LangChain: Một công cụ toàn diện cho việc phát triển ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn

Nếu bạn tưởng tượng rằng bạn có thể tạo ra một chatbot không chỉ trả lời các câu hỏi chung mà còn trích xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu hoặc tệp của riêng bạn và thực hiện các tác vụ cụ thể dựa trên những thông tin đó, điều này chắc chắn sẽ là một bất ngờ thú vị. LangChain đã được tạo ra để đạt được mục tiêu này.

LangChain là một công cụ phát triển ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng dự đoán toàn diện và kết hợp cả hai tính năng là “đại diện” và “nhận biết dữ liệu”. Nó giống như một con dao quân đội Thụy Sĩ, không cần tìm kiếm một công cụ mới cho mỗi nhiệm vụ. Ngoài các công cụ cơ bản, nó còn cung cấp giải pháp tùy chỉnh cho nhu cầu cá nhân.

Số lượng sao trên GitHub của LangChain đang tăng nhanh mà không có dấu hiệu chậm lại.

Hãy xem xét một ví dụ cụ thể về việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn và LangChain. Bạn đã tạo một loạt các poster quảng cáo hoa và muốn viết một hoặc hai câu ngắn gọn cho từng poster để đăng lên mạng xã hội, nhằm tạo sự kết hợp giữa hình ảnh và văn bản.

Tuy nhiên, ChatGPT không thể đọc hình ảnh, do đó chúng ta sẽ sử dụng “đại diện” của LangChain để gọi “công cụ” và hoàn thành những gì chúng ta không thể tự làm.

Bắt đầu bằng cách sử dụng một đoạn mã đơn giản. Trước khi chạy đoạn mã này, bạn cần cài đặt thư viện Transformer của HuggingFace bằng câu lệnh pip install transformers.

Dựa vào URL hình ảnh đầu vào, LangChain thông minh được thúc đẩy bởi mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI, sẽ đầu tiên chuyển đổi hình ảnh thành phụ đề bằng công cụ tạo phụ đề hình ảnh, sau đó xử lý phụ đề bằng LangChain thông minh để tạo văn bản quảng cáo tiếng Trung.

Với hình ảnh hoa trên, chương trình cuối cùng đưa ra văn bản: “Yêu thương làm cho mỗi ngày trở nên đẹp đẽ và mỗi tâm trạng trở nên ngọt ngào.” – Rất lãng mạn và sáng tạo, mô hình lớn hiểu tôi!

Tất nhiên, quá trình này còn bao gồm nhiều chi tiết khác, như mô hình lớn suy nghĩ như thế nào? Văn bản nhắc nhở cụ thể là gì? Đại diện là gì? Chuỗi đại diện AgentExecutor là gì? Nó hoạt động như thế nào để điều phối các công cụ? Những câu hỏi này đều có câu trả lời trong khóa học thực hành LangChain.

Hiện tại có ưu đãi đặc biệt:

Giá gốc ¥99, khách hàng mới chỉ ¥59

Khách hàng cũ 70%, đến tay ¥69

Để giúp mọi người hiểu rõ LangChain, tôi đã tổ chức một nhóm học tập theo dõi và đặt ra kế hoạch học tập thực tế. LangChain được giảng dạy thông qua một kịch bản kinh doanh hoàn chỉnh, vượt qua khoảng cách từ nguyên lý đến ứng dụng thực tế!

Bây giờ, mời bạn tham gia “5 tuần, nắm bắt khung phát triển LangChain” theo dõi hành động, tất cả độc giả chuyên mục đều có thể tham gia miễn phí. Hoàn thành mục tiêu học tập, bạn cũng có thể nhận được quà tặng phong phú!

Có thể bạn không xa lạ với cựu giáo sư Hoàng, hoặc bạn đã học một trong những chuyên mục khác của anh ấy trên Geeker Time, như “Thực hành máy học từ đầu” và khóa học mở cửa “ChatGPT và khóa học thực hành mô hình tiền huấn luyện”.

Ngoài ra, Hoàng còn xuất bản nhiều cuốn sách bán chạy như “Mười chuyện phân tích dữ liệu của Hoàng”, “Thực hành máy học từ đầu”, “Biểu đồ GPT · Mô hình lớn như thế nào được xây dựng”. Đặc biệt đáng chú ý là cuốn sách “Thực hành máy học từ đầu” đã được chọn làm giáo trình bởi hơn 10 trường đại học và trường nghề, điều này không cần phải nói thêm về độ uy tín.

Hiện tại, Hoàng đang làm nghiên cứu viên trưởng tại Cơ quan Nghiên cứu Khoa học Singapore, và trong những năm qua anh ấy đã nghiên cứu về mô hình ngôn ngữ lớn, thực sự là một chuyên gia hàng đầu trong ngành.

Một người có kinh nghiệm như vậy chia sẻ kiến thức mà không giữ lại, cho phép mọi người tiếp cận và học hỏi, thực sự là điều không thể mua bằng tiền. Hơn nữa, LangChain vẫn chưa đạt đến giai đoạn sản xuất hàng loạt, một người thầy tốt hơn nhiều so với việc tự học.

Nói tóm lại, đó là “hiệu quả, dễ dàng và đầy đủ chi tiết”, nội dung thực sự không phải là nói suông. Với 20 năm kinh nghiệm trong ngành IT, anh ấy có thể giải thích các nguyên tắc phức tạp một cách dễ hiểu. Kết hợp với kịch bản kinh doanh thực tế, bạn sẽ thực sự “học qua làm”.

Những thành phần này là nền tảng của LangChain, là yếu tố cốt lõi tạo nên sự thông minh và linh hồn của nó, bao gồm: Mô hình (Models), Mẫu nhắc nhở (Prompts), Tìm kiếm dữ liệu (Indexes), Nhớ (Memory), Chuỗi (Chains), Đại diện (Agents). Chúng tôi đi sâu vào nguyên lý và phương pháp sử dụng, và đưa ra nhiều ví dụ, giúp bạn hiểu rõ và áp dụng các thành phần này.

Thành phần cơ bản của LangChain – Mô hình (Models)

Bạn sẽ có thể sử dụng LangChain để xây dựng hệ thống hỏi đáp thông minh của riêng mình, dù là cho ứng dụng doanh nghiệp hay sử dụng hàng ngày, bạn đều có thể thực hiện một cách dễ dàng và linh hoạt.

Áp dụng các thành phần của LangChain vào các tình huống thực tế. Bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ và giao diện của LangChain, lưu trữ nhúng, kết nối cơ sở dữ liệu, giới thiệu cơ chế giao tiếp đồng bộ, thực hiện các vai trò khác nhau, não bộ phong cách và tìm kiếm chủ động, thiết lập chiến lược tự động, thử nghiệm các giải pháp khác nhau để hoàn thành nhiệm vụ. Các cách sử dụng đa dạng của cơ chế đại diện thông minh AI sẽ mang lại cho bạn nhiều khoảnh khắc “Aha”, không khỏi ngưỡng mộ sự sáng suốt trong tư duy của nhà thiết kế.

Tôi đã dán bảng mục lục ở đây:

Nội dung bổ sung mới nhất của khóa học thực hành LangChain không thể bỏ lỡ, sau khi đăng ký, bạn có thể học miễn phí:

Giá gốc ¥99, khách hàng mới chỉ ¥59

Khách hàng cũ 70%, đến tay ¥69

Quét mã để đọc miễn phí:

Chơi LangChain thực sự rất thú vị, càng đi sâu vào, càng cảm thấy mô hình ngôn ngữ lớn là một kho báu vô tận. Trong hệ thống như vậy, chúng ta không thiết kế logic cố định một cách cứng nhắc, mà mô hình ngôn ngữ thông qua sự hiểu và suy luận để quyết định thực hiện các tác vụ và thứ tự thực hiện.

Bạn đã sẵn sàng chưa? Hãy cùng nhau bước vào thế giới của LangChain, khám phá tiềm năng vô hạn của AI!

Từ khóa:

• Mô hình ngôn ngữ lớn
• LangChain
• Chatbot
• Khóa học trực tuyến
• Trí tuệ nhân tạo