LangChain

LangChain هو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لتبسيط تطوير التطبيقات التي تعمل بنماذج لغوية كبيرة (LLMs). على الرغم من أن نماذج LLMs مثل GPT-4 قوية بحد ذاتها، إلا أنها غالبًا ما تعمل في عزلة، وتفتقر إلى الوعي بالبيانات في الوقت الفعلي أو سياق الأعمال المحدد. يعمل LangChain كجسر، مما يسمح للمطورين بربط مختلف المكونات معًا — مثل المطالبات والنماذج ومصادر البيانات الخارجية — لإنشاء تطبيقات متطورة ومدركة للسياق. من خلال إدارة تعقيد هذه التفاعلات، يمكّن LangChain أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) من التفكير في المشكلات واتخاذ إجراءات بناءً على المدخلات الديناميكية.

المكونات الأساسية لـ LangChain

تم بناء الإطار حول عدة مفاهيم معيارية تعمل معًا لتعزيز معالجة اللغة الطبيعية (NLP) سير العمل.

• السلاسل: تعتبر السلسلة، باعتبارها اللبنة الأساسية، سلسلة من المكالمات إلى LLM أو أدوات أخرى. على سبيل المثال، قد تأخذ سلسلة بسيطة مدخلات المستخدم، وتقوم بتنسيقها باستخدام قالب هندسة موجه ، وتمررها إلى نموذج لإنشاء استجابة. يمكن للسلاسل الأكثر تعقيدًا تسلسل مكالمات متعددة، حيث يصبح ناتج إحدى الخطوات مدخلات للخطوة التالية.
• الوكلاء: على عكس السلاسل، التي تتبع تسلسلاً ثابتاً، يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي LLM كمحرك استدلال لتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها وترتيبها. يمكن للوكلاء الاستعلام عن واجهات برمجة التطبيقات (API) أو البحث في الويب أو الوصول إلى قواعد البيانات للإجابة على الأسئلة التي تتطلب معرفة محدثة.
• الاسترجاع: لتأسيس استجابات النموذج على بيانات واقعية، يسهل LangChain الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG). يتضمن ذلك جلب المستندات ذات الصلة من قاعدة بيانات متجهة بناءً على استفسارات المستخدم وتغذيتها في نافذة سياق النموذج.
• الذاكرة: نماذج اللغة الكبيرة القياسية (LLMs) لا تحتفظ بالبيانات، مما يعني أنها تنسى التفاعلات السابقة. يوفر LangChain مكونات ذاكرة تسمح لروبوتات الدردشة بالحفاظ على السياق عبر المحادثة، مما يحاكي استمرارية الحوار البشري .

تطبيقات واقعية

تلعب LangChain دورًا أساسيًا في نقل الذكاء الاصطناعي التوليدي من أجهزة الكمبيوتر المحمولة التجريبية إلى بيئات الإنتاج في مختلف الصناعات.

1. الدردشة مع بياناتك (RAG): أحد أكثر التطبيقات شيوعًا هو البحث المؤسسي. تستخدم الشركات LangChain لاستيعاب الوثائق الداخلية أو ملفات PDF أو الكتيبات الفنية في فهرس قابل للبحث. عندما يطرح أحد الموظفين سؤالاً، يسترجع النظام الفقرة ذات الصلة ويغذيها إلى LLM، مما يضمن أن تكون الإجابة دقيقة ومستندة إلى بيانات الشركة بدلاً من أن تكون وهمية. وهذا يحسن بشكل كبير تقطير المعرفة داخل المؤسسات.
2. التحليل متعدد الوسائط: يمكن لـ LangChain تنسيق سير العمل الذي يجمع بين النص والوسائط الأخرى، مثل الرؤية الحاسوبية (CV). على سبيل المثال، يمكن لنظام الأمان استخدام خاصية اكتشاف الأجسام لتحديد الأفراد غير المصرح لهم، ثم تشغيل وكيل LangChain لكتابة تقرير عن الحادث وإرساله بالبريد الإلكتروني إلى المشرف.

التكامل مع الرؤية الحاسوبية

التآزر بين البيانات المرئية المنظمة والتفكير اللغوي هو مجال تطوير قوي. يمكن للمطورين استخدام نماذج عالية الأداء مثل Ultralytics لاستخراج معلومات مفصلة من الصور — مثل عدد الكائنات أو فئاتها أو مواقعها — ونقل هذه البيانات المنظمة إلى سير عمل LangChain لمزيد من التحليل أو الوصف باللغة الطبيعية.

ما يلي Python كيفية استخراج أسماء الفئات المكتشفة باستخدام Ultralytics وإنشاء سياق نصي يمكن إدخاله في سلسلة لغوية لاحقة.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model to generate structured data for a chain
model = YOLO("yolo26n.pt")

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

# Extract detection class names to feed into a LangChain prompt
detections = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Format the output as a context string for an LLM
chain_input = f"The image contains the following objects: {', '.join(detections)}."
print(chain_input)

المصطلحات الرئيسية المميزة

من المهم التمييز بين LangChain والتقنيات التي تنسقها:

• LangChain مقابل LLMs: LLM (على سبيل المثال، GPT-4 من OpenAI أو Claude Anthropic) هو "العقل" الذي يعالج النص ويولده. LangChain هو "الهيكل" أو البنية التحتية التي تربط هذا العقل بخطوط أنابيب معالجة البيانات المسبقة وواجهات برمجة التطبيقات وواجهات المستخدم . .
• LangChain مقابل هندسة المطالبات: تركز هندسة المطالبات على صياغة الإدخال النصي الأمثل للحصول على أفضل نتيجة من النموذج. تقوم LangChain بأتمتة إدارة هذه المطالبات، مما يسمح بإنشاء قوالب مطالبات ديناميكية يتم ملؤها بالبيانات برمجياً قبل إرسالها إلى النموذج.

بالنسبة للمطورين الذين يسعون إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية، فإن استكشاف الوثائق الرسمية لـ LangChain يوفر معلومات تقنية متعمقة ، بينما توفر Ultralytics الأدوات اللازمة لدمج أحدث قدرات الرؤية في سير العمل الذكي هذا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين الاستفادة من Ultralytics لإدارة مجموعات البيانات وخطوط التدريب التي تغذي هذه الأنظمة المتعددة الوسائط المتقدمة.