Lang chain [1]

date

Jun 27, 2024

slug

lang-chain-la-gi

status

Published

tags

summary

LangChain là một framework hỗ trợ tích hợp và triển khai các Large Language Model (LLM) trong ứng dụng, mở ra khả năng tương tác mạnh mẽ với ngôn ngữ tự nhiên trong nhiều hệ thống công nghệ. Cùng đi sâu vào bài viết để khám phá cách ảnh hưởng của LangChain trong thế giới kỹ thuật số hiện đại.

type

Post

Large Language Model (LLM) là những machine learning framework tiên tiến, phát triển nhờ những đột phá về năng lực tính toán. LLM đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mở đường cho nhiều ứng dụng trong thế giới công nghệ, nhanh chóng tạo được chỗ đứng trong thời đại kỹ thuật số của chúng ta. Ngày nay, LLM có mặt ở khắp nơi từ chatbot đến hệ thống đề xuất nội dung, ngay cả trong những tương tác hàng ngày của chúng ta như công cụ tìm kiếm hoặc đề xuất nội dung trên mạng xã hội.

Việc tích hợp và triển khai các mô hình LLM trong thiết kế ứng dụng thường đòi hỏi hiểu biết chuyên môn và một bộ công cụ chuyên dụng. Với xu hướng tích hợp AI vào hệ thống để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LangChain là công cụ được tạo ra nhằm giúp xâu chuỗi, điều phối và tương tác có cấu trúc với các LLM. So với các phương pháp truyền thống, việc sử dụng LangChain giúp tích hợp LLM vào hệ thống dễ dàng, cho phép tương tác động với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để mang lại trải nghiệm phong phú, thay vì chỉ gọi API tiêu chuẩn. Bên cạnh đó, LangChain còn giúp developer xây dựng các agent có khả năng suy luận và chia nhỏ vấn đề, đưa context và bộ nhớ vào quá trình xử lý task,…

Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu về LangChain - framework mạnh mẽ để tạo ra các ứng dụng hỗ trợ Large Language Model.

Tổng quan

LangChain framework cung cấp các module cho phép bạn quản lí nhiều khía cạnh cụ thể trong tương tác với LLM. Các module này bao gồm:

Model I/O: là thành phần nền tảng để giao tiếp với các language model. Module này cung cấp giao diện để thực hiện tương tác liền mạch với bất kì language model nào. Trong đó:

Đầu vào được định nghĩa bằng Prompts - tập hợp các hướng dẫn hay input mà user cung cấp giúp language model hiểu được ngữ cảnh và tạo câu trả lời mạch lạc.
Phần xử lý là language model được LangChain hỗ trợ tích hợp với 2 loại chính là LLMs (nhận một chuỗi đầu vào → trả chuỗi kết quả) và Chat models (nhận danh sách Chat Message → trả một Chat Message).
Ngoài ra, module này còn kết hợp các output parser để chuyển đổi kết quả đầu ra từ văn bản thô thành thông tin có tổ chức và có cấu trúc.

Chỉ với module Model I/O, người dùng đã có thể thực hiện tương tác và tích hợp LLM vào ứng dụng của mình một cách đơn giản và thuận tiện.

• Retrieval: là thành phần giúp tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp dữ liệu chuyên biệt của người dùng vào giai đoạn generation của language model bằng cách sử dụng Retrieval Augmented Generation (RAG). Langchain hỗ trợ các chức năng như document loaders, document transformers, text embedding models và nhiều thuật toán truy xuất cũng như cách lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector, đảm bảo việc sử dụng dữ liệu hiệu quả và phù hợp ngữ cảnh.