Giới thiệu LangChain là gì và tại sao bạn nên dùng?
LangChain là một module Python mạnh mẽ, giúp bạn phát triển các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ (LLM) như ChatGPT. Nó cung cấp một khung sườn để kết nối LLM với các nguồn dữ liệu khác và tương tác với nhiều API khác nhau.
LangChain được thiết kế để dễ sử dụng, ngay cả với những lập trình viên chưa quen thuộc với LLM. Nó giúp bạn đơn giản hóa quá trình xây dựng chatbot, ứng dụng trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và nhiều hơn nữa.
Cấu trúc Cách LangChain hoạt động
LangChain cung cấp một tập hợp các trừu tượng giúp bạn tương tác với LLM một cách dễ dàng:
**Agents (Đại diện):** Các thành phần cốt lõi, chịu trách nhiệm thực hiện các tác vụ cụ thể như tạo văn bản, tóm tắt và trả lời câu hỏi.
**Memories (Bộ nhớ):** Lưu trữ trạng thái giữa các lần gọi Agent, giúp Agent học hỏi từ các tương tác trước đó và đưa ra quyết định tốt hơn.
**Chains (Chuỗi):** Các chuỗi Agent được sử dụng để hoàn thành các tác vụ cụ thể. Ví dụ: một chuỗi có thể được sử dụng để tóm tắt một đoạn văn bản dài hoặc trả lời một câu hỏi về một chủ đề cụ thể.
Modules Các chính trong LangChain
Langchain cung cấp nhiều module khác nhau, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ:
**Models:** Thường đề cập đến các LLM (Large Language Models). Các LLM này có kích thước lớn, bao gồm các mạng nơ-ron với nhiều tham số và được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu văn bản chưa được gắn nhãn. Ví dụ: BERT, GPT-3, LaMDA, PaLM, LLaMA, GPT-4...
**Prompts:** Công cụ mạnh mẽ để tạo ra các prompts được tạo động dựa trên đầu vào của người dùng, thông tin phi tĩnh và một chuỗi template cố định. Được sử dụng trong chatbots, hệ thống trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, tạo code,...
**Memory:** Cách để theo dõi trạng thái của một cuộc trò chuyện. Các phương pháp phổ biến bao gồm: Buffer memory, Summary memory, Seq2seq memory.
**Chains & Agents:** Cho phép xâu chuỗi nhiều công cụ để giải quyết các tác vụ phức tạp. Agents có thể truy cập một bộ công cụ và quyết định sử dụng công cụ nào dựa trên đầu vào của người dùng.
“LangChain giúp bạn biến ý tưởng chatbot thành hiện thực một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Chuyên gia AI
Tìm hiểu thêm
Khám phá các tài nguyên hữu ích:
Tài liệu LangChain
Truy cập tài liệu chính thức của LangChain để hiểu sâu hơn về các tính năng và cách sử dụng.
Cộng đồng LangChain
Tham gia cộng đồng LangChain để trao đổi kinh nghiệm và học hỏi từ những người dùng khác.
Thực hành Xây dựng Chatbot Webapp đơn giản
Hãy cùng nhau xây dựng một web app nhỏ sử dụng LangChain để tạo tiêu đề và kịch bản video YouTube. Dưới đây là các bước cơ bản:
**Bước 1:** Cài đặt Python3 và thiết lập API Key OpenAI (tạo tài khoản OpenAI để lấy API key). Lưu API key vào biến môi trường.
**Bước 2:** Sử dụng Streamlit để tạo giao diện web. Sử dụng `PromptTemplate` để tạo các prompt templates cho tiêu đề và kịch bản.
**Bước 3:** Sử dụng `ConversationBufferMemory` để lưu trữ lịch sử trò chuyện. Sử dụng `LLMChain` để kết nối các prompts và tạo ra kết quả.