Langchain چیست؟

 

آیا تابحال به این فکر کرده اید، که چگونه می توان نرم افزاری را توسعه داد که از تمام ویژگی ها و اصلیت مدل زبانی بزرگ (LLM) به درستی پیروی کند؟ امروزه در دنیای هوش مصنوعی، نرم افزار های بسیار زیادی وجود دارند که به ما اجازه می دهند تا گامی هر چند کوچک برای پیشرفت حوزه هوش مصنوعی برداریم که یکی از این نرم افزار ها و فریم ورک ها langchain است. 

برنامه نویسان و توسعه دهندگان نرم افزار های حوزه هوش مصنوعی برای اینکه بتوانند نرم افزار هایی بسازند که از مدل زبانی بزرگ (LLM) پیروی کنند، به فریم ورک langchain نیازمند هستند. با استفاده از این فریم ورک شما عزیزان می توانید داده های بسیار عظیم و گسترده را آسان تر سازماندهی کنید و و به سرعت به اخرین و بروزترین داده ها در سطح اینترنت دسترسی داشته باشید. از طرف دیگر ما این فریم ورک را می توانیم پل ارتباطی بین مدل زبانی بزرگ (LLM) با نرم افزار شما بدانیم. برنامه نویسان و توسعه دهندگان بسیار زیادی در حال حاضر توانسته اند که با کمک این فریم ورک متن باز و رایگان نرم افزار های پرسش و پاسخ و حتی چت بات های هوش مصنوعی ایجاد کنند که یکی از بهترین نمونه ها چت جی پی تی است.

اگر شما به حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق علاقه مند هستید و دوست دارید تا نحوه دسترسی به اطلاعات مدل زبانی بزرگ (LLM) را فرا گیرید، در این مقاله از آکادمی برنامه نویسی کدیاد همراه ما باشید تا به دل این فریم ورک محبوب و جذاب برویم… 

 

langchain به زبان ساده چیست؟

قبل از اینکه به سراغ مباحث پیشرفته تر از فریم ورک langchain برویم، بیایید تا با چیستی langchain به زبان ساده آشنا شویم تا بتوانیم در ادامه درک بهتری نسبت به این فریم ورک داشته باشیم. langchain یک چارچوب متن باز و رایگان است که برای توسعه و ساخت برنامه های مبتنی بر مدل زبانی بزرگ (LLM) ساخته شده است. همانگونه که میدانید، مدل زبانی بزرگ یا همان LLM یکی از مدل های یادگیری عمیق است که روی سطح عظیمی از داده ها آموزش دیده اند و می توانند به سوالات کاربران نرم افزار پاسخ درست و بهینه بدهند. 

فریم ورک langchain ویژگی ها و کاربرد های بسیار زیادی را در اختیار برنامه نویسان و توسعه دهندگان قرار می دهد که رویکرد انتزاعی آن باعث می شود تا سفارش سازی و دقت پاسخ از مدل زبانی به کاربران بسیار بهبود یابد. توسعه دهندگانی که از langchain در نرم افزار های خود استفاده می کنند می توانند از langchain برای ساخت زنجیره های جدید و سفارش سازی نحوه پاسخ بهره ببرند و به langchain این اجازه را می دهد تا مدل زبانی به داده های جدید بدون نیاز به بازآموزی دسترسی داشته باشند. در ادامه بیشتر به جزئیات این فریم ورک دوست داشتنی خواهیم پرداخت.

 

langchain چگونه کار می کند؟

آیا تابحال به این فکر کرده اید که زمانی که کاربرد در نرم افزار سوالی را صحبتی را به هوش مصنوعی ارسال می کند، در پشت صحنه چه اتفاقی می افتد؟ و چندین مرحله در حال طی شدن است؟ تنها چیزی که ما به عنوان کاربر مشاهده می کنیم این است که یک سوال را چت بات ها می پرسیم و آن ها پس از گذشت 3 ثانیه یا حتی کمتر، به آن سوال پاسخ های طولانی و مناسبی را بر اساس میل خودمان ارائه می دهد. 

در پشت صحنه ی هوش مصنوعی اتفاق های بسیار جذابی در حال رخ دادن است تا بتواند به شما بهترین پاسخ ها را ارائه دهند و در کار های روزمره به شما به نحو احسن کمک کند. در ادامه به مراحل کار فریم ورک langchain در پشت صحنه چت بات ها با کمک مدل زبانی بزرگ (LLM) خواهیم پرداخت :

 

1. مرحله اول (دریافت سوال یا صحبت کاربر) : کاربر استفاده کننده از چت بات یک سوالی را می پرسد. برای مثال "پایتون چه تفاوتی با جاوا دارد؟"
2. مرحله دوم (پردازش اولیه - prompt سازی) : با استفاده از فریم ورک langchain یک پرامپت استاندارد برای مدل زبانی بزرگ ساخته می شود.
3. مرحله سوم (اجرای مدل - Call LLM) : اجرا کردن و یا فراخوانی مدل زبان زبانی بزرگ جهت سرچ در اطلاعات مدل
4. مرحله چهارم (پردازش پاسخ) : استفاده کردن از ابزار های مهم فریم ورک langchain  برای پردازش پاسخ و بهینه سازی آن برای کاربر
5. مرحله پنجم (ترکیب نتایج و ارائه پاسخ) : با کمک Agent در فریم ورک langchain نتایج جستجو شده در مدل زبانی بزرگ، ترکیب می شود و سیستم برای ارائه پاسخ درست آماده می شود.
6. مرحله ششم (ذخیره تعامل در حافظه) : در صورت نیاز می توانید نرم افزارتان را جوری برنامه نویسی کنید که همه تعاملات کاربر با هوش مصنوعی در یک دیتابیس ذخیره شود که کاربر هر موقع که دوست داشت به آنها دسترسی پیدا کند.

 

چرا باید از فریم ورک langchain استفاده کنیم؟

احتمال می دهیم حالا که با نحوه کار یک چت بات به صورت کلی آشنا شدید، این سوال را از خود بپرسید که اصلا چرا باید از فریم ورک langchain استفاده کنیم؟ شاید بتوانیم به صورت مستقیم به مدل زبانی بزرگ متصل شویم. در پاسخ این سوال باید بگوییم که فریم ورک langchain مانند یک پل ارتباطی بین نرم افزار و مدل زبانی بزرگ (LLM) کار میکند و حضور آن در بین این دو یک امر واجب است. 

استفاده از فریم ورک langchain باعث می شود تا ما ویژگی های بسیار زیادی را به چت بات اختصاصی خود اضافه کنیم و باعث شویم تا پاسخ های استانداری را به کاربران ارائه دهیم. در ادامه برخی از ویژگی های جذاب این فریم ورک منحصر به فرد در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اشاره خواهیم کرد : 

 

• یکپارچه سازی آسان با مدل های مختلف : فریم ورک langchain از مدل های بسیار زیادی برای پرامپت سازی استفاده می کند و این انعطاف پذیری را دارد که در لحظه مدل خود را تعویض کند. 
• مدیریت حرفه ای Prompt ها : فریم ورک langchain دستورات یا همان prompt ها را به صورت حرفه ای دسته بندی کرده و برای آن ها قالب ایجاد می کند تا بتواند دستورات را بهینه سازی کند.
• امکان اتصال به منابع خارجی : با استفاده از API می توانید به منابع خارجی و مدل های آن ها دسترسی داشته باشید و از آن ها در روند توسعه استفاده کنید.
• ساخت زنجیره های هوشمند : ترکیب چندین عملیات برای انجام وظایف پیچیده و ذخیره اطلاعات در Chain ها
• افزودن حافظه برای تعاملات پویا : با استفاده از فریم ورک Langchain می توانید به آسانی تمام پاسخ ها و درخواست های کاربران را در حافظه ذخیره کنید که کاربر در زمان نیاز بتواند به آن ها دسترسی داشته باشد.
• استفاده از Agent های خودمختار : فریم ورک langchain می تواند نسبت به نیاز خود از Agent ها استفاده نماید.
• مقیاس پذیری و توسعه پذیری : از فریم ورک langchain می توانید در پروژه های بزرگ و کوچک نسبت به نیاز خود استفاده نمایید.

و … 

 

اهمیت استفاده از langchain در نرم افزار های مدل زبانی

یکی از مهم ترین نکاتی که باید در مورد مدل های زبانی بزرگ بدانید این است که آنها برای تعداد خاصی از داده ها آموزش دیده اند و اگر از فریم ورک langchain استفاده نکنیم، باعث می شود تا نتوانیم پاسخ های درستی به کاربران در نرم افزار ارائه کنیم. به عنوان یک کاربر باید این موضوع را درک کنیم که مدل های زبانی دقیقا نمی توانند برای مثال قیمت یک کامپیوتر را نشان دهند اما می توانند تخمین های بسیار نزدیکی از آن را به شما ارائه دهند.

برای اینکه این مشکل رفع شود، مهندسان داده سعی کردند که مهندسی پرامپت را به صورت حرفه ای و تخصصی برای این مدل های زبانی بزرگ انجام دهند. مهندسی پرامپت (Prompt) فرآیندی است که در آن دانشمند داده ورودی‌های مدل مولد را با ساختار و زمینه خاص بهبود می‌بخشد. فریم ورک langchain به ما کمک می کند تا مراحل میانی توسعه برنامه های پاسخگو به داده را ساده تر کنیم و مهندسی دستور را کارآمد تر پیاده سازی کنیم. این چارچوب برای توسعه برنامه‌های متنوع مبتنی بر مدل‌های زبانی، مانند ربات‌های گفتگو، پاسخ به سوالات، تولید محتوا، خلاصه‌سازی و … طراحی شده است.

 

مزایای شگفت انگیز langchain

فریم ورک langchain باعث شده است تا ما یک پل ارتباطی منحصر به فرد بین نرم افزار هوش مصنوعی و مدل زبانی بزرگ ایجاد کنیم و این فرآیند باعث می شود تا بهترین پاسخ ها را به کاربران نرم افزار ارائه دهیم. از همین رو از این فریم ورک انتظار می رود که ویژگی ها و مزایای شگفت انگیزی را به توسعه دهندگان ارائه کند که برخی از آن ها عبارت اند از : 

 

• مقیاس پذیری
• تطبیق پذیری
• توسعه پذیری 
• یکپارچه سازی
• مستند سازی بی نظیر
• انجمن توسعه فعال و بزرگ
• رایگان و متن باز بودن
• استفاده ساده در زبان های برنامه نویسی
• بازآرایی مدل های زبانی
• ساده سازی توسعه هوش مصنوعی 
• پشتیبانی کامل از توسعه دهندگان نرم افزار

و …

 

مولفه های اصلی تعریف کننده langchain

فریم ورک منحصر به فرد langchain این امکان را به توسعه دهندگان و برنامه نویسان می دهد تا از ماژول های بسیار کاربردی در نرم افزار های خود استفاده کنند. این ماژول ها ابزار های بسیار قدرتمندی هستند که انعطاف پذیری بالایی در توسعه دارند و از آن ها برای ساخت نرم افزار های هوشمند استفاده می شود. در ادامه به برخی از این ماژول ها و مولفه های اصلی فریم ورک langchain خواهیم پرداخت : 

 

• رابط مدل زبانی (LLM Interface) : فریم ورک langchain به شما API هایی را برای ارتباط با مدل زبانی بزرگ مانند Bard, GPT, PaLM ارائه می دهد که می توانید با استفاده از آن ها پرس و جو انجام دهید.
• قالب های دستوری (Prompt Templates) : با استفاده از این فریم ورک می توانید قالب های سفارشی را برای دستورات کاربران تعریف کنید تا بتوانید داده های بهینه تری را در اختیار کاربران نرم افزار خود قرار دهید و دستور ها را مدیریت کنید.
• عامل ها (Agent) : یک نوع زنجیره خاص که مدل زبانی بزرگ را مجبور می کند تا بهترین داده ها را برای یک دستور ارائه دهند. همچنین این عامل ها باعث می شود تا مدل زبانی دنباله های بسیار زیادی را در صدد یک دستور در اختیار نرم افزار قرار دهد.
• ماژول های بازیابی : توسعه دهندگان می توانند به آسانی سیستم خود توسط این ویژگی به دیتابیس های ابری متصل کنند تا داده ها را به صورت محلی در دیتابیس ابری خود ذخیره کنند تا مدل زبانی بتواند به دستور ها بهینه تر پاسخ دهد.
• حافظه (Memory) : برخی از مدل های زبانی بر اساس اطلاعات و مکالمات ذخیره شده قبلی داده های خود را بهبود میبخشند تا بتوانند در سری های بعدی که کاربر دوباره جستجو را انجام داد بهتر به آن پاسخ دهند. 
• فراخوان ها (Callback) : فریم ورک langchain این امکان را میدهد تا برنامه نویس به یک سری داده های عمومی مانند زمان اولین فراخوانی یک زنجیره و یا خطا های رخ داده در نرم افزار دسترسی داشته باشند که در آینده بتوانند با استفاده از آن ها عملیات عیب یابی را آسان تر انجام دهند.

 

دلیل محبوبیت langchain چیست؟

حالا که تا به اینجای مقاله همراه ما بودید تا بتوانید به اطلاعات مفید تری از فریم ورک langchain دسترسی پیدا کنید، می توانید این را متوجه شوید که چرا langchain یک فریم ورک محبوب و شگفت انگیز بین توسعه دهندگان هوش مصنوعی است. یک نکته ی جالب که باید حتما آن را بدانید این است استفاده از langchain باعث می شود تا توسعه دهندگان و تیم قادر باشند تا محتوا و حافظه ای را به مدل های LLM قبلی اضافه کنند. ویژگی ها و مزیت های این ابزار در توسعه نرم افزار های هوش مصنوعی به برنامه نویسان این اجازه را می دهد تا دست آن ها در توسعه بسیار باز باشد و نرم افزار های بسیار قدرتمندی را در این زمینه خلق کنند. 

به غیر از برنامه نویسان و توسعه دهندگان محلی، در بخش های مختلف صنعت در جهان هم از این فریم ورک استفاده می شود تا بتوانند سیستم های خود را به هوش مصنوعی متصل کنند و از ویژگی های آن بهره مند شوند. 

 

زبان بیان کننده langchain چیست؟

برای اینکه توسعه دهندگان بتوانند به زنجیره های مدل های زبانی متصل شوند باید از یک زبان بیان کننده کمک بگیرند. نام این زبان بیان کننده LCEL که مخفف کلمه LangChain Expression Language است. این زبان اعلانی از ابتدا طراحی شده است تا تبدیل نمونه‌های اولیه به محصول را بدون تغییر کد آسان‌تر کند. در ادامه برخی از مزایای جذاب آن خواهیم پرداخت که عبارت اند از : 

 

• سینتکس آسان و خوانا
• یکپارچه سازی بی درنگ با تمام قابلیت های Langchain
• پشتیبانی از پردازش های موازی و پیچیده
• عیب یابی آسان با قابلیت ردیابی
• بهینه سازی خودکار
• عدم وابستگی به ترتیب اجرا
• پشتیبانی از Streaming برای چت بات های بلادرنگ (در لحظه)

 

شیوه عملکرد langchain چگونه است؟

در پشت صحنه ی فریم ورک langchain اتفاقات بسیار جالبی در حال رخ دادن است که به عنوان یک برنامه نویس و توسعه دهنده هوش مصنوعی حتما باید از این پشت صحنه خبر داشته باشید. شیوه ی عملکرد این فریم ورک متن باز و رایگان بسیار آسان است و فقط در حد چند مرحله باید آن ها را فرا گیرید. شیوه عملکرد این فریم ورک توسط چندین مرحله انجام پذیر است که عبارت اند از : 

 

1. مرحله اول : (کاربر وارد نرم افزار می شود تا از هوش مصنوعی سوال بپرسد)
2. مرحله دوم : (ورودی دستور Prompt توسط کاربر)
3. مرحله سوم : (ارتباط قطعه کد برنامه نویس با فریم ورک Langchain)
4. مرحله چهارم : (دستور توسط پل ارتباطی به LLM ارسال می شود)
5. مرحله پنجم : (مدل زبانی از مدل های دیگر مانند GPT برای دریافت داده کمک میگیرد)
6. مرحله ششم : (پاسخ های جستجو شده در دو مدل به فریمورک langchain ارسال میشود)
7. مرحله هفتم : (فریمورک langchain با استفاده از فیلتر ها پاسخ را ترکیب و بهینه میکند.)
8. مرحله هشتم : (پاسخ خروجی به فرانت اند ارسال می شود و در اختیار کاربر قرار میگیرد.)

 

اجزای اصلی تشکیل دهنده langchain

بسیاری از توسعه دهندگان فریم ورک langchain را یک فریم ورک ساده می دانند اما باید این را در نظر داشته باشیم که اگر این فریم ورک نبود بیشتر چت هات ها هم نبودند و ما در حال حاضر نمی توانستیم از آن ها به سرعت استفاده کنیم. فریم ورک langchain به عنوان یک چارچوب متن باز و رایگان از اجزای بسیار زیادی تشکیل شده است که عبارت اند از : 

 

• مدل های زبانی (LLMs)
• دستورات Prompt - (مهندسی دستورات)
• زنجیره ها Chain
• حافظه Memory
• ایندکس ها Indexes
• Agent ها (عامل)
• ابزار های کاربردی

 

وجود این اجزای مهم باعث شده است تا langchain به یک فریم ورک قدرتمند و منحصر به فرد تبدیل شود تا بتواند به تمام نیازهای توسعه دهندگان هوش مصنوعی پاسخ دهد.

 

نرم افزار هایی که می توان با langchain خلق کرد

با استفاده از فریم ورک Langchain می توانیم نرم افزار های مختلفی را در حوزه هوش مصنوعی خلق کنیم و آن ها را برای زندگی بهتر در اختیار کاربران قرار دهیم. ما با استفاده از فریم ورک langchain می توانیم نرم افزار های گسترده ای مانند (تولید محتوا و محتوای فشرده، چت بات ها، نرم افزار های تجزیه و تحلیل و… ) اشاره کنیم. 

بسیاری از این نرم افزار ها می تواند به زندگی روزمره انسان ها کمک کند باعث رشد و پیشرفت آن ها شود. البته که نرم افزار های بسیار زیادی هستند که می توانند با استفاده از langchain خلق شوند برای مثال : 

 

• سیستم های پرسش و پاسخ
• خلاصه ساز متن
• مترجم هوشمند 
• دستیار کد نویسی
• تحلیلگر داده ها
• سیستم های توصیه گر
• ابزار های اتوماسیون اداری
• بازی های تعاملی
• دستیار های صوتی

و … 

 

سخن پایانی

LangChain به عنوان یک پل قدرتمند بین توسعه‌دهندگان و مدل‌های زبانی بزرگ عمل می‌کند و ساخت برنامه‌های هوشمند را ساده‌تر می‌سازد. این فریمورک با ارائه ابزارهای پیشرفته برای مدیریت پراپت‌ها، اتصال به منابع داده و ایجاد زنجیره‌های هوشمند، توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را دگرگون کرده است.

از چت‌بات‌های تعاملی تا سیستم‌های تحلیل داده، LangChain انعطاف‌پذیری و کارایی بی‌نظیری را ارائه می‌دهد. ویژگی‌هایی مانند حافظه گفتگو، عامل‌های خودمختار و پشتیبانی از چندین مدل زبانی، آن را به انتخابی ایده‌آل برای پروژه‌های مختلف تبدیل کرده است. با استفاده از این فریمورک، توسعه‌دهندگان می‌توانند به جای تمرکز بر پیچیدگی‌های فنی، روی خلق ارزش و نوآوری متمرکز شوند.

 

سوالات متداول

1. چگونه LangChain توانسته توسعه نرم‌افزارهای هوشمند را متحول کند؟
LangChain تنها یک فریم‌ورک برای اتصال به مدل‌های زبانی نیست؛ بلکه یک بستر قدرتمند برای شکل‌دهی به منطق گفت‌وگو، مدیریت حافظه و ارتباط با منابع داده است. با فراهم کردن ابزارهایی برای مهندسی دقیق پرس‌وجوها و امکان ساخت زنجیره‌هایی از وظایف، LangChain باعث شده توسعه‌دهندگان بتوانند نرم‌افزارهایی بسازند که نه‌تنها پاسخ می‌دهند، بلکه از بافت گفتگو، تاریخچه تعاملات و منابع خارجی برای ارائه پاسخ‌های هوشمند بهره می‌برند.

2. چرا بدون LangChain ساخت یک چت‌بات واقعی، شبیه چت‌جی‌پی‌تی، دشوار است؟
مدل‌های زبانی به تنهایی قابلیت پاسخ‌گویی دارند، اما چالش واقعی زمانی شروع می‌شود که بخواهید تعاملات مداوم، حافظه‌دار و متصل به منابع داده واقعی بسازید. در چنین شرایطی LangChain به عنوان رابطی میان کاربر، مدل و منابع بیرونی عمل می‌کند. این چارچوب فرآیند ساخت چت‌باتی با درک زمینه و قابلیت‌های تعاملی پیچیده را بسیار ساده‌تر و مؤثرتر کرده است.

3. آیا LangChain فقط برای متخصصان پیشرفته قابل استفاده است؟
بر خلاف تصور رایج، LangChain با وجود امکانات پیشرفته‌اش، به گونه‌ای طراحی شده که برنامه‌نویسان سطح متوسط نیز بتوانند با آن کار کنند. مفاهیمی مثل Agent، حافظه و زنجیره‌ها ابتدا ممکن است پیچیده به نظر برسند، اما با استفاده از مستندات روان، نمونه‌کدهای کاربردی و یک جامعه فعال، می‌توان به راحتی مفاهیم را درک و در پروژه‌های واقعی پیاده‌سازی کرد.

4. چه چیزی باعث شده LangChain در دنیای هوش مصنوعی محبوبیت فراوانی کسب کند؟
ترکیب سادگی استفاده و انعطاف‌پذیری گسترده باعث شده تا LangChain به انتخاب اول بسیاری از توسعه‌دهندگان تبدیل شود. از پروژه‌های ساده گرفته تا سیستم‌های بزرگ مبتنی بر هوش مصنوعی، LangChain قدرت آن را دارد که تمام اجزای مختلف یک سیستم زبانی را به هم متصل کند، و این اتصال، نه تنها فنی بلکه مفهومی و ساختاری است؛ به‌طوری که نرم‌افزار نهایی رفتاری انسانی‌تر و دقیق‌تر از خود نشان می‌دهد.

5. در پشت صحنه یک چت‌بات هوش مصنوعی، LangChain چه نقشی بازی می‌کند؟
هنگامی که کاربر پرسشی مطرح می‌کند، فرآیندی چند مرحله‌ای در کمتر از چند ثانیه طی می‌شود. LangChain با دریافت سوال، ساختن پرامپت بهینه، فراخوانی مدل زبانی، پردازش نتایج، ترکیب منابع مختلف و حتی ذخیره تعاملات قبلی، در هر قدم نقش حیاتی دارد. این هماهنگی پشت‌صحنه‌ای باعث می‌شود تا کاربر فقط یک رابط  ساده ببیند، ولی در واقع نرم‌افزاری چند لایه با عملکرد پیچیده در حال کار است.