Tổng quan Mô hình Chat AI và Large Language Models (LLMs)
Large Language Models (LLMs) là các mô hình học máy tiên tiến, vượt trội trong nhiều tác vụ liên quan đến ngôn ngữ như tạo văn bản, dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi,... mà không cần tinh chỉnh riêng cho từng tình huống.
Các LLMs hiện đại thường được truy cập thông qua giao diện mô hình chat, nhận danh sách tin nhắn làm đầu vào và trả về một tin nhắn làm đầu ra. Thế hệ mô hình chat mới nhất còn cung cấp thêm các khả năng đáng chú ý.
Tính năng Các Chính của Mô Hình Chat
Gọi công cụ (Tool calling): Cho phép LLMs tương tác với các dịch vụ, API và cơ sở dữ liệu bên ngoài. Có thể dùng để trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu phi cấu trúc và thực hiện nhiều tác vụ khác.
Xuất dữ liệu cấu trúc: Kỹ thuật giúp mô hình chat trả về kết quả theo định dạng cấu trúc như JSON, phù hợp với một lược đồ cho trước.
Đa phương thức (Multimodality): Khả năng làm việc với các loại dữ liệu khác ngoài văn bản, ví dụ: hình ảnh, âm thanh và video.
“LLMs đang cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy tính và giải quyết các bài toán phức tạp.
Chuyên gia AI
LangChain : Nền tảng cho Ứng dụng Mô hình Chat
LangChain cung cấp một giao diện nhất quán để làm việc với các mô hình chat từ các nhà cung cấp khác nhau, đồng thời cung cấp các tính năng bổ sung để theo dõi, gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất của các ứng dụng sử dụng LLMs.
Tích hợp với nhiều nhà cung cấp mô hình chat (ví dụ: Anthropic, OpenAI, Ollama, Microsoft Azure, Google Vertex, Amazon Bedrock, Hugging Face, Cohere, Groq).
Cung cấp API gọi công cụ tiêu chuẩn, API để cấu trúc đầu ra, hỗ trợ lập trình bất đồng bộ, xử lý hàng loạt hiệu quả, API streaming phong phú và tích hợp với LangSmith để theo dõi và gỡ lỗi các ứng dụng LLM.
Tìm hiểu thêm
Khám phá các tài nguyên và hướng dẫn hữu ích
Hướng dẫn gọi công cụ
Tìm hiểu cách sử dụng tool calling để mở rộng khả năng của mô hình chat.
Hướng dẫn xuất dữ liệu cấu trúc
Khám phá kỹ thuật xuất dữ liệu theo định dạng JSON từ mô hình chat.
Tài liệu LangChain
Truy cập tài liệu chính thức của LangChain để tìm hiểu sâu hơn về các tính năng và API.
Tham số Các Tiêu Chuẩn của Mô Hình Chat
Nhiều mô hình chat có các tham số tiêu chuẩn để cấu hình: model_name (tên mô hình), temperature (độ ngẫu nhiên), timeout (thời gian chờ tối đa), max_tokens (số lượng token tối đa), stop (chuỗi dừng), max_retries (số lần thử lại), api_key (khóa API), api_base (URL API), streaming (bật/tắt streaming), rate_limiter (bộ giới hạn tốc độ).
Lưu ý: các tham số tiêu chuẩn chỉ áp dụng cho các nhà cung cấp mô hình hỗ trợ chúng.
“LangChain giúp đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng AI hội thoại mạnh mẽ.
Nhà phát triển LangChain
Nâng cao Các Chủ Đề
Giới hạn tốc độ (Rate-limiting): Nhiều nhà cung cấp giới hạn số lượng yêu cầu trong một khoảng thời gian nhất định. Sử dụng rate_limiter để kiểm soát tốc độ gửi yêu cầu.
Cửa sổ ngữ cảnh (Context window): Kích thước tối đa của chuỗi đầu vào mà mô hình có thể xử lý cùng một lúc. Quản lý đầu vào trong cửa sổ ngữ cảnh để tránh lỗi.