LangChain هو إطار تطوير تطبيقات Python مفتوح المصدر والذكاء الاصطناعي يوفر الوحدات والأدوات اللازمة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على النماذج الكبيرة. باستخدام LangChain، يمكن للمطورين دمجه بسهولة مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لإكمال المهام مثل توليد النصوص، الإجابة على الأسئلة، الترجمة والمحادثات. يقلل LangChain من حاجز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن أي شخص من بناء تطبيقاته الإبداعية الخاصة بناءً على LLMs.
ميزات LangChain:
- LLM وPrompts: يجرد LangChain واجهة برمجة التطبيقات (API) لجميع النماذج الكبيرة، ويوحد الوصول إلى النماذج الكبيرة، ويوفر آلية لإدارة قوالب الاستفسار (الـ prompts).
- السلاسل (Chains): يغلف LangChain بعض السيناريوهات الشائعة في وحدات جاهزة للاستخدام، مثل أنظمة الإجابة على الأسئلة القائمة على السياق، وتوليد اللغة الطبيعية للاستعلامات SQL، إلخ. يتم تنفيذ هذه المهام خطوة بخطوة مثل سير العمل، ولذلك يُطلق عليها اسم "chains".
- لغة تعبير LangChain (LCEL): هي ميزة النسخة الجديدة من LangChain المستخدمة لحل مشاكل تنسيق سير العمل. باستخدام تعابير LCEL، يمكننا تخصيص تدفق معالجة المهمة الذكية بشكل مرن، والمعروف أيضًا باسم "chains" المخصصة المرنة.
- الجيل المعزّز بالبحث والاسترجاع (RAG): نظرًا لعدم فهم النماذج الكبيرة (LLMs) للمعلومات الجديدة وعدم قدرتها على الإجابة على الأسئلة الجديدة، نقوم بإدخال معلومات جديدة في LLM لتعزيز جودة المحتوى الذي يتم توليده. يُسمى هذا النموذج "Retrieval Augmented Generation (RAG)".
- الوكلاء (العملاء): هذا نمط تصميم للتطبيقات القائمة على النماذج الكبيرة (LLMs)، يستفيد من فهم اللغة الطبيعية وقدرات المنطق لدى LLMs (وهو يعمل كالدماغ) لاستدعاء الأنظمة والأجهزة الخارجية معًا تلقائيًا لاستكمال المهام استنادًا إلى متطلبات المستخدم. على سبيل المثال، عندما يُدخل المستخدم "خذ يوم إجازة غدًا"، يُستدعي النموذج الكبير (LLM) تلقائيًا نظام الإجازات لبدء طلب إجازة.
- ذاكرة النموذج: تتيح هذه الميزة للنموذج الكبير (LLM) تذكر محتوى المحادثات السابقة، ويُعرف ذلك بذاكرة النموذج.