LangChain
Khai phá sức mạnh Chat Models

Mở đầu Chat Models trong LangChain là gì?

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

Chat Models trong LangChain đóng vai trò là giao diện có cấu trúc để tương tác với LLMs đàm thoại. Thay vì là các mô hình AI độc lập, Chat Models của LangChain hoạt động như một lớp bao bọc xung quanh các LLMs thực tế, cung cấp một cách trực quan hơn để làm việc với API của mô hình. Với lớp 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 các quy trình công việc AI cho trợ lý ảo, bot hỗ trợ khách hàng và các ứng dụng trò chuyện do AI điều khiển, nơi tính liên tục và hiểu biết theo ngữ cảnh là rất quan trọng.

Tính năng Các chính của Chat Models trong LangChain

LangChain giúp các nhà phát triển làm việc liền mạch với các LLMs hiện đại bằng cách cung cấp một bộ tính năng trừu tượng hóa 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 nhiều Chat Models từ các nhà cung cấp như OpenAI và Anthropic, loại bỏ nhu cầu 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 Chat Models trong LangChain

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.

**Tương tác đơn lẻ với `call()`:** 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.

**Truyền phát phản hồi với `stream()`:** Đối với các ứng dụng yêu cầu tương tác theo thời gian thực, `stream()` 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 các tập dữ liệu lớn hoặc trả lời các yêu cầu hàng loạt của người dùng — hãy sử dụng `batch()`.

LangChain cho phép Chat Models trả về các phản hồi ở các định dạng có cấu trúc như JSON hoặc bảng, giúp dễ dàng tích hợp dữ liệu do AI tạo ra vào các ứng dụng yêu cầu đầu ra được tổ chức tốt. Bằng cách nắm vững các phương pháp tương tác này, bạn có thể tận dụng Chat Models của LangChain để xây dựng các ứng dụng AI đàm thoại thông minh, đáp ứng và có tính chức năng cao.

Thiết lập môi trường phát triển

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 frontend và backend.

**Điều kiện tiên quyết:** Để làm theo, hãy đảm bảo bạn đã quen thuộc với những kiến thức cơ bản về JavaScript và đã cài đặt các công cụ sau trên hệ thống của mình:

- 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).

- Khóa API Google Gemini: Bạn sẽ cần một khóa API từ Google’s AI Studio để tương tác với Chat Model của Gemini.

**Các bước cài đặt:**

1. Tạo và khởi tạo một dự án Node.js

2. Cài đặt LangChain và các phụ thuộc.

3. Thiết lập khóa API tại Google AI Studio.

4. Tải các biến môi trường.

“

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 Expert

Thực hành 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 API Gemini của Google trong LangChain.

- Khởi tạo Chat Model Gemini.

- Gửi một tin nhắn cơ bản (`call()`).

- Truyền phát phản hồi (`stream()`).

- Xử lý hàng loạt (`batch()`).

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

Lưu ý Những cạm bẫy phổ biến và cách tránh chúng

Ngay cả với các công cụ mạnh mẽ mà LangChain cung cấp, bạn vẫn dễ dàng 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.

- Tránh tràn mã thông báo.

- Gỡ lỗi các phản hồi không mong muốn.