LangChain เฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส ช่วยพัฒนา AI
ในขั้นตอนการสร้างโมเดล AI ขึ้นมาหนึ่งโมเดลนั้น นักพัฒนาจะต้องทำงานพร้อมกับการใช้งานเฟรมเวิร์กต่าง ๆ หนึ่งในนั้นคือ LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทำงานกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และชุดย่อยการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้ากับส่วนประกอบภายนอกอื่น ๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีการขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)
เป้าหมายของ LangChain คือการเชื่อมโยง LLM ที่ทรงพลัง เช่น GPT-3.5 และGPT-4 ของ OpenAI เข้ากับอาร์เรย์แหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อสร้างและเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ( NLP ) ทำให้นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในภาษาการเขียนโปรแกรม Python, JavaScript หรือ TypeScript สามารถใช้ประโยชน์จากแพ็คเกจของ LangChain ที่นำเสนอในภาษาเหล่านั้นได้
ความสำคัญของ Langchain
LangChain เป็นเฟรมเวิร์กที่ทำให้กระบวนการสร้าง อินเท อร์เฟซแอปพลิเคชันAI ทั่วไป ง่ายขึ้น นักพัฒนาที่ทำงานเกี่ยวกับอินเทอร์เฟซประเภทนี้ใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อสร้างแอป NLP ขั้นสูง LangChain ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการนี้
คุณสมบัติของ Langchain ประกอบด้วยโมดูลต่อไปนี้
-Model interaction หรือที่เรียกว่าโมเดล I/O โมดูลนี้ช่วยให้ LangChain โต้ตอบกับโมเดลภาษาใดก็ได้ และดำเนินการต่างๆ เช่น การจัดการอินพุตให้กับโมเดล และการแยกข้อมูลจากเอาต์พุต
-Data connection and retrieval ข้อมูลที่ LLM เข้าถึงสามารถแปลง จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล และดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเหล่านั้นผ่านการสืบค้นด้วยโมดูลนี้
-Chains เมื่อใช้ LangChain เพื่อสร้างแอปที่ซับซ้อนมากขึ้น อาจจำเป็นต้องมีส่วนประกอบอื่นๆ หรือแม้แต่ LLM มากกว่าหนึ่งตัว โมดูลนี้เชื่อมโยง LLM หลายรายการเข้ากับส่วนประกอบหรือ LLM อื่นๆ สิ่งนี้เรียกว่าเครือ LLM
-Agents โมดูลตัวแทนช่วยให้ LLM ตัดสินใจขั้นตอนหรือการดำเนินการที่ดีที่สุดเพื่อแก้ไขปัญหาได้ โดยจัดทำชุดคำสั่งที่ซับซ้อนให้กับ LLM และเครื่องมืออื่นๆ เพื่อให้สามารถตอบสนองคำขอเฉพาะได้
-Memory โมดูลหน่วยความจำช่วยให้ LLM จดจำบริบทของการโต้ตอบกับผู้ใช้ สามารถเพิ่มหน่วยความจำระยะสั้นและหน่วยความจำระยะยาวลงในรุ่นได้ขึ้นอยู่กับการใช้งานเฉพาะ
การนำ Langchain มาใช้งานนั้นต้องเข้าใจก่อนว่า LangChain จะสร้างแอปพลิเคชันโดยใช้การผสานรวมกับผู้ให้บริการ LLM และแหล่งข้อมูลภายนอกซึ่งสามารถค้นหาและจัดเก็บข้อมูลได้ เช่นการสร้างแชทบอทโดยใช้ข้อมูลจาก LLM และสามารถนำมาใช้งานกับสิ่งที่เป็นไปได้เช่น แพลตฟอร์มการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Amazon Web Services, Google Cloud และ Microsoft Azure รวมถึงฐานข้อมูลเวกเตอร์ ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถจัดเก็บข้อมูลมิติสูงจำนวนมาก
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
