Giới Thiệu LangChain Là Gì?
LangChain là một framework mạnh mẽ, được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng dựa trên Large Language Models (LLMs). Nó giúp bạn kết nối LLMs với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau, mở ra khả năng tạo ra các ứng dụng thông minh và phức tạp hơn.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những khái niệm cơ bản của LangChain, bao gồm cách duy trì lịch sử hội thoại để cung cấp ngữ cảnh cho LLM, và thực hành với một vài ví dụ đơn giản có thể chạy trực tiếp trên Google Colab. Mục tiêu là giúp bạn nắm vững nền tảng và sẵn sàng xây dựng các ứng dụng AI của riêng mình.
Bắt Đầu Cài Đặt Môi Trường LangChain Trên Colab
Để bắt đầu, hãy mở một notebook Google Colab mới. Chúng ta sẽ cần cài đặt thư viện LangChain và tích hợp với một mô hình ngôn ngữ. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ sử dụng mô hình của OpenAI.
Đầu tiên, hãy cài đặt LangChain và OpenAI bằng lệnh `pip install langchain openai`. Sau đó, bạn cần thiết lập khóa API của OpenAI làm biến môi trường. Truy cập [website của OpenAI](https://platform.openai.com/account/api-keys) để tạo khóa API. Hãy nhớ thay thế `
Khái Niệm Các Thành Phần Cơ Bản Của LangChain
Trước khi đi sâu vào các ví dụ, chúng ta cần làm quen với một vài khái niệm quan trọng trong LangChain:
- **LLM (Large Language Model):** Mô hình ngôn ngữ cốt lõi, chịu trách nhiệm tạo ra văn bản. Chúng ta sẽ sử dụng mô hình `gpt-3.5-turbo` của OpenAI.
- **PromptTemplate:** Một cách để cấu trúc và tham số hóa các prompt cho LLM, giúp chúng có thể tái sử dụng và linh hoạt hơn.
- **Chains:** Chuỗi các thành phần được liên kết với nhau. Chúng có thể bao gồm LLMs, prompt templates, tiện ích, và nhiều hơn nữa.
- **Memory:** Trong LangChain, "Memory" đề cập đến khả năng của một chain để ghi nhớ các tương tác trước đó. Điều này rất quan trọng để xây dựng các chatbot có thể duy trì ngữ cảnh xuyên suốt nhiều lượt hội thoại. Chúng ta sẽ sử dụng `ConversationBufferMemory`, một bộ nhớ đơn giản lưu trữ toàn bộ lịch sử hội thoại.
“LangChain giúp bạn biến ý tưởng AI thành hiện thực một cách dễ dàng.
Amit Tomar
Thử Nghiệm Ngay!
Khám phá các tính năng tương tác này để hiểu rõ hơn về LangChain:
Chạy Code Trên Colab
Mở notebook Colab và thử nghiệm các ví dụ code trực tiếp.
Tự Xây Dựng Chatbot
Tạo chatbot cá nhân của bạn với LangChain và OpenAI.
Ví Dụ Xây Dựng Các Ứng Dụng LangChain Đơn Giản
Chúng ta sẽ bắt đầu với các ví dụ đơn giản và dần dần tăng độ phức tạp để minh họa cách sử dụng LangChain. Các ví dụ bao gồm:
- **Ví dụ 1: Simple Sequential Chain:** Một chain cơ bản nhận một chủ đề làm đầu vào và tạo ra một bài thơ ngắn và một tiêu đề về chủ đề đó. Ví dụ này không sử dụng bộ nhớ rõ ràng, nhưng nó đặt nền móng cho việc thêm bộ nhớ vào các chain phức tạp hơn.
- **Ví dụ 2: Conversational Chain with Memory:** Xây dựng một chatbot đơn giản có thể nhớ các tương tác trước đó bằng cách sử dụng `ConversationBufferMemory` để lưu trữ lịch sử hội thoại.
- **Ví dụ 3: Branching Chain with Shared Context (Conceptual Parallel with Memory):** Minh họa khái niệm về một chain phân nhánh, nơi các nhánh khác nhau có thể tận dụng một lịch sử hội thoại chung. Trong ví dụ này, router sẽ quyết định xem có nên tạo một câu chuyện hay một bài thơ, nhưng LLM hướng dẫn quyết định sẽ có quyền truy cập vào lịch sử hội thoại.