LangChain

LangChain هو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لتبسيط إنشاء التطبيقات التي تعمل بواسطة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). وهو يعمل كجسر جسرًا، مما يسمح للمطوّرين بدمج القدرات المنطقية لنماذج مثل GPT-4 أو Llama مع مصادر خارجية من الحسابات والبيانات الخارجية. من خلال توفير واجهة موحدة ل "السلاسل" - سلاسل من العمليات التي التي تربط بين LLMs والأدوات الأخرى - تمكّن LangChain من تطوير أنظمة مدركة للسياق يمكنها التفاعل ديناميكيًا مع مع بيئتها. هذا الإطار ضروري لبناء أدوات متطورة تتراوح من روبوتات الدردشة الذكية إلى روبوتات الدردشة الآلية المعقدة لصنع القرار. من روبوتات الدردشة الذكية إلى وكلاء اتخاذ القرار المعقدة، متجاوزةً بذلك توليد النصوص البسيطة إلى تدفقات عمل قابلة للتنفيذ.

المفاهيم الأساسية والبنية الأساسية

تتمحور بنية LangChain حول مكوّنات معيارية يمكن ربطها معًا لحلّ مشاكل محددة مشاكل محددة، وهو جانب أساسي من عمليات التعلم الآلي الحديثة (MLOps).

• السلاسل: اللبنة الأساسية، تربط السلسلة بين مكونات متعددة بترتيب معين. على سبيل المثال، قد تقوم السلسلة أولًا بإجراء المعالجة المسبقة للبيانات على مدخلات المستخدم، ثم تغذيها في LLM، ثم تنسيق المخرجات. هذا يدعم تقنيات مثل التسلسل السريع، حيث تعمل مخرجات خطوة واحدة بمثابة موجه للخطوة التالية.
• العملاء: في حين أن السلاسل تتبع تسلسلًا مشفّرًا, يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي محرك LLM كمحرك تفكير لتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها وبأي ترتيب. قد يقرر الوكيل البحث في الويب، أو الاستعلام عن قاعدة بيانات المتجهات، أو إجراء عملية حسابية بناءً على طلب المستخدم.
• الذاكرة: لا تحتفظ ذاكرة LLMs القياسية بالمعلومات بين التفاعلات. توفر سلسلة اللغات ذاكرة تسمح للتطبيقات بالحفاظ على نافذة سياق، مما يمكّن النظام من الرجوع إلى التفاعلات السابقة في المحادثة.

تطبيقات واقعية

تلعب LangChain دورًا أساسيًا في نشر حلول حلول الذكاء الاصطناعي متعددة الاستخدامات في مختلف الصناعات.

1. الجيل المعزز للاسترجاع (RAG): واحدة من أكثر حالات الاستخدام شيوعًا هي بناء أنظمة يمكنها "الدردشة" مع بياناتك. من خلال ربط نظام LLM بالوثائق الخاصة عبر الاسترجاع-التوليد المعزز (RAG)، يمكن للمؤسسات إنشاء مساعدين يجيبون عن الأسئلة استنادًا إلى مواقع الويكي الداخلية أو العقود القانونية أو أو الكتيبات التقنية. يتضمن ذلك فهرسة النص في محرك بحث متجه، مما يسمح لـ LLM بالاستشهاد مصادر محددة بدلًا من هلوسة الإجابات.
2. تحليل متعدد الوسائط: يمكن لـ LangChain تنظيم تدفقات العمل التي تجمع بين النص والطرائق الأخرى. على سبيل المثال، في الرؤية الحاسوبية (CV)، يمكن للتطبيق يمكن للتطبيق استخدام نموذج اكتشاف الكائنات لتحديد العناصر في الصورة ثم تمرير تلك البيانات المهيكلة إلى نموذج الكشف عن الكائنات لإنشاء وصف إبداعي أو تقرير سلامة.

التكامل مع الرؤية الحاسوبية

يؤدي الجمع بين سلسلة اللغات ونماذج الرؤية إلى فتح إمكانيات قوية ل الذكاء الاصطناعي العميل. يمكن للمطورين استخدام المخرجات المنظمة من أدوات الفحص البصري كسياق لنماذج اللغة. يوضح مقتطف يوضّح مقتطف Python كيفية إعداد نتائج الكشف من أحدث Ultralytics YOLO11 لاستخدامها في سلسلة منطقية نهائية أو موجه LLM.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for efficient object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract class names to feed into a language chain
detected_items = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Simulate a prompt context for a LangChain input
context = f" The image contains: {', '.join(detected_items)}. Please describe the scene."
print(context)

سلسلة اللغات مقابل المصطلحات ذات الصلة

من المفيد التمييز بين لانج تشين والتقنيات الأساسية التي تنظمها:

• سلسلة اللغات مقابل LLMs: إن LLM (على سبيل المثال، GPT-4 من OpenAI أو Claude من Anthropic) هو "الدماغ" الذي يعالج النص. سلسلة اللغات هي "الإطار" الذي يربط هذا الدماغ بالأيدي (الأدوات) والآذان (مصادر البيانات).
• سلسلة اللغات مقابل هندسة برومبت: تركز هندسة الموجهات على صياغة المدخلات النصية المثلى للحصول على استجابة جيدة. تقوم LangChain بأتمتة إدارة هذه المطالبات، مما يسمح بصياغة قوالب موجهات يمكن ملؤها ديناميكيًا ببيانات من واجهات برمجة التطبيقات الخارجية أو قواعد البيانات.

لأولئك الذين يتطلعون إلى تعميق فهمهم، تقدم وثائق تقدم وثائق لانغتشين الرسمية أدلة شاملة، بينما يوفر مستودع يوفر مستودع LangChain GitHub شيفرة المصدر وأمثلة من المجتمع وأمثلة من المجتمع. يمكن أن يؤدي دمج مهام سير العمل هذه مع أدوات الرؤية القوية مثل تلك الموجودة في وثائق وثائقUltralytics يمكن أن يؤدي إلى أنظمة متعددة الوسائط ذات قدرات عالية.