Nâng tầm
Chatbot của bạn với LangChain và Gemini

Mở đầu Chat Models trong LangChain: Sức mạnh hội thoại AI

Trong thế giới AI phát triển nhanh chóng, Large Language Models (LLMs) đã thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ. Chúng vượt trội trong tóm tắt, dịch thuật và thậm chí cả viết mã. Tuy nhiên, LLMs thô thiếu cấu trúc, nhận thức về ngữ cảnh và khả năng tham gia vào đối thoại trôi chảy, giống con người. Đó là lý do Conversational State-of-the-art (SOTA) models ra đời, được thiết kế để biến LLMs thành các tác nhân hội thoại tương tác, hoàn hảo cho chatbot, trợ lý ảo và các ứng dụng dựa trên AI.

LangChain giúp làm việc với chat models trở nên trực quan, hiệu quả và có khả năng mở rộng. Bằng cách cung cấp một giao diện thống nhất, tích hợp liền mạch và các khả năng nâng cao như đầu ra có cấu trúc và gọi công cụ, LangChain cho phép các nhà phát triển khai thác toàn bộ tiềm năng của chat models, bất kể trình độ kinh nghiệm của họ.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá Chat Models trong LangChain, bao gồm các khái niệm cốt lõi, các tính năng thiết yếu và các bước thực tế để tích hợp chúng vào các ứng dụng của bạn. Hãy cùng nhau bắt đầu.

Giải thích Chat Models trong LangChain là gì?

Trong LangChain, chat models đóng vai trò là một giao diện có cấu trúc để tương tác với conversational Large Language Models (LLMs). Thay vì là các mô hình AI độc lập, chat models của LangChain hoạt động như các trình bao bọc xung quanh LLMs thực tế, cung cấp một cách trực quan hơn để làm việc với API của mô hình thực tế.

Với trình bao bọc chat model của LangChain, các nhà phát triển có thể dễ dàng triển khai các tính năng như trao đổi theo lượt, lưu giữ bộ nhớ và gọi công cụ. Điều này làm cho chúng trở nên lý tưởng để xây dựng quy trình làm việc AI cho trợ lý ảo, bot hỗ trợ khách hàng và các ứng dụng trò chuyện dựa trên AI, nơi tính liên tục và hiểu biết theo ngữ cảnh là rất cần thiết.

Tính năng Các chính của Chat Models trong LangChain

LangChain giúp các nhà phát triển làm việc liền mạch với LLMs hiện đại bằng cách cung cấp một bộ tính năng trừu tượng hóa rất nhiều sự phức tạp của API của chúng. Dưới đây là một cái nhìn nhanh về một số tính năng thú vị:

**Trừu tượng hóa API liền mạch:** LangChain cung cấp một giao diện thống nhất cho các chat models khác nhau từ các nhà cung cấp như OpenAI và Anthropic, loại bỏ sự cần thiết phải quản lý các API khác nhau theo cách thủ công.

**Đa phương thức:** Tính năng này cho phép chat models làm việc với nhiều thứ hơn là chỉ văn bản. Chúng có thể phân tích hình ảnh, video hoặc các loại dữ liệu khác, mở ra một thế giới khả năng cho các ứng dụng đa dạng.

**Gọi công cụ:** Chat models có thể vượt ra ngoài cuộc trò chuyện bằng cách tương tác với các công cụ hoặc API bên ngoài. Ví dụ: chúng có thể tìm nạp dữ liệu trực tiếp, thực hiện tính toán hoặc thậm chí đặt hàng, tất cả đều liền mạch trong một phiên trò chuyện.

**Đầu ra có cấu trúc:** Điều này đề cập đến việc trả về các phản hồi của mô hình ở các định dạng tiêu chuẩn như JSON, XML, bảng hoặc tóm tắt có cấu trúc, làm cho nó hữu ích cho báo cáo, tự động hóa và xử lý dữ liệu.

Thực hành Tương tác với LangChain Chat Models

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về một số tính năng chính, hãy xem cách làm việc với chat models của LangChain trong thực tế. LangChain cung cấp các phương pháp khác nhau để tương tác với các mô hình, mỗi phương pháp phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể.

**Thiết lập Chat Model:** Trước khi bạn bắt đầu tương tác với LangChain chat models, bạn cần khởi tạo một phiên bản mô hình. Dưới đây là cách thiết lập chat model bằng Google’s Gemini API:

Một khi mô hình của bạn được khởi tạo, bạn có thể bắt đầu gửi tin nhắn bằng các phương pháp tích hợp của LangChain.

**Tương tác đơn lẻ với `invoke`:** Sử dụng khi bạn cần gửi một tin nhắn duy nhất và nhận phản hồi ngay lập tức — lý tưởng cho hầu hết các tình huống chatbot.

**Phát trực tuyến phản hồi với `stream`:** Đối với các ứng dụng yêu cầu tương tác theo thời gian thực, cung cấp phản hồi tăng dần, tạo ra trải nghiệm người dùng đáp ứng.

**Xử lý nhiều yêu cầu với `batch`:** Khi xử lý nhiều truy vấn đồng thời — chẳng hạn như xử lý bộ dữ liệu lớn hoặc phản hồi các yêu cầu hàng loạt của người dùng — hãy sử dụng `batch`.

**Tạo đầu ra có cấu trúc:** LangChain cho phép chat models trả về các phản hồi ở các định dạng có cấu trúc như JSON hoặc bảng, giúp tích hợp dữ liệu do AI tạo ra vào các ứng dụng yêu cầu đầu ra được tổ chức tốt dễ dàng hơn.

**Tích hợp các công cụ bên ngoài:** Chat models có thể tương tác với các công cụ bên ngoài, cho phép các chức năng như tìm nạp dữ liệu trực tiếp, thực hiện tính toán hoặc thực thi các lệnh gọi API.

Bằng cách nắm vững các phương pháp tương tác này, bạn có thể tận dụng LangChain chat models để xây dựng các ứng dụng AI hội thoại thông minh, đáp ứng và có tính chức năng cao.

“

LangChain trao quyền cho bạn để vượt ra ngoài các tương tác cơ bản, tạo ra những trải nghiệm trực quan, cá nhân và có tác động.

LangChain Guide

Cài đặt Thiết lập môi trường phát triển của bạn

Trước khi đi sâu vào xây dựng với chat models, bạn cần các công cụ và thiết lập phù hợp để làm cho quá trình trở nên suôn sẻ và thú vị. LangChain chủ yếu hỗ trợ hai ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python và JavaScript. Đối với hướng dẫn này, chúng ta sẽ tập trung vào JavaScript SDK, một lựa chọn linh hoạt cho cả nhà phát triển giao diện người dùng và phụ trợ.

Hãy chuẩn bị mọi thứ để bạn có thể bắt đầu thử nghiệm với chat models do LangChain cung cấp.

**Yêu cầu tiên quyết:** Để làm theo, hãy đảm bảo bạn thoải mái với các kiến thức cơ bản về JavaScript và cài đặt các công cụ sau trên hệ thống của bạn:

- Node.js (để chạy JavaScript bên ngoài trình duyệt).

- NPM (Node Package Manager, đi kèm với Node.js).

- Một trình soạn thảo văn bản đáng tin cậy như Visual Studio Code (VS Code).

- Google Gemini API Key: Bạn sẽ cần một API key từ Google’s AI Studio để tương tác với Gemini chat model.

**Các bước cài đặt:** Trước khi cài đặt LangChain và các phụ thuộc của nó, bạn cần tạo một thư mục dự án và khởi tạo nó như một dự án Node.js.

**Tạo và khởi tạo một dự án Node.js:** Mở terminal của bạn và chạy:

`mkdir `

`cd `

`npm init -y`

Điều này tạo ra một thư mục mới (), điều hướng vào nó và khởi tạo một dự án Node.js với các cài đặt mặc định.

**Cài đặt LangChain và Dependencies:** Bây giờ, hãy cài đặt LangChain cùng với Google Gemini SDK:

`npm install langchain @google/generative-ai`

Lệnh này cài đặt LangChain và Gemini SDK.

**Thiết lập API Key tại Google AI Studio và tạo API key. Lưu trữ API key của bạn một cách an toàn trong tệp biến môi trường ():**

Cài đặt package để quản lý các biến môi trường:

`npm install dotenv`

**Tải các biến môi trường:** Để truy cập an toàn các API keys trong dự án của bạn, hãy thêm đoạn mã này vào mã JavaScript của bạn:

`import * as dotenv from 'dotenv';`

`dotenv.config();`

Với các bước này đã hoàn tất, môi trường phát triển của bạn đã được thiết lập đầy đủ. Bây giờ bạn đã sẵn sàng để bắt đầu làm việc với Langchain Chat Models để xây dựng các ứng dụng hội thoại thông minh.

Xây dựng một Chat Model đơn giản với LangChain và Gemini

Bây giờ chúng ta đã thiết lập môi trường, hãy xây dựng một chat model cơ bản bằng Google’s Gemini API trong LangChain.

**Khởi tạo Gemini Chat Model**

**Gửi một tin nhắn cơ bản (`invoke`)**

Gửi một tin nhắn cơ bản như "LangChain là gì?" và bạn chạy trên terminal của mình, bạn sẽ thấy một phản hồi hiển thị trong terminal của bạn, tương tự như ví dụ được hiển thị trong hình ảnh.

**Phát trực tuyến phản hồi (`stream`)**

Nếu bạn cần phản hồi theo thời gian thực, hãy sử dụng `stream`:

**Xử lý hàng loạt (`batch`)**

Để xử lý nhiều truy vấn cùng một lúc, hãy sử dụng `batch`:

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể dễ dàng xây dựng một chat model bằng LangChain với Google’s Gemini API. Điều này cho phép bạn xử lý các tương tác văn bản, phát trực tuyến theo thời gian thực, các yêu cầu hàng loạt và thậm chí cả AI đa phương thức với văn bản + hình ảnh.

Giải quyết Các cạm bẫy phổ biến và cách tránh chúng

Ngay cả với các công cụ mạnh mẽ mà LangChain cung cấp, rất dễ gặp phải một số thách thức trên đường đi. Dưới đây là một vài cạm bẫy phổ biến và cách điều hướng chúng một cách hiệu quả:

**Xử lý lỗi API và hết thời gian chờ:** Giới hạn API, hết thời gian chờ và giới hạn tốc độ là những trở ngại phổ biến khi làm việc với chat models. Để xử lý các vấn đề này:

- Triển khai các cơ chế xử lý lỗi để thử lại các yêu cầu không thành công một cách duyên dáng.

- Theo dõi mức sử dụng API và duy trì trong giới hạn được phân bổ để tránh gián đoạn.

- Sử dụng backoff lũy thừa để thử lại để ngăn chặn việc làm quá tải máy chủ.

**Tránh tràn mã thông báo:** Mọi yêu cầu đều có giới hạn mã thông báo, bao gồm cả đầu vào (lời nhắc của bạn) và đầu ra (phản hồi của mô hình). Để tránh vượt quá điều này:

- Giữ cho lời nhắc của bạn ngắn gọn và rõ ràng đồng thời đảm bảo chúng chứa tất cả thông tin cần thiết.

- Sử dụng các kỹ thuật như cắt ngắn ngữ cảnh hoặc tóm tắt các tin nhắn trước đó khi quản lý lịch sử hội thoại.

- Định cấu hình các tham số như `max_tokens` một cách khôn ngoan để phù hợp với ngân sách mã thông báo.

**Gỡ lỗi các phản hồi không mong muốn:** Đôi khi, chat models có thể trả về các kết quả không phù hợp với mong đợi. Để gỡ lỗi hiệu quả:

- Kiểm tra lời nhắc xem có mơ hồ hoặc thiếu ngữ cảnh không. Một lời nhắc có cấu trúc tốt giúp giảm lỗi.

- Kiểm tra các giá trị nhiệt độ khác nhau; giá trị thấp hơn dẫn đến kết quả xác định hơn, trong khi giá trị cao hơn khuyến khích sự sáng tạo.

- Sử dụng ghi nhật ký để theo dõi các vấn đề và xác định các mẫu trong hành vi của mô hình.

Bằng cách dự đoán những thách thức này và áp dụng các giải pháp chủ động, bạn sẽ đảm bảo quá trình phát triển suôn sẻ hơn và tạo ra trải nghiệm người dùng đáng tin cậy hơn.