ما هو LangChain؟ دليل المبتدئين مع أمثلة

في الوقت الحاضر ، يجب أن تكون التطبيقات فائقة الذكاء عندما يتعلق الأمر بفهم اللغة ، وهنا يأتي دور LangChain! يجعل من السهل توصيل نماذج الذكاء الاصطناعي بجميع أنواع مصادر البيانات المختلفة حتى تتمكن من الحصول على حلول مخصصة بالكامل لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

LangChain هو إطار عمل بديهي مفتوح المصدر تم إنشاؤه لتبسيط تطوير التطبيقات باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ، مثل OpenAI أو Hugging Face. يتيح لك ذلك إنشاء تطبيقات ديناميكية ومستجيبة للبيانات تسخر أحدث الاختراقات في معالجة اللغة الطبيعية.

في هذه المقالة ، سنغطي الميزات الرئيسية لـ LangChain ، بما في ذلك قدرات الذكاء الاصطناعي ، وأنواع مصادر البيانات التي يمكنه الاتصال بها ، ومجموعة حلول البرمجة اللغوية العصبية التي يمكن أن تقدمها. سنغوص أيضًا في بعض حالات الاستخدام المحتملة لـ LangChain ، من تحليل المشاعر إلى روبوتات المحادثة وما بعدها.

سواء كنت مطورًا أو عالم بيانات أو مهتمًا ببساطة بأحدث التطورات في تقنية البرمجة اللغوية العصبية ، فهذه المقالة مناسبة لك. لذا ، إذا كنت تريد معرفة المزيد عن LangChain وكيف يمكن أن تساعدك على إطلاق العنان لقوة اللغة في عملك أو مؤسستك ، فاستمر في القراءة!

جدول المحتويات

• ما هو LangChain؟
• ما هي المكونات الأساسية لـ LangChain؟
  • 1. نماذج اللغات الكبيرة وواجهات برمجة التطبيقات
  • 2. الإطار والمكتبات
  • 3. التوثيق والوحدات
• تركيب وإعداد LangChain
  • الخطوة 1: احصل على مفتاح API من منصة OpenAI.
  • الخطوة 2: قم بإعداد مفتاح OpenAI API كمتغير بيئة في مشروعك لضمان الوصول الآمن دون تشفير المفتاح في التعليمات البرمجية الخاصة بك. على سبيل المثال ، في ملف .env ، أضف السطر التالي:
  • الخطوة 3: في نص Python الخاص بك ، قم باستيراد المكتبات الضرورية وقم بتحميل متغير البيئة:
  • الخطوة 4: الآن ، يمكنك استخدام LangChain للتفاعل مع OpenAI API. على سبيل المثال ، لإنشاء استجابة نصية باستخدام GPT-3:
• كيفية تطوير التطبيقات باستخدام LangChain
• 3 أمثلة على تطبيق LangChain
  • 1. تلخيص النص (توليد البيانات المعزز)
  • 2. الإجابة على السؤال
  • 3. روبوتات المحادثة (نموذج اللغة)
• ما هي عمليات التكامل في LangChain؟
• الميزات المتقدمة وتخصيص LangChain
• الموارد والدعم لـ LangChain
• افكار اخيرة

ما هو LangChain؟

LangChain هو إطار عمل قوي ومفتوح المصدر مصمم لمساعدتك على تطوير تطبيقات مدعومة بنموذج لغة ، خاصة نموذج اللغة الكبير (LLM).

إنها تتجاوز مكالمات API القياسية من خلال إدراك البيانات والوكيل ، مما يتيح الاتصال بمصادر البيانات المختلفة للحصول على تجارب أكثر ثراءً ومخصصة. يمكنه أيضًا تمكين نموذج اللغة للتفاعل ديناميكيًا مع بيئته.

يبسط LangChain تطوير التطبيقات المتنوعة ، مثل chatbots ، والإجابة التوليدية للأسئلة (GQA) ، والتلخيص. من خلال "تسلسل" المكونات من وحدات متعددة ، فإنه يسمح بإنشاء تطبيقات فريدة مبنية حول LLM.

الآن بعد أن فهمت ما هو LangChain ولماذا هو مهم ، دعنا نستكشف المكونات الأساسية لـ LangChain في القسم التالي.

ما هي المكونات الأساسية لـ LangChain؟

لتكون قادرًا على تفسير طريقة عمل LangChain بشكل كامل ، من المهم فهم مكوناتها الأساسية.

يغطي هذا القسم الجوانب الأساسية لـ LangChain: نماذج اللغة وواجهات برمجة التطبيقات ، والإطار والمكتبات ، والتوثيق والوحدات النمطية.

دعنا ندخله!

1. نماذج اللغات الكبيرة وواجهات برمجة التطبيقات

يدعم LangChain نماذج اللغة ، بما في ذلك النماذج من منصات الذكاء الاصطناعي البارزة مثل OpenAI ، وهي الشركة التي تقف وراء برنامج chatbot الثوري ChatGPT . هذه النماذج هي الأساس لإنشاء تطبيقات قوية تعتمد على اللغة.

يوفر LangChain واجهة برمجة تطبيقات (APIs) للوصول إليها والتفاعل معها وتسهيل التكامل السلس ، مما يسمح لك بتسخير الإمكانات الكاملة لـ LLM لحالات الاستخدام المختلفة.

على سبيل المثال ، يمكنك إنشاء روبوت محادثة يقوم بإنشاء مسارات سفر مخصصة بناءً على اهتمامات المستخدم وتجاربه السابقة.

2. الإطار والمكتبات

يتكون إطار عمل LangChain من مجموعة من الأدوات والمكونات والواجهات التي تبسط عملية التطوير للتطبيقات التي تعمل بنموذج اللغة.

يوفر مكتبات Python للمساعدة في تبسيط التفاعلات الثرية القائمة على البيانات مع نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال ربط المكونات المختلفة معًا.

تتضمن بعض مزايا إطار عمل LangChain ما يلي:

• تكامل فعال مع منصات الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل OpenAI و Hugging Face

• الوصول إلى تطبيقات مدركة للبيانات تعتمد على اللغة من خلال توصيل النماذج بمصادر البيانات الأخرى

• رشاقة من خلال تمكين نموذج اللغة للتفاعل ديناميكيًا مع بيئتهم

3. التوثيق والوحدات

لتسهيل تطوير التطبيقات باستخدام LangChain ، يحتوي إطار العمل على وثائق شاملة .

يغطي هذا الدليل جوانب مختلفة من التطوير ، مثل:

1. تهيئة بيئة التطوير الخاصة بك

2. دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المفضلة

3. إنشاء حالات استخدام متقدمة مدعومة من قبل LangChain

بالإضافة إلى ذلك ، يسهل البناء المعياري مستويات عالية من التخصيص لتطبيقاتك. يمكنك اختيار الوحدات والجمع بينها وفقًا لاحتياجاتك ، مما يزيد من تعدد استخدامات LangChain.

تركيب وإعداد LangChain

لبدء استخدام LangChain في مشروعك ، تأكد أولاً من تثبيت Python على نظامك. يمكن تثبيت LangChain بسهولة باستخدام pip ، مدير الحزم الافتراضي في Python.

ما عليك سوى فتح الجهاز الطرفي أو موجه الأوامر وإدخال:

pip install langchain

يقوم هذا الأمر بتثبيت LangChain وتبعياته المطلوبة في بيئة Python الخاصة بك . الآن ، أنت جاهز لتسخير قوة LangChain للتطبيقات التي تعتمد على نموذج اللغة.

طوال مشروعك ، قد تحتاج إلى توصيل LangChain بموفري النماذج ومخازن البيانات وواجهات برمجة التطبيقات. على سبيل المثال ، لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات OpenAI ، قم بتثبيت SDK الخاص بهم:

pip install openai

بعد تثبيت OpenAI SDK ، يمكنك توصيله بـ LangChain باتباع الخطوات التالية:

الخطوة 1: احصل على مفتاح API من منصة OpenAI.

قم بالتسجيل أو تسجيل الدخول إلى حسابك على موقع OpenAI ، ثم انتقل إلى قسم مفاتيح API.

انقر فوق إنشاء مفتاح سري جديد .

امنح مفتاحك اسمًا فريدًا وانقر فوق إنشاء مفتاح جديد.

يمكنك الآن نسخ مفتاح السر الذي تم إنشاؤه حديثًا واستخدامه في تطبيقاتك.

الخطوة 2: قم بإعداد مفتاح OpenAI API كمتغير بيئة في مشروعك لضمان الوصول الآمن دون تشفير المفتاح في التعليمات البرمجية الخاصة بك. على سبيل المثال ، في ملف .env ، أضف السطر التالي:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

الخطوة 3: في نص Python الخاص بك ، قم باستيراد المكتبات الضرورية وقم بتحميل متغير البيئة:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

الخطوة 4: الآن ، يمكنك استخدام LangChain للتفاعل مع OpenAI API. على سبيل المثال ، لإنشاء استجابة نصية باستخدام GPT-3:

response = langchain.generate_text(prompt="What are the benefits of using LangChain?", model="openai/gpt-3")
print(response)

الآن بعد أن عرفت كيفية إعداد بيئة التطوير الخاصة بك باستخدام مفتاح OpenAI API ، نتناول كيفية تطوير التطبيقات باستخدام LangChain في القسم التالي.

كيفية تطوير التطبيقات باستخدام LangChain

LangChain هو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لتطوير التطبيقات المدعومة بنموذج لغوي.

يمكنك الاستفادة من إمكانياته لإنشاء تطبيقات قوية تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أثناء التكامل مع المصادر الخارجية مثل Google Drive و Notion و Wikipedia.

يعد تطوير التطبيقات باستخدام LangChain عملية مباشرة تتضمن الخطوات التالية.

1. حدد حالة الاستخدام الخاصة بك : أولاً ، تحتاج إلى تحديد حالة الاستخدام والمتطلبات الخاصة بك ، والتي ستساعدك على تحديد المكونات المناسبة و LLM لاستخدامها.

2. بناء المنطق: بعد ذلك ، يمكنك استخدام مطالبات وسلاسل LangChain المرنة لبناء منطق تطبيقك. يمكنك أيضًا استخدام رمز LangChain لإنشاء وظائف مخصصة مخصصة لحالة الاستخدام الخاصة بك. بمجرد إنشاء منطق التطبيق ، يمكنك استخدام مكونات LangChain لإضافة ميزات محددة ، مثل استخراج البيانات أو ترجمة اللغة.

3. تعيين السياق ومعالجته: أخيرًا ، يمكنك تعيين السياق ومعالجته لتوجيه سلوك التطبيق وتحسين أدائه. مع LangChain ، لديك القدرة على إنشاء تطبيقات مخصصة للغاية وغنية بالميزات باستخدام LLMs بسهولة.

يجب أن يمنحك ما سبق فهمًا أساسيًا لكيفية تطوير التطبيقات باستخدام LangChain. في القسم التالي ، سوف نستكشف التطبيقات المختلفة التي تجد حالات استخدام مكثفة لـ LangChain.

3 أمثلة على تطبيق LangChain

يتيح لك LangChain إنشاء تطبيقات متقدمة باستخدام نموذج لغة كبير (LLM). بفضل مرونته وخيارات التخصيص والمكونات القوية ، يمكن استخدام LangChain لإنشاء مجموعة متنوعة من التطبيقات عبر الصناعات المختلفة.

فيما يلي بعض الأمثلة حيث يتم استخدام LangChain على نطاق واسع:

1. تلخيص النص (توليد البيانات المعزز)

باستخدام LangChain ، يمكنك تطوير التطبيقات التي تتعامل مع مهام تلخيص النص بكفاءة.

من خلال الاستفادة من نماذج اللغة القوية مثل ChatGPT ، سيتمكن تطبيقك من إنشاء ملخصات دقيقة وموجزة للنصوص الكبيرة ، مما يسمح للمستخدمين بفهم النقاط الرئيسية للمستندات المعقدة بسرعة.

2. الإجابة على السؤال

حالة استخدام أخرى لـ LangChain هي بناء التطبيقات التي توفر إمكانات الإجابة على الأسئلة.

من خلال التكامل مع نموذج لغة كبير ، يمكن للتطبيق الخاص بك تلقي بيانات نصية من إدخال المستخدم واستخراج الإجابات ذات الصلة من مجموعة متنوعة من المصادر ، مثل Wikipedia أو Notion أو Apify Actors. يمكن أن تكون هذه الوظيفة مفيدة للمستخدمين الذين يبحثون عن معلومات سريعة وموثوقة حول مواضيع مختلفة.

3. روبوتات المحادثة (نموذج اللغة)

LangChain هي أداة قيمة لإنشاء روبوتات محادثة مدعومة بنماذج اللغة. من خلال الاستفادة من إطار عمل ومكونات LangChain ، يمكن أن توفر تطبيقات chatbot تجربة مستخدم أكثر طبيعية وجذابة.

يمكن للمستخدمين التفاعل مع روبوتات الدردشة الخاصة بك لإجراء محادثة عامة ، أو استفسارات الدعم ، أو أغراض أخرى محددة ، وسيقوم نموذج اللغة بإنشاء استجابات مدركة للسياق.

أمثلة التطبيقات هذه ليست سوى عدد قليل من الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام LangChain لإنشاء تطبيقات قوية ومتعددة الاستخدامات. من خلال فهم نقاط القوة في نماذج اللغة ، يمكنك إنشاء حلول مبتكرة تلبي احتياجات المستخدمين لديك.

لمشاهدة تطبيق نموذجي لإنشاء تطبيقات باستخدام Python ، تحقق من الفيديو التالي:

ما هي عمليات التكامل في LangChain؟

يوفر LangChain تكامل سلاسل من طرف إلى طرف لتسهيل العمل مع لغات البرمجة والأنظمة الأساسية المختلفة ومصادر البيانات.

هذا يضمن أنه يمكنك إنشاء تطبيقات بسلاسة باستخدام نموذج لغة في البيئة التي تختارها.

فيما يتعلق بلغات البرمجة ، يوفر LangChain دعمًا لكل من JavaScript و TypeScript ، ويمكنك الاستفادة من قوة LangChain في التطبيقات المستندة إلى الويب وتطبيقات Node.js والاستفادة من ميزات أمان الكتابة القوية التي يوفرها TypeScript.

فيما يلي قائمة قصيرة بعمليات الدمج الرئيسية التي يجب على LangChain تقديمها:

• نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): OpenAI و Hugging Face و Anthropic والمزيد.

• الأنظمة الأساسية السحابية: Azure و Amazon و Google Cloud وموفرو السحابة المشهورون الآخرون

• مصادر البيانات: Google Drive و Notion و Wikipedia و Apify Actors والمزيد.

من خلال استخدام عمليات الدمج هذه ، يمكنك إنشاء تطبيقات أكثر تقدمًا وتنوعًا تتمحور حول نموذج اللغة.

سيساعدك هذا على تطوير ونشر مشاريعك بسرعة وكفاءة ، والاستفادة من الأدوات والموارد المناسبة لاحتياجاتك.

الميزات المتقدمة وتخصيص LangChain

تقدم LangChain ميزات متقدمة وخيارات التخصيص لإنشاء تطبيقات قوية باستخدام LLMs.

يمكنك تخصيص سلوك التطبيق الخاص بك وإنشاء حالات استخدام متطورة مثل Generative Question-Answer (GQA) أو chatbots.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ LangChain:

1. مطالبات قابلة للتخصيص لتناسب احتياجاتك

2. مكونات ربط سلسلة البناء لحالات الاستخدام المتقدمة

3. تخصيص الكود لتطوير تطبيقات فريدة

4. تكامل النموذج لتوليد البيانات المعزز والوصول إلى تطبيق نموذج لغة عالي الجودة مثل text-davinci-003

5. مكونات مرنة لخلط المكونات ومطابقتها لمتطلبات محددة

6. معالجة السياق لتعيين السياق وتوجيهه لتحسين الدقة وتجربة المستخدم

باستخدام LangChain ، يمكنك إنشاء تطبيقات غنية بالميزات تبرز من بين الحشود ، وذلك بفضل خيارات التخصيص المتقدمة.

لمساعدتك على الاستفادة الكاملة من ميزات LangChain ، دعنا نلقي نظرة على بعض الموارد القيمة التي يمكنك استخدامها في القسم التالي!

الموارد والدعم لـ LangChain

يأتي LangChain مع العديد من الموارد والدعم لمساعدتك على تطوير تطبيقات قوية تعتمد على نموذج اللغة.

فيما يلي بعض الموارد الرئيسية التي يمكنك استخدامها عند العمل مع LangChain:

1. مكتبات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI و Hugging Face لنماذج الذكاء الاصطناعي

2. مصادر خارجية مثل Notion و Wikipedia و Google Drive للبيانات المستهدفة

3. وثائق LangChain للحصول على أدلة حول توصيل المكونات وتسلسلها

   • التوثيق الرسمي

   • مستودع جيثب

   • مستودع حزم PyPI

4. زيادة البيانات لتحسين النتائج الواعية بالسياق من خلال مصادر البيانات الخارجية والفهرسة والتمثيلات الموجهة

أخيرًا ، يمكن أن يكون الانخراط مع مجتمع LangChain وقناة Slack للدعم المخصص مفيدًا إذا واجهت تحديات أو تريد التعلم من تجارب الآخرين. من المنتديات إلى المجموعات عبر الإنترنت ، سيؤدي التواصل مع زملائك المطورين إلى إثراء رحلتك مع LangChain.

افكار اخيرة

يقدم LangChain نهجًا شاملاً لتطوير التطبيقات المدعومة من النماذج التوليدية و LLMs. من خلال دمج المفاهيم الأساسية من علم البيانات ، يمكن للمطورين الاستفادة من مكونات متعددة وقوالب سريعة وقواعد بيانات متجه لإنشاء حلول مبتكرة تتجاوز المقاييس التقليدية.

مع تطور التكنولوجيا ، يشتمل الوكلاء على عناصر أكثر تعقيدًا ، بما في ذلك واجهات الدردشة ، مما يوفر دعمًا أكثر شمولاً في حالات الاستخدام المختلفة.

سواء كنت تقوم بتطوير روبوتات المحادثة أو أدوات تحليل المشاعر أو أي تطبيق NLP آخر ، يمكن أن يساعدك LangChain في إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبياناتك. مع استمرار تطور تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وتنامي أهميتها ، ستصبح المنصات مثل LangChain أكثر قيمة فقط.

لذا ، إذا كنت تتطلع إلى البقاء في صدارة المنحنى في عالم البرمجة اللغوية العصبية ، فتأكد من إطلاعك على LangChain ومعرفة ما يمكن أن يفعله من أجلك!