LangChain

LangChain là một framework mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc tạo các ứng dụng bằng cách sử dụng Large Language Models (LLMs). Nó cung cấp một giao diện tiêu chuẩn cho "chains" (chuỗi), là các chuỗi lệnh gọi có thể bao gồm các prompt LLM, các chuỗi khác hoặc các công cụ bên ngoài. Ý tưởng cốt lõi là cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ hơn, nhận biết ngữ cảnh và hướng dữ liệu bằng cách kết nối các LLM như GPT-4 với các nguồn dữ liệu bên ngoài và các module tính toán. Điều này cho phép các mô hình vượt ra ngoài kiến thức được huấn luyện trước và tương tác với thế giới một cách năng động hơn. Bạn có thể khám phá thêm các khả năng của nó thông qua tài liệu chính thức của LangChain và kho lưu trữ LangChain GitHub.

Cách LangChain hoạt động: Chuỗi và Tác nhân

Kiến trúc module của LangChain được xây dựng dựa trên hai khái niệm chính: Chains và Agents. Cấu trúc này giúp quản lý sự phức tạp của các tương tác giữa LLM, nguồn dữ liệu và các công cụ khác.

• Chuỗi (Chains): Đây là các khối xây dựng cơ bản trong LangChain. Một chuỗi đại diện cho một chuỗi các hoạt động, trong đó đầu ra của một bước trở thành đầu vào cho bước tiếp theo. Một chuỗi đơn giản có thể lấy đầu vào của người dùng, định dạng nó bằng cách sử dụng một mẫu prompt và sau đó gửi nó đến một LLM. Các chuỗi phức tạp hơn có thể liên kết nhiều LLM hoặc các công cụ khác với nhau để thực hiện các tác vụ phức tạp như tóm tắt tài liệu, sau đó là phân tích tình cảm. Framework này tạo điều kiện cho chuỗi prompt cho các quy trình làm việc nhiều bước này.
• Các Tác nhân (Agents): Các tác nhân là một loại chuỗi nâng cao hơn sử dụng LLM làm công cụ suy luận. Một tác nhân có thể quyết định sử dụng công cụ nào và theo thứ tự nào để hoàn thành một mục tiêu. Ví dụ: nếu được hỏi "Thời tiết ở Paris hôm qua như thế nào và thủ đô của Pháp là gì?", một tác nhân có thể sử dụng công cụ tìm kiếm trước để tìm thời tiết và sau đó truy cập kiến thức nội bộ của nó để trả lời phần thứ hai của câu hỏi. Điều này cho phép giải quyết vấn đề một cách linh hoạt và năng động, làm cho các tác nhân trở thành một thành phần cốt lõi của AI Đại diện (Agentic AI).

Các Ứng dụng Thực tế

LangChain cho phép phát triển một loạt các ứng dụng AI phức tạp bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa LLM và các hệ thống bên ngoài.

1. Hỏi-Đáp trên các Tài liệu Riêng tư (Question-Answering Over Private Documents): Một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất là xây dựng một hệ thống có thể trả lời các câu hỏi dựa trên một tập hợp tài liệu cụ thể, chẳng hạn như cơ sở kiến thức nội bộ của công ty hoặc một bộ sưu tập các bài báo nghiên cứu. LangChain triển khai điều này bằng một kỹ thuật gọi là Tạo Tăng cường Truy xuất (Retrieval-Augmented Generation - RAG). Đầu tiên, nó truy xuất các đoạn văn bản có liên quan từ cơ sở dữ liệu vectơ (vector database) và sau đó cung cấp ngữ cảnh này cho LLM, tạo ra một câu trả lời chính xác dựa trên thông tin được cung cấp. Điều này khắc phục hạn chế của dữ liệu huấn luyện tĩnh của LLM.
2. AI Agent tự động: LangChain được sử dụng để tạo ra các agent tự động có thể thực hiện các tác vụ bằng cách tương tác với các công cụ và API phần mềm khác nhau. Ví dụ: một agent trợ lý cá nhân có thể được xây dựng để quản lý lịch, đặt cuộc hẹn và gửi email bằng cách sử dụng các công cụ như Google Calendar API và một ứng dụng thư. Các agent này thể hiện một hình thức Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể, được ủy quyền.

LangChain và các khái niệm liên quan

Việc phân biệt LangChain với các thuật ngữ liên quan trong hệ sinh thái AI là rất hữu ích:

• LLM so với LangChain: LLM (ví dụ: Gemini của Google, Llama của Meta) là các mô hình cốt lõi có thể hiểu và tạo văn bản. LangChain là một framework sử dụng các LLM này làm thành phần để xây dựng ứng dụng. Nó điều phối sự tương tác giữa LLM và các công cụ hoặc nguồn dữ liệu khác.
• Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering) so với LangChain: Kỹ thuật prompt là nghệ thuật tạo ra các đầu vào hiệu quả cho LLM. LangChain cung cấp các công cụ như mẫu prompt để làm cho kỹ thuật prompt trở nên có hệ thống và có khả năng mở rộng hơn trong một ứng dụng, nhưng phạm vi của nó rộng hơn nhiều, bao gồm quản lý trạng thái, tích hợp công cụ và bộ nhớ.
• Hugging Face Transformers so với LangChain: Thư viện Hugging Face Transformers cung cấp quyền truy cập vào hàng nghìn mô hình được huấn luyện trước và các công cụ để tinh chỉnh và chạy chúng. LangChain thường tích hợp với các mô hình Hugging Face nhưng tập trung vào tác vụ cấp cao hơn là kết hợp các mô hình này thành các ứng dụng phức tạp hơn là bản thân việc triển khai mô hình.

Tính phù hợp trong thị giác máy tính

Mặc dù LangChain chủ yếu liên quan đến Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), khả năng điều phối các công cụ khác nhau của nó làm cho nó rất phù hợp với các mô hình đa phương thức kết hợp văn bản với các loại dữ liệu khác, như hình ảnh. Trong bối cảnh thị giác máy tính (CV), LangChain có thể được sử dụng để tạo ra các quy trình làm việc phức tạp.

Ví dụ: một ứng dụng có thể sử dụng mô hình Ultralytics YOLO để object detection theo thời gian thực và sau đó chuyển các nhãn đối tượng được phát hiện cho một LangChain agent. Agent này sau đó có thể sử dụng LLM để tạo ra một mô tả phong phú về cảnh, thực hiện semantic search cho các hình ảnh tương tự, hoặc thậm chí kích hoạt một hành động khác dựa trên đầu vào trực quan. Khi Vision Language Models trở nên phổ biến hơn, các framework như LangChain sẽ rất quan trọng để xây dựng các ứng dụng có thể vừa nhìn thấy vừa suy luận về thế giới. Tích hợp các vision model được training trên các nền tảng như Ultralytics HUB vào các chain này có thể mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực từ robotics đến smart surveillance.