1. Bắt đầu nhanh

Dưới đây là một ví dụ đơn giản về langchain, minh họa cách sử dụng framework langchain để gọi các mô hình để hoàn thành các nhiệm vụ.

2. Ví dụ về Langchain

2.1. Cài đặt LangChain

Để cài đặt LangChain, bạn có thể sử dụng Pip và Conda. Dưới đây là các bước để cài đặt LangChain:

Sử dụng Pip:

pip install langchain

Sử dụng Conda:

conda install langchain -c conda-forge

2.2. Khởi tạo Mô hình

Trước khi sử dụng LangChain, bạn cần nhập gói tích hợp LangChain x OpenAI và thiết lập khóa API như một biến môi trường hoặc truyền trực tiếp vào lớp OpenAI LLM.

Đầu tiên, lấy khóa API của OpenAI, có thể được lấy bằng cách tạo một tài khoản và truy cập liên kết này. Sau đó, bạn có thể thiết lập khóa API như một biến môi trường bằng phương pháp sau:

export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Tiếp theo, khởi tạo mô hình:

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI()

Nếu bạn không muốn thiết lập biến môi trường, bạn có thể truyền khóa API trực tiếp khi khởi tạo lớp OpenAI LLM:

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(openai_api_key="YOUR_API_KEY")

2.3. Sử dụng LLM

Sử dụng LLM để trả lời các câu hỏi rất đơn giản. Bạn có thể gọi trực tiếp phương thức invoke của LLM và truyền câu hỏi như một tham số. Ngoài ra, bạn có thể tạo các mẫu nhắc để gửi lệnh đến mô hình (LLM).

Dưới đây minh họa cách xây dựng một chuỗi LLM đơn giản:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("hệ thống", "Bạn là người viết tài liệu kỹ thuật hàng đầu thế giới."),
    ("người dùng", "{input}")
])

chain = prompt | llm

chain.invoke({"input": "langsmith có thể giúp đỡ trong việc kiểm thử như thế nào?"})

2.4. Chuyển đổi Đầu ra

Đầu ra của LLM thường là một tin nhắn. Để xử lý kết quả một cách thuận tiện, bạn có thể chuyển đổi tin nhắn thành một chuỗi. Dưới đây minh họa cách chuyển đổi tin nhắn đầu ra của LLM thành một chuỗi:

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

output_parser = StrOutputParser()

chain = prompt | llm | output_parser

chain.invoke({"input": "langsmith có thể giúp đỡ trong việc kiểm thử như thế nào?"})

Ở trên là một giới thiệu về chuỗi LLM, hy vọng giúp bạn hiểu rõ hơn về cách cài đặt LangChain và xây dựng các loại chuỗi khác nhau.