LangChain ایک آپن-سورس Python AI ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ فریم ورک ہے، جو بڑے ماڈلوں پر مبنی AI ایپلیکیشنز بنانے کے لئے ضروری ماڈیولز اور ٹولز فراہم کرتا ہے۔ LangChain کے ذریعے ڈویلپرز بڑے زبانی ماڈلز (LLMs) کو آسانی سے انٹیگریٹ کر سکتے ہیں تاکہ وہ ٹیکسٹ جنریشن، سوال کا جواب، ترجمہ، اور بات چیت جیسے کام کر سکیں۔ LangChain AI ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ کی رُکاوٹیں کم کرتا ہے، جو کسی بھی کو بڑے LLMs پر مبنی اپنی تخلیقی ایپلیکیشنز بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

LangChain کی خصوصیات:

  • LLM اور Prompts: LangChain تمام بڑے ماڈلز کے لئے API کو مجرم کرتا ہے، بڑے ماڈلز تک رسائی کو یکسر بناتا ہے، اور prompt templates کو منظم کرنے کا نظام فراہم کرتا ہے۔
  • Chains: LangChain کچھ عام میسر سیناریوز کو تیار استعمال کے ماڈیولز میں چھپتا ہے، جیسے کے سیاق و سباق پر مبنی سوال کا جواب دینے والے سسٹمز، SQL کوئیریوں کی طبیعی زبان جنریشن، وغیرہ۔ یہ کام مرحلہ وار نکالے جاتے ہیں جیسے کہ ایک ورک فلو کے طور پر، اسی وجہ سے اُن کو "Chain" کہا جاتا ہے۔
  • LCEL: LangChain ایکسپریشن لینگوئیج (LCEL) نئے ورژن کی بنیادی خصوصیت ہے، جو ورک فلو آرکیسٹریشن مسائل کو حل کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہے۔ LCEL ایکسپریشن کے ذریعے ہم آئی کی تسک پروسیسنگ فلاو کو مرنسلی ترتیب دے سکتے ہیں، جو کہ لڑکسٹیبل کسٹم "Chains" کے طور پر بھی جانا جاتا ہے۔
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): بڑے ماڈلز (LLMs) نئی معلومات کو سمجھ نہیں سکتے ہیں اور نئے سوالات کا جواب نہیں دے سکتے ہیں، اس لئے ہم نئی معلومات کو LLM میں درآمد کرتے ہیں تاکہ جنریٹ کردہ مواد کی معیار کو بہتر کیا جا سکے۔ یہ ماڈل Retrieval Augmented Generation (RAG) کہلاتا ہے۔
  • Agents: یہ ایک ڈیزائن پیٹرن ہے جو بڑے ماڈلز (LLMs) پر مبنی ایپلیکیشنز کے لئے ہے، جو LLMs کی طبیعی زبان سمجھ اور ریزننگ کی قابلیتوں کو فائدہ اندوز ہوکر صارف کی ضروریات کے مطابق کام کو مکمل کرنے کے لئے خود بخود بیرونی سسٹمز اور ڈیوائسز کو کال کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک صارف نے "کل چھٹی لینی ہے" ان پٹ کیا، اور بڑا ماڈل (LLM) خود بخود چھٹی کی درخواست کرنے کے لئے چھٹی سسٹم کو کال کرتا ہے۔
  • Model Memory: یہ بڑے ماڈل (LLM) کو پچھلی بات چیت کی مواد کو یاد رکھنے کی اجازت دیتا ہے، جسے ماڈل میموری کہا جاتا ہے۔