép toán — ví dụ: để chuyển đổi đơn vị hoặc tìm phần trăm thay đổi giữa hai giá trị.
Models Các Loại Mô Hình Ngôn Ngữ
LangChain hỗ trợ ba loại mô hình: LLMs (mô hình ngôn ngữ lớn), mô hình trò chuyện và mô hình nhúng văn bản. Hãy khám phá từng loại mô hình với một số ví dụ.
Mô hình ngôn ngữ (LLMs) cho phép tạo ra văn bản dựa trên đầu vào văn bản. Mô hình trò chuyện, tiên tiến hơn, tạo ra các cuộc trò chuyện tương tác. Mô hình nhúng chuyển đổi văn bản thành vectơ số, tạo điều kiện cho các ứng dụng NLP đa dạng.
“LangChainJS là một framework JavaScript linh hoạt, cho phép các nhà phát triển xây dựng và thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ và agents AI.
Matt Nikonorov
Chunks Quản Lý Dữ Liệu Văn Bản Lớn
Các mô hình LangChain không thể xử lý văn bản lớn để tạo ra phản hồi. Đây là lúc chunks và text splitting phát huy tác dụng. Hai phương pháp đơn giản để chia dữ liệu văn bản thành chunks trước khi đưa vào LangChain là: chia theo ký tự và chia đệ quy.
Chunk size và overlap là những tham số quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất. Kích thước chunk lớn hơn có nghĩa là nhiều dữ liệu hơn trong mỗi chunk, đòi hỏi thời gian xử lý lâu hơn. Chunk overlap cho phép chia sẻ thông tin giữa các chunk, đảm bảo ngữ cảnh được duy trì.
Thử Nghiệm LangChainJS
Khám phá các tính năng tương tác của LangChainJS.
Tạo Agent Đầu Tiên
Hướng dẫn từng bước để tạo một agent đơn giản sử dụng LangChainJS.
Phân Tích Văn Bản
Thử nghiệm phân tích văn bản sử dụng các mô hình nhúng của LangChainJS.
Chains Liên Kết Các Chức Năng LLM
Chains liên kết nhiều chức năng LLM để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn, không thể thực hiện được với LLM đơn giản. Ví dụ, có thể sử dụng chains để xác định tất cả các album nhạc được đề cập trong một văn bản, xác định tên, nghệ sĩ, độ dài và thể loại của từng album, và cuối cùng đưa tất cả dữ liệu vào định dạng JSON.
“Agents có thể được cấu hình để sử dụng 'tools' để thu thập dữ liệu cần thiết và đưa ra phản hồi tốt.
Matt Nikonorov
Tích Hợp Vượt Ra Ngoài OpenAI
LangChain không giới hạn ở các mô hình OpenAI. Bạn có thể sử dụng LangChain với vô số LLMs và dịch vụ AI khác. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Cohere với LangChain.
Kết Luận Tóm Tắt Và Hướng Dẫn Thêm
Hướng dẫn này đã trình bày các khía cạnh và chức năng khác nhau của LangChain trong JavaScript. Bạn có thể sử dụng LangChain để dễ dàng phát triển các ứng dụng web hỗ trợ AI và thử nghiệm với LLMs. Hãy tham khảo tài liệu LangChainJS để biết thêm chi tiết về các chức năng cụ thể. Chúc bạn coding vui vẻ và thử nghiệm thành công với LangChain trong JavaScript!