لنگ‌چین (LangChain) چیست و چرا محبوب شده است؟
لنگ‌چین (LangChain) یک چارچوب متن‌باز است که برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) طراحی شده است. مدل‌های زبانی بزرگ، مدل‌های یادگیری عمیقی هستند که روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش دیده‌اند و می‌توانند به پرس‌وجوهای کاربران پاسخ دهند، مانند پاسخ به پرسش‌ها یا تولید تصاویر از دستورات متنی. لنگ‌چین ابزارها و رویکردهای انتزاعی ارائه می‌دهد تا سفارشی‌سازی، دقت و مرتبط بودن اطلاعات تولیدشده توسط این مدل‌ها بهبود یابد. برای مثال، توسعه‌دهندگان می‌توانند از مولفه‌های لنگ‌چین برای ساخت زنجیره‌های دستور جدید یا سفارشی‌سازی قالب‌های موجود استفاده کنند. همچنین، لنگ‌چین امکان دسترسی مدل‌های زبانی به مجموعه‌داده‌های جدید را بدون نیاز به بازآموزی فراهم می‌کند.
چرا لنگ‌چین مهم است؟
مدل‌های زبانی بزرگ در پاسخ به دستورات در زمینه‌های عمومی عملکرد خوبی دارند، اما در حوزه‌های خاصی که برای آن‌ها آموزش ندیده‌اند، با چالش مواجه می‌شوند. دستورات (Prompts) پرس‌وجوهایی هستند که کاربران برای دریافت پاسخ از مدل زبانی استفاده می‌کنند. برای مثال، یک مدل زبانی می‌تواند تخمینی از قیمت یک کامپیوتر ارائه دهد، اما نمی‌تواند قیمت یک مدل خاص کامپیوتر که شرکت شما می‌فروشد را مشخص کند.
برای رفع این مشکل، مهندسان یادگیری ماشین باید مدل زبانی را با منابع داده داخلی سازمان ادغام کنند و از مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) استفاده کنند. مهندسی پرامپت فرآیندی است که در آن دانشمند داده ورودی‌های مدل مولد را با ساختار و زمینه خاص بهبود می‌بخشد.
لنگ‌چین مراحل میانی توسعه برنامه‌های پاسخ‌گو به داده را ساده‌تر می‌کند و مهندسی دستور را کارآمدتر می‌سازد. این چارچوب برای توسعه برنامه‌های متنوع مبتنی بر مدل‌های زبانی، مانند ربات‌های گفتگو، پاسخ به سؤالات، تولید محتوا، خلاصه‌سازی و غیره طراحی شده است.
مزایای لنگ‌چین
بازآرایی مدل‌های زبانی
با لنگ‌چین، سازمان‌ها می‌توانند مدل‌های زبانی را برای برنامه‌های خاص بدون نیاز به بازآموزی یا تنظیم دقیق (Fine-Tuning) بازآرایی کنند. تیم‌های توسعه می‌توانند برنامه‌های پیچیده‌ای بسازند که به اطلاعات اختصاصی سازمان ارجاع می‌دهند تا پاسخ‌های مدل را تقویت کنند. برای مثال، می‌توان از لنگ‌چین برای ساخت برنامه‌هایی استفاده کرد که داده‌ها را از اسناد داخلی ذخیره‌شده خوانده و آن‌ها را به پاسخ‌های گفتگویی خلاصه می‌کنند. همچنین، می‌توان یک جریان کاری مبتنی بر رویکرد (RAG) ایجاد کرد که اطلاعات جدید را در زمان دستور به مدل زبانی معرفی می‌کند. این جریان‌های کاری آگاه از زمینه، توهم مدل (Hallucination) را کاهش داده و دقت پاسخ‌ها را افزایش می‌دهند.
ساده‌سازی توسعه هوش مصنوعی
لنگ‌چین با رویکرد انتزاعی خود، پیچیدگی‌های ادغام منابع داده و بهبود دستورات، توسعه هوش مصنوعی را ساده می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند دنباله‌های سفارشی برای ساخت سریع برنامه‌های پیچیده ایجاد کنند. به‌جای برنامه‌نویسی منطق تجاری، تیم‌های نرم‌افزاری می‌توانند از قالب‌ها و کتابخانه‌های لنگ‌چین استفاده کنند تا زمان توسعه را کاهش دهند.
پشتیبانی از توسعه‌دهندگان
لنگ‌چین ابزارهایی برای اتصال مدل‌های زبانی به منابع داده خارجی در اختیار توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی قرار می‌دهد. این چارچوب متن‌باز است و توسط جامعه‌ای فعال پشتیبانی می‌شود. سازمان‌ها می‌توانند به‌صورت رایگان از لنگ‌چین استفاده کنند و از حمایت سایر توسعه‌دهندگان آشنا با این چارچوب بهره‌مند شوند.
لنگ‌چین چگونه کار می‌کند؟
با لنگ‌چین، توسعه‌دهندگان می‌توانند یک مدل زبانی را به‌صورت انعطاف‌پذیر برای زمینه‌های تجاری خاص تطبیق دهند، با تعیین مراحل لازم برای دستیابی به نتیجه موردنظر.
زنجیره‌ها (Chains)
زنجیره‌ها اصل اساسی لنگ‌چین هستند که مولفه‌های مختلف هوش مصنوعی را برای ارائه پاسخ‌های آگاه از زمینه ترکیب می‌کنند. زنجیره، مجموعه‌ای از اقدامات خودکار از پرس‌وجوی کاربر تا خروجی مدل است. برای مثال، توسعه‌دهندگان می‌توانند از یک زنجیره برای موارد زیر استفاده کنند:
- اتصال به منابع داده مختلف
- تولید محتوای منحصربه‌فرد
- ترجمه به چندین زبان
- پاسخ به پرس‌وجوهای کاربران
لینک‌ها (Links)
زنجیره‌ها از لینک‌ها تشکیل شده‌اند. هر اقدام که توسط توسعه‌دهندگان برای تشکیل یک دنباله زنجیره‌ای به هم متصلاستفاده می‌شود، یک لینک نامیده می‌شود. با لینک‌ها، می‌توان وظایف پیچیده را به چندین وظیفه کوچک‌تر تقسیم کرد. نمونه‌هایی از لینک‌ها شامل:
- قالب‌بندی ورودی کاربر
- ارسال پرس‌وجو به مدل زبانی
- بازیابی داده از ذخیره‌سازی ابری
- ترجمه از یک زبان به زبان دیگر
در چارچوب لنگ‌چین، یک لینک ورودی را از کاربر دریافت کرده و آن را به کتابخانه‌های لنگ‌چین برای پردازش ارسال می‌کند. لنگ‌چین همچنین امکان بازآرایی لینک‌ها را برای ایجاد جریان‌های کاری هوش مصنوعی مختلف فراهم می‌کند.
نمای کلی
برای استفاده از لنگ‌چین، توسعه‌دهندگان این چارچوب را در پایتون با دستور زیر نصب می‌کنند:
pip install langchain
سپس، توسعه‌دهندگان از بلوک‌های ساخت زنجیره یا زبان بیان لنگ‌چین (LCEL) برای ایجاد زنجیره‌ها با دستورات برنامه‌نویسی ساده استفاده می‌کنند. تابع chain آرگومان‌های یک لینک را به کتابخانه‌ها منتقل می‌کند. دستور execute() نتایج را بازیابی می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند نتیجه لینک فعلی را به لینک بعدی منتقل کنند یا آن را به‌عنوان خروجی نهایی بازگردانند. در زیر نمونه‌ای از یک تابع زنجیره چت‌بات آورده شده است که جزئیات محصول را به چند زبان بازمی‌گرداند:
chain([
retrieve_data_from_product_database(),
send_data_to_language_model(),
format_output_in_a_list(),
translate_output_in_target_language()
])
این ساختار ساده و قدرتمند، لنگ‌چین را به ابزاری کلیدی برای توسعه برنامه‌های هوشمند و پاسخ‌گو به داده تبدیل کرده است.
مولفه‌های اصلی لنگ‌چین چیستند؟
لنگ‌چین (LangChain) به تیم‌های نرم‌افزاری امکان می‌دهد سیستم‌های مدل زبانی آگاه از زمینه را با استفاده از ماژول‌های زیر توسعه دهند. این ماژول‌ها ابزارهایی قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای ساخت برنامه‌های هوشمند ارائه می‌دهند.
رابط مدل زبانی (LLM Interface)
لنگ‌چین رابط‌های برنامه‌نویسی (API) ارائه می‌دهد که توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق آن‌ها به مدل‌های زبانی متصل شده و پرس‌وجو انجام دهند. با استفاده از لنگ‌چین، توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌سادگی با مدل‌های عمومی و اختصاصی مانند GPT، Bard و PaLM ارتباط برقرار کنند، بدون نیاز به نوشتن کدهای پیچیده. این رابط‌ها فرآیند تعامل با مدل‌های زبانی را ساده و کارآمد می‌کنند.
قالب‌های دستوری (Prompt Templates)
قالب‌های دستور، ساختارهای از پیش ساخته‌شده‌ای هستند که توسعه‌دهندگان از آن‌ها برای قالب‌بندی دقیق و یکنواخت پرس‌وجوهای ارسالی به مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند قالب‌های دستور را برای برنامه‌های چت‌بات، یادگیری با چند نمونه (Few-Shot Learning) یا ارائه دستورالعمل‌های خاص به مدل‌های زبانی طراحی کنند. این قالب‌ها قابلیت استفاده مجدد در برنامه‌ها و مدل‌های زبانی مختلف را دارند، که باعث صرفه‌جویی در زمان و افزایش کارایی می‌شود.
عامل‌ها (Agents)
لنگ‌چین ابزارها و کتابخانه‌هایی ارائه می‌دهد که توسعه‌دهندگان می‌توانند با آن‌ها زنجیره‌های موجود را سفارشی کرده و برای برنامه‌های پیچیده ترکیب کنند. عامل (Agent) نوعی زنجیره خاص است که مدل زبانی را وادار می‌کند بهترین دنباله اقدامات را در پاسخ به یک پرس‌وجو تعیین کند. توسعه‌دهندگان ورودی کاربر، ابزارهای موجود و مراحل میانی ممکن را به عامل ارائه می‌دهند، سپس مدل زبانی دنباله‌ای عملی از اقدامات را برای برنامه پیشنهاد می‌کند.
ماژول‌های بازیابی (Retrieval Modules)
لنگ‌چین امکان طراحی سیستم‌های مبتنی بر رویکرد تولید افزوده‌شده با بازیابی (RAG) را با ابزارهای متعددی برای تبدیل، ذخیره، جستجو و بازیابی اطلاعات فراهم می‌کند تا پاسخ‌های مدل زبانی بهبود یابند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از نمایش‌های معنایی اطلاعات (Word Embeddings)، داده‌ها را به‌صورت محلی یا در پایگاه‌های داده برداری ابری ذخیره کنند. این ماژول‌ها به مدل‌ها کمک می‌کنند تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر و مرتبط‌تر ارائه دهند.
حافظه (Memory)
برخی برنامه‌های مدل زبانی گفتگویی با استفاده از اطلاعات به‌یادآمده از تعاملات قبلی، پاسخ‌های خود را بهبود می‌بخشند. لنگ‌چین به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد قابلیت‌های حافظه را به سیستم‌های خود اضافه کنند. این چارچوب از موارد زیر پشتیبانی می‌کند:
- سیستم‌های حافظه ساده که آخرین مکالمات را به خاطر می‌آورند.
- ساختارهای حافظه پیچیده که پیام‌های گذشته را تحلیل کرده و مرتبط‌ترین نتایج را بازمی‌گردانند.
فراخوان‌ها (Callbacks)
فراخوان‌ها کدهایی هستند که توسعه‌دهندگان در برنامه‌های خود قرار می‌دهند تا رویدادهای خاصی در عملیات لنگ‌چین را ثبت، نظارت یا جریان دهند. برای مثال، توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از فراخوان‌ها، زمان اولین فراخوانی یک زنجیره یا خطاهای رخ‌داده را ردیابی کنند. این قابلیت به بهبود نظارت و عیب‌یابی برنامه‌ها کمک می‌کند.
جمع‌بندی
مولفه‌های اصلی لنگ‌چین، از رابط‌های مدل زبانی گرفته تا ماژول‌های بازیابی و حافظه، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند برنامه‌های هوشمندی بسازند که پاسخ‌هایی دقیق، مرتبط و آگاه از زمینه ارائه دهند. این ماژول‌ها با ساده‌سازی فرآیندهای پیچیده و ارائه ابزارهای انعطاف‌پذیر، لنگ‌چین را به چارچوبی کلیدی برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی تبدیل کرده‌اند.
