معرفی
لنگچین (LangChain) مجموعهای از کتابخانههای متنباز برای توسعه اپلیکیشنهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLM) است. این مجموعه ابزارهایی برای اتصال مدلهای زبانی به دادهها، APIها، ابزارهای بیرونی و جریانهای چندمرحلهای در اختیار توسعهدهندگان قرار میدهد. قابلیتها و روش استفاده از آنها در مستندات Python و مستندات JavaScript و TypeScript شرح داده شدهاند.
مهندسان هوش مصنوعی و توسعهدهندگان بکاند معمولا از لنگچین برای ساخت چتباتهای مبتنی بر اسناد، سامانههای تولید تقویتشده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation یا RAG)، دستیارهای سازمانی و عاملهایی استفاده میکنند که باید میان چند ابزار تصمیم بگیرند. لنگچین خود مدل زبانی نیست. این ابزار لایهای برای هماهنگسازی مدل، داده و منطق اپلیکیشن است.
کتابخانههای اصلی LangChain متنباز و قابل استفاده رایگان هستند، اما این موضوع هزینه خدمات جداگانه را حذف نمیکند. هزینه API مدل، پایگاه داده، زیرساخت، میزبانی و سرویسهای اختیاری مشاهدهپذیری یا ارزیابی میتواند جداگانه محاسبه شود. پیش از انتخاب، شرایط مجوز و قیمت هر سرویس پیرامونی را مستقل بررسی کنید.
این ابزار زمانی ارزش بیشتری دارد که پروژه چند اتصال و چند مرحله دارد. برای مثال، بازیابی سند، تولید پاسخ، بررسی خروجی و فراخوانی یک API. برای یک درخواست ساده به یک مدل، استفاده مستقیم از SDK ارائهدهنده مدل اغلب کد کمتر، وابستگی کمتر و اشکالزدایی آسانتری دارد. بنابراین انتخاب لنگچین باید بر پایه پیچیدگی واقعی جریان کار باشد، نه صرفا محبوبیت آن.
برای تیمهای ایرانی، دسترسی به API ارائهدهنده مدل، روش پرداخت، محل پردازش و نگهداری داده و سیاست روز سرویس را پیش از طراحی جریان بررسی کنید. این شرایط میان ارائهدهندگان تفاوت دارد و ممکن است تغییر کند. اگر داده سازمانی حساس است، امکان استفاده از مدل یا ارائهدهنده جایگزین، حداقلسازی داده ارسالی و الزامات حقوقی و امنیتی سازمان را از ابتدا در معماری لحاظ کنید.
راهنماهای رسمی فراخوانی ابزار و بازیابی اطلاعات جزئیات پیادهسازی این دو قابلیت را توضیح میدهند.
ویژگیهای کلیدی
در ادامه، مهمترین موارد این بخش به تفکیک معرفی شدهاند.
-
یکپارچهسازی مدلها و ارائهدهندگان مختلف
لنگچین امکان یکپارچهسازی مدلها و ارائهدهندگان مختلف را فراهم میکند و میتوان از آن برای هماهنگسازی مدل زبانی با سایر اجزای اپلیکیشن استفاده کرد.
-
ساخت جریانهای چندمرحلهای
با لنگچین میتوان جریانهایی چندمرحلهای برای اجرای وظایف مختلف در اپلیکیشنهای مبتنی بر مدلهای زبانی ایجاد کرد.
-
اتصال به منابع داده و بازیابی اطلاعات
لنگچین امکان اتصال به منابع داده و پیادهسازی فرایند بازیابی اطلاعات را فراهم میکند و برای ساخت سامانههای RAG کاربرد دارد.
-
فراخوانی ابزار و API
لنگچین امکان اتصال مدلهای زبانی به ابزارها و APIها را فراهم میکند تا اپلیکیشن بتواند در جریان اجرای یک وظیفه از سرویسها و ابزارهای مختلف استفاده کند.
-
خروجی ساختیافته
میتوان خروجی مدل را در قالبی ساختیافته دریافت کرد تا استفاده از اطلاعات تولیدشده در بخشهای دیگر اپلیکیشن سادهتر باشد.
-
قابلیت ردیابی اجرای جریان
لنگچین امکان ردیابی اجرای جریان را فراهم میکند تا مراحل مختلف اجرای اپلیکیشن و نتایج آنها قابل بررسی باشند.
کاربردها
موارد زیر تصویری کلی از این بخش برای این ابزار ارائه میکنند.
-
چتبات پاسخگو بر اساس اسناد سازمانی
لنگچین را میتوان برای ساخت چتباتهایی به کار برد که با استفاده از اسناد سازمانی، اطلاعات مرتبط را بازیابی و بر اساس آنها پاسخ تولید میکنند.
-
دستیار داخلی متصل به سرویسهای کسبوکار
با اتصال لنگچین به سرویسها و APIهای کسبوکار میتوان دستیارهای داخلی ساخت که به اطلاعات یا قابلیتهای مختلف سازمان دسترسی دارند.
-
پیادهسازی جریانهای تولید محتوا
لنگچین میتواند برای ایجاد جریانهای چندمرحلهای تولید محتوا و هماهنگسازی مدل زبانی با ابزارها و سرویسهای موردنیاز استفاده شود.
-
ساخت نمونه اولیه عامل هوش مصنوعی
از لنگچین میتوان برای ساخت نمونه اولیه عاملهای هوش مصنوعی استفاده کرد که برای انجام یک وظیفه، میان چند ابزار انتخاب و آنها را فراخوانی میکنند.
-
استخراج داده ساختیافته از متن
لنگچین میتواند در استخراج اطلاعات مشخص از متن و تبدیل آنها به داده ساختیافته برای استفاده در مراحل بعدی پردازش به کار رود.
پرسشهای رایج درباره لنگچین
در این بخش، به تعدادی از پرسشهای رایج درباره این ابزار پاسخ داده شده است.
آیا لنگچین برای هر پروژه مبتنی بر مدل زبانی لازم است؟
خیر. برای پروژههای ساده، استفاده مستقیم از SDK ارائهدهنده مدل میتواند گزینه سادهتری باشد. لنگچین بیشتر برای پروژههایی کاربرد دارد که به چند مرحله، منبع داده، ابزار یا اتصال مختلف نیاز دارند.
آیا لنگچین خودش یک مدل زبانی است؟
خیر. لنگچین مجموعهای از کتابخانهها و ابزارها برای ساخت اپلیکیشنهای مبتنی بر مدلهای زبانی است و خودش یک مدل زبانی نیست.
برای شروع لنگچین باید Python بدانم؟
برای استفاده از نسخه Python لنگچین، آشنایی با Python و مفاهیم پایه برنامهنویسی لازم است. آشنایی با APIها و مفاهیم مدلهای زبانی نیز میتواند در یادگیری این ابزار مفید باشد.
آیا لنگچین کیفیت پاسخ مدل را تضمین میکند؟
خیر. کیفیت پاسخ به عواملی مانند مدل مورد استفاده، دادههای ورودی، نحوه طراحی جریان و روش بازیابی اطلاعات بستگی دارد. لنگچین ابزارهایی برای ساخت و مدیریت این جریانها فراهم میکند، اما کیفیت پاسخ مدل را تضمین نمیکند.
هزینه و پیچیدگی لنگچین را چگونه با SDK مستقیم مقایسه کنم؟
باید تعداد مراحل، اتصال به منابع داده، نیاز به ابزارها و سرویسهای جانبی و پیچیدگی نگهداری پروژه را در نظر بگیرید. برای یک پروژه ساده، SDK مستقیم ممکن است کد و وابستگی کمتری داشته باشد. در پروژههای پیچیدهتر، لنگچین میتواند هماهنگسازی اجزای مختلف را سادهتر کند. هزینه API مدل، پایگاه داده، زیرساخت و ابزارهای جانبی نیز باید جداگانه در نظر گرفته شود.
پیش از اتصال لنگچین به مدلهای خارجی در ایران چه مواردی را بررسی کنم؟
دسترسی به API، روش پرداخت، محدودیتهای جغرافیایی سرویس، محل پردازش و نگهداری داده و الزامات امنیتی پروژه را بررسی کنید. این شرایط میان ارائهدهندگان مختلف متفاوت است و ممکن است تغییر کند. برای دادههای حساس نیز باید سیاستهای سازمان درباره انتقال و پردازش داده در سرویسهای خارجی در نظر گرفته شود.
آموزشهای مرتبط در فرادرس
-
آموزش ساخت چت بات شخصی با لنگ چین LangChain، کامل و عملی + گواهینامه
-
آموزش ساخت عامل هوشمند تحلیلگر داده با LangChain و Ollama در پایتون، گامبهگام و عملی + گواهینامه
-
آموزش کاربرد LLM در حوزه NLP با پایتون، طراحی و ساخت نرمافزار هوشمند + گواهینامه
-
آموزش چت با هوش مصنوعی ChatGPT و جمینای + پرامپت نویسی اصولی + گواهینامه
-
آموزش برنامه نویسی پایتون Python، مقدماتی + گواهینامه
