چگونه اپلیکیشنهای هوش مصنوعی را با LangChain هوشمند کنیم
اگر تا به حال تلاش کردهاید با LLMها اپلیکیشن بسازید، احتمالاً با همان محدودیتهای اساسی روبهرو شدهاید: آنها نمیتوانند مکالمات قبلی را به خاطر بسپارند، فقط اطلاعاتی را میدانند که با آن آموزش دیدهاند و قادر به تعامل با سیستمهای خارجی نیستند. اینها مشکلات جزئی نیستند؛ بلکه موانع بنیادینی هستند که باعث میشوند بیشتر پروژههای هوش مصنوعی در مرحله «دموی جالب» باقی بمانند.
اما یک فریمورک متنباز وجود دارد که میتواند زیرساخت لازم برای دور زدن این محدودیتها را فراهم کند: نام آن LangChain است.
به خواندن ادامه دهید تا متوجه شوید LangChain چیست و چرا میتواند به شما در حل چالشهای هوش مصنوعی کمک کند.
LangChain دقیقاً چیست
LangChain را میتوان شبیه به مجموعهای از بلوکهای LEGO برای توسعه هوش مصنوعی در نظر گرفت. این ابزار یک فریمورک ارکستراسیون متنباز است که در هر دو زبان Python و JavaScript در دسترس قرار دارد و اجزای از پیشساختهای را برای ایجاد اپلیکیشنهای مبتنی بر LLM ارائه میدهد.
این فریمورک بزرگترین محدودیت LLMهای خام را برطرف میکند: انزوا. بدون استفاده از یک فریمورک، یکپارچهسازی LLM با یک محصول نیازمند نوشتن کدهای دستی برای مدیریت APIها، قالببندی دادهها و کنترل کانتکست است.
LangChain این پیچیدگی را انتزاع میکند. این فریمورک به توسعهدهندگان اجازه میدهد مدلها را تغییر دهند — مثلاً از OpenAI به Anthropic یا Gemini مهاجرت کنند — بدون اینکه مجبور شوند کل کدبیس اپلیکیشن خود را بازنویسی کنند.
با استفاده از LangChain، اپلیکیشنها به سه قابلیت حیاتی دست پیدا میکنند که مدلهای خام فاقد آنها هستند:
حافظه بلندمدت: قابلیت حفظ کانتکست در طول مکالمات مختلف.
دسترسی به دادههای خارجی: اتصال به منابع اختصاصی مانند فایلهای PDF، پایگاههای داده و اینترانتها.
عاملیت: توانایی انجام اقداماتی مانند ارسال ایمیل یا ارسال درخواست به APIها.
برای توسعهدهندگان، جذابیت اصلی LangChain در بهرهوری آن است. چیزی که قبلاً ماهها کدنویسی سفارشی برای ساخت یک چتبات آگاه از کانتکست نیاز داشت، اکنون میتواند تنها در چند روز و با استفاده از معماری ماژولار LangChain پیکربندی شود. البته همچنان به پیادهسازی دقیق نیاز دارد، اما بخش زیادی از کارهای تکراری و زیرساختی را حذف میکند.
اطلاعات بیشتر در: چگونه یاد بگیریم چتبات بسازیم: راهنمای گامبهگام
LangChain چگونه هوش مصنوعی را واقعاً هوشمند میکند
تا اینجا احتمالاً میدانید که مدلهای استاندارد هوش مصنوعی یک محدودیت بزرگ دارند: آنها فقط اطلاعاتی را میدانند که در زمان آموزش یاد گرفتهاند.
این مدلها به موارد زیر دسترسی ندارند:
سیاستهای بازگشت کالای شرکت شما
جدیدترین مشخصات محصولات
سوابق مشتریان
اطلاعات لحظهای
راهحل این مشکل، تکنیکی به نام Retrieval-Augmented Generation یا RAG است که برای غنیسازی LLMها با دادههای سفارشی و خارجی به کار میرود؛ دادههایی که مدل در زمان آموزش به آنها دسترسی نداشته است.
LangChain از طریق RAG، دانش لحظهای و دادههای اختصاصی سازمان را در اختیار مدلها قرار میدهد و عملاً یک «حافظه قابل جستجو» از محتوای کسبوکار به هوش مصنوعی میبخشد.
فرآیند RAG در LangChain چگونه کار میکند
در ادامه میبینید که LangChain چگونه گردش کار RAG را ساده میکند:
ورود اسناد: بارگذاری دادهها از منابع مختلف مانند PDFها، فایلهای صفحهگسترده و وبسایتها.
تقسیمبندی هوشمند: شکستن متون طولانی به بخشهای کوچکتر و قابل پردازش.
ذخیرهسازی برداری: تبدیل متن به نمایشهای ریاضی (embeddings) و ذخیره آنها در پایگاههای داده قابل جستجو.
بازیابی هوشمند: هنگام طرح سؤال توسط کاربر، فقط مرتبطترین بخشهای اطلاعاتی را پیدا میکند.
پاسخهای مبتنی بر کانتکست: ترکیب دادههای بازیابیشده با سؤال کاربر برای تولید پاسخهای دقیق و مبتنی بر واقعیت.
نتیجه نهایی
هوش مصنوعی از یک چتبات عمومی به یک دستیار آگاه تبدیل میشود که موارد زیر را درک میکند:
مقررات و الزامات صنعت
مشخصات محصولات
سیاستها و دستورالعملهای داخلی شرکت
کانتکست اختصاصی کسبوکار شما
این موضوع باعث میشود هوش مصنوعی بهجای صرفاً مکالمات عمومی، برای کاربردهای واقعی کسبوکار واقعاً مفید باشد.
فراتر از چتباتها: Agentها و ابزارهای LangChain
در حالی که RAG به هوش مصنوعی کمک میکند «بداند»، Agentها به آن کمک میکنند «انجام دهد».
LLMهای استاندارد منفعل هستند؛ منتظر ورودی میمانند و خروجی متنی ارائه میدهند. اما Agentهای LangChain موجودیتهای هوش مصنوعی توانمندی هستند که میتوانند فکر کنند، برنامهریزی انجام دهند و دست به اقدام بزنند. آنها مانند کارمندان دیجیتال عمل میکنند که میتوانند یک مسئله را تحلیل کرده و تصمیم بگیرند از چه ابزارهایی برای حل آن استفاده کنند.
قدرت استدلال
چه چیزی Agentها را تا این حد قدرتمند میکند؟ آنها دارای قابلیت تصمیمگیری هستند. بهجای پیروی از یک اسکریپت از پیشتعریفشده، یک Agent در LangChain میتواند یک درخواست را تحلیل کند و بهترین مسیر اقدام را تشخیص دهد. این Agent با استفاده از استدلال چندمرحلهای، مسائل پیچیده را بهصورت منطقی به بخشهای قابل مدیریت تقسیم میکند.
یکپارچهسازی ابزارهای LangChain
برای انجام این اقدامات، Agentها به ابزارها متکی هستند. ابزارها رابطهایی هستند که به هوش مصنوعی اجازه میدهند با دنیای بیرون تعامل داشته باشد. برخی از ابزارهای محبوب LangChain عبارتاند از:
مرور وب: جستجو در اینترنت برای دستیابی به اطلاعات لحظهای.
کوئری پایگاه داده: استفاده از ابزارهای SQL برای استخراج شاخصها و دادههای مشخص.
تولید کد: نوشتن و اجرای اسکریپتهای Python.
اتوماسیون: ارسال ایمیل یا زمانبندی جلسات.
نقطه تحول واقعی، امکان زنجیرهکردن این ابزارها با یکدیگر است. یک Agent میتواند دادهها را از پایگاه داده بازیابی کند، آنها را با استفاده از یک ابزار محاسباتی تحلیل کند و سپس یک خلاصه قالببندیشده را از طریق ایمیل ارسال کند؛ همه این مراحل تنها با یک دستور به زبان طبیعی انجام میشود.
چه کسانی باید از LangChain استفاده کنند؟
LangChain بهسرعت به یک استاندارد برای طیف گستردهای از متخصصان در صنعت فناوری تبدیل شده است:
توسعهدهندگان: افرادی که در حال ساخت اپلیکیشنها یا نمونههای اولیه مبتنی بر هوش مصنوعی هستند و نمیخواهند دوباره چرخ را اختراع کنند.
تیمهای محصول: گروههایی که به دنبال اضافهکردن قابلیتهای هوشمند، مانند چتباتها یا ابزارهای تحلیل، به پلتفرمهای موجود هستند.
تیمهای داده: متخصصانی که دانش داخلی سازمان را ساماندهی میکنند تا برای هوش مصنوعی قابل دسترس باشد.
سازمانها و استارتاپها: از شرکتهای بزرگ که گردشکارهای خودکار میسازند تا استارتاپهایی که میخواهند قابلیتهای هوش مصنوعی را سریع عرضه کنند.
گامهای بعدی شما: شروع کار با LangChain
LangChain فقط یک کتابخانه نیست؛ بلکه یک اکوسیستم کامل برای توسعه هوش مصنوعی است. زمانی که از مرحله نمونه اولیه به محیط عملیاتی منتقل میشوید، این اکوسیستم با ابزارهایی مانند LangServe (برای استقرار اپلیکیشنها بهصورت APIهای مقیاسپذیر) و LangSmith (برای پایش، بهینهسازی و اشکالزدایی اپلیکیشنها) از شما پشتیبانی میکند.
اگر آمادهاید اپلیکیشنهایی بسازید که واقعاً دادههای شما را درک میکنند و میتوانند اقدامات معنادار انجام دهند، این مسیر پیشنهادی پیش روی شماست:
در دورههای زیر ثبتنام کنید تا عمیقتر وارد دنیای LangChain شوید:
آموزش LangChain - توسعه اپلیکیشن های مجهز به LLM با LangChain
ایجنت های AI: اتوماسیون و کسب و کار با LangChain و اپلیکیشن های LLM
یادگیری LangChain و Pinecone و OpenAI - ساخت اپلیکیشن های نسل بعدی LLM
با RAG شروع کنید: یک رابط چت ساده بسازید که بتواند به سؤالات مربوط به یک فایل PDF یا سند متنی پاسخ دهد.
با Agentها آزمایش کنید: یک ابزار مانند ماشینحساب یا جستجوی وب در اختیار هوش مصنوعی قرار دهید و ببینید چگونه وظایف را تحلیل و اجرا میکند.
به جامعه کاربری بپیوندید: از مستندات و نمونههای گسترده موجود استفاده کنید تا روند یادگیری خود را سریعتر کنید.
با تسلط بر LangChain، شما فقط یک فریمورک یاد نمیگیرید؛ بلکه توانایی ساخت نسل بعدی نرمافزارهای هوشمند را به دست میآورید.
برای ثبت دیدگاه وارد حساب کاربری خود شوید.
