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

วิธีการสร้างพรอมต์ Langchain

พรอมต์ทำหน้าที่เป็นอินพุตของ LLM ที่สั่งให้ส่งคืนการตอบกลับ ซึ่งมักจะเป็นคำตอบของคิวรี การตอบสนองนี้เรียกอีกอย่างว่าเอาต์พุต พรอมต์ต้องได้รับการออกแบบและดำเนินการอย่างถูกต้องเพื่อเพิ่มโอกาสของการตอบสนองที่เป็นลายลักษณ์อักษรและแม่นยำจากโมเดลภาษา 

สามารถสร้างพรอมต์ได้อย่างง่ายดายในการใช้งาน LangChain โดยใช้เทมเพลตพร้อมต์ ซึ่งจะใช้เป็นคำแนะนำสำหรับ LLM พื้นฐาน เทมเพลตพร้อมท์อาจแตกต่างกันไปในความเฉพาะเจาะจง สามารถออกแบบให้ถามคำถามง่ายๆ กับโมเดลภาษาได้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อจัดเตรียมชุดคำสั่งที่ชัดเจนให้กับโมเดลภาษาโดยมีรายละเอียดและตัวอย่างเพียงพอที่จะรับการตอบกลับคุณภาพสูง

LangChain มีเทมเพลตพร้อมต์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าด้วย Python  มีขั้นตอนการใช้งานดังนี้

-ทำการติดตั้ง Python ต้องติดตั้ง Python เวอร์ชันล่าสุด

-การเพิ่มการบูรณาการโดยทั่วไปแล้ว LangChain ต้องการการบูรณาการอย่างน้อยหนึ่งครั้ง OpenAI เป็นตัวอย่างที่สำคัญ

-การนำเข้าเทมเพลตพรอมต์เมื่อขั้นตอนพื้นฐานเหล่านี้เสร็จสมบูรณ์แล้ว

วิธีการพัฒนาแอปพลิเคชันใน Langchain

-กำหนดแอปพลิเคชันนักพัฒนาแอปพลิเคชันจะต้องกำหนดกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันก่อน นอกจากนี้ยังหมายถึงการกำหนดขอบเขต รวมถึงข้อกำหนดต่างๆ เช่น การบูรณาการ ส่วนประกอบ และ LLM ที่จำเป็น

-สร้างฟังก์ชันการทำงานนักพัฒนาใช้ข้อความแจ้งเพื่อสร้างฟังก์ชันการทำงานหรือตรรกะของแอปที่ต้องการ

-ปรับแต่งฟังก์ชันการทำงาน LangChain ช่วยให้นักพัฒนาสามารถแก้ไขโค้ดเพื่อสร้างฟังก์ชันการทำงานแบบกำหนดเองที่ตรงกับความต้องการของกรณีการใช้งานและกำหนดลักษณะการทำงานของแอปพลิเคชัน

-การปรับแต่ง LLM อย่างละเอียดสิ่งสำคัญคือต้องเลือก LLM ที่เหมาะสมสำหรับงาน และต้องปรับแต่งให้สอดคล้องกับความต้องการของกรณีการใช้งานด้วย

-การล้างข้อมูลการใช้ เทคนิค การล้างข้อมูลช่วยให้มั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลที่สะอาดและถูกต้อง นอกจากนี้ควรใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

-การทดสอบการทดสอบแอป LangChain เป็นประจำช่วยให้มั่นใจว่าแอปยังคงทำงานได้อย่างราบรื่น