LangChain คืออะไร? คู่มือเริ่มต้นพร้อมตัวอย่าง

ทุกวันนี้ แอพจำเป็นต้องฉลาดเป็นพิเศษเมื่อต้องเข้าใจภาษา และนั่นคือที่มาของ LangChain! ทำให้ง่ายต่อการเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลต่างๆ ทุกประเภท ดังนั้นคุณจึงสามารถรับมือกับโซลูชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่กำหนดเองได้ทั้งหมด

LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานง่ายซึ่งสร้างขึ้นเพื่อลดความซับซ้อนของการพัฒนาแอปพลิเคชันโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่นOpenAIหรือ Hugging Face สิ่งนี้ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันแบบไดนามิกที่ตอบสนองต่อข้อมูลซึ่งใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ในบทความนี้ เราจะกล่าวถึงคุณลักษณะที่สำคัญของ LangChain รวมถึงความสามารถด้าน AI ประเภทของแหล่งข้อมูลที่สามารถเชื่อมต่อด้วย และโซลูชัน NLP ที่หลากหลายที่สามารถนำเสนอได้ นอกจากนี้ เราจะเจาะลึกกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับ LangChain ตั้งแต่การวิเคราะห์ความรู้สึกไปจนถึงแชทบอทและอื่น ๆ

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือเพียงแค่อยากรู้เกี่ยวกับการพัฒนาล่าสุดในเทคโนโลยี NLP บทความนี้เหมาะสำหรับคุณ ดังนั้น หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ LangChain และวิธีที่สามารถช่วยคุณปลดล็อกพลังของภาษาในธุรกิจหรือองค์กรของคุณ โปรดอ่านต่อ!

สารบัญ

• LangChain คืออะไร?
• ส่วนประกอบหลักของ LangChain คืออะไร?
  • 1. โมเดลภาษาและ API ขนาดใหญ่
  • 2. กรอบและไลบรารี
  • 3. เอกสารและโมดูล
• การติดตั้งและตั้งค่า LangChain
  • ขั้นตอนที่ 1: รับคีย์ API จากแพลตฟอร์ม OpenAI
  • ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าคีย์ OpenAI API เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมในโครงการของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าเข้าถึงได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องฮาร์ดโค้ดคีย์ในโค้ดของคุณ ตัวอย่างเช่น ในไฟล์ .env ให้เพิ่มบรรทัดต่อไปนี้:
  • ขั้นตอนที่ 3: ในสคริปต์ Python ของคุณ ให้นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นและโหลดตัวแปรสภาพแวดล้อม:
  • ขั้นตอนที่ 4: ตอนนี้ คุณสามารถใช้ LangChain เพื่อโต้ตอบกับ OpenAI API ตัวอย่างเช่น หากต้องการสร้างข้อความตอบกลับโดยใช้ GPT-3:
• วิธีพัฒนาแอปพลิเคชันด้วย LangChain
• 3 ตัวอย่างการใช้งานของ LangChain
  • 1. การสรุปข้อความ (การสร้างข้อมูลเสริม)
  • 2. การตอบคำถาม
  • 3. แชทบอท (โมเดลภาษา)
• การบูรณาการใน LangChain คืออะไร?
• คุณสมบัติขั้นสูงและการปรับแต่งของ LangChain
• ทรัพยากรและการสนับสนุนสำหรับ LangChain
• ความคิดสุดท้าย

LangChain คืออะไร?

LangChainเป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สอันทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อช่วยคุณพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษา โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

เป็นมากกว่าการเรียก API มาตรฐานด้วยการรับทราบข้อมูลและเป็นตัวแทน ทำให้สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อประสบการณ์ส่วนตัวที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้โมเดลภาษาสามารถโต้ตอบแบบไดนามิกกับสภาพแวดล้อมได้

LangChain เพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย เช่น แชทบอท การตอบคำถามเชิงสร้างสรรค์ (GQA) และการสรุป ด้วยการ "ผูกมัด" ส่วนประกอบจากหลายโมดูล จะช่วยให้สามารถสร้างแอปพลิเคชันเฉพาะที่สร้างขึ้นจาก LLM ได้

ตอนนี้คุณเข้าใจแล้วว่า LangChain คืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ มาสำรวจองค์ประกอบหลักของ LangChain ในหัวข้อถัดไป

ส่วนประกอบหลักของ LangChain คืออะไร?

เพื่อให้สามารถตีความการทำงานของ LangChain ได้อย่างเต็มที่ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจองค์ประกอบหลักของมัน

ส่วนนี้ครอบคลุมประเด็นหลักของ LangChain: โมเดลภาษาและ API เฟรมเวิร์กและไลบรารี เอกสารประกอบและโมดูล

เข้าเรื่องกันเลย!

1. โมเดลภาษาและ API ขนาดใหญ่

LangChain รองรับโมเดลภาษา รวมถึงที่มาจาก แพลตฟอร์มAI ที่โดดเด่น เช่น OpenAI ซึ่งเป็นบริษัทที่อยู่เบื้องหลังการปฏิวัติ Chatbot ChatGPT โมเดลเหล่านี้เป็นรากฐานสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ทรงพลังและขับเคลื่อนด้วยภาษา

LangChain มอบอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) เพื่อเข้าถึงและโต้ตอบกับพวกเขา และอำนวยความสะดวกในการผสานรวมที่ราบรื่น ช่วยให้คุณควบคุมศักยภาพของ LLM ได้อย่างเต็มที่สำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างแชทบอทที่สร้างแผนการเดินทางส่วนบุคคลตามความสนใจและประสบการณ์ที่ผ่านมาของผู้ใช้

2. กรอบและไลบรารี

เฟรมเวิร์ก LangChain ประกอบด้วยอาร์เรย์ของเครื่องมือ ส่วนประกอบ และอินเทอร์เฟซที่ทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษา

มีห้องสมุด Python เพื่อช่วยปรับปรุงการโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและสมบูรณ์กับโมเดล AI โดยเชื่อมโยงส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้ว��กัน

ข้อดีบางประการของกรอบงาน LangChain ได้แก่:

• การผสานรวมอย่างมีประสิทธิภาพกับแพลตฟอร์ม AI ยอดนิยม เช่นOpenAIและ Hugging Face

• เข้าถึงแอปพลิเคชันที่รับรู้ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยภาษาโดยเชื่อมต่อโมเดลกับแหล่งข้อมูลอื่น

• ความคล่องตัวผ่านการเปิดใช้งานโมเดลภาษาเพื่อโต้ตอบแบบไดนามิกกับสภาพแวดล้อม

3. เอกสารและโมดูล

เพื่อให้คุณพัฒนาแอปพลิเคชันโดยใช้ LangChain ได้ง่ายขึ้น เฟรมเวิร์กจึงมีเอกสารมากมาย

คู่มือนี้ครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของการพัฒนา เช่น:

1. การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ

2. การรวมโมเดล AI ที่ต้องการ

3. การสร้างกรณีการใช้งานขั้นสูงที่สนับสนุนโดย LangChain

นอกจากนี้ โครงสร้างโมดูลาร์ยังอำนวยความสะดวกในการปรับแต่งระดับสูงสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ คุณสามารถเลือกและรวมโมดูลได้ตามความต้องการของคุณ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถรอบด้านของ LangChain

การติดตั้งและตั้งค่า LangChain

หากต้องการเริ่มใช้ LangChain ในโปรเจ็กต์ของคุณ ก่อนอื่นต้องแน่ใจว่าติดตั้งPython บนระบบของคุณแล้ว LangChain สามารถติดตั้งได้อย่างง่ายดายด้วย pip ซึ่งเป็นตัวจัดการแพ็คเกจเริ่มต้นของ Python

เพียงเปิดเทอร์มินัลหรือพรอมต์คำสั่งแล้วป้อน:

pip install langchain

คำสั่งนี้จะติดตั้ง LangChain และการอ้างอิงที่จำเป็นในสภาพแวดล้อมPython ของคุณ ตอนนี้ คุณพร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากพลังของ LangChain สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาแล้ว

ตลอดทั้งโครงการของคุณ คุณอาจต้องเชื่อมต่อ LangChain กับผู้ให้บริการโมเดล ที่เก็บข้อมูล และ API ต่างๆ ตัวอย่างเช่น หากต้องการใช้API ของ OpenAI ให้ติดตั้ง SDK:

pip install openai

หลังจากติดตั้ง OpenAI SDK แล้ว คุณสามารถเชื่อมต่อกับ LangChain ได้โดยทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

ขั้นตอนที่ 1: รับคีย์ API จากแพลตฟอร์ม OpenAI

ลงทะเบียนหรือเข้าสู่ระบบบัญชีของคุณบนเว็บไซต์ OpenAIจากนั้นไปที่ส่วนคีย์ API

คลิกที่สร้างรหัสลับใหม่

ตั้งชื่อเฉพาะให้กับคีย์ของคุณแล้วคลิกสร้างคีย์ใหม่

ตอนนี้คุณสามารถคัดลอกคีย์ลับที่สร้างขึ้นใหม่และใช้ในแอปพลิเคชันของคุณได้

ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าคีย์ OpenAI API เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมในโครงการของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าเข้าถึงได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องฮาร์ดโค้ดคีย์ในโค้ดของคุณ ตัวอย่างเช่น ในไฟล์ .env ให้เพิ่มบรรทัดต่อไปนี้:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

ขั้นตอนที่ 3: ในสคริปต์ Python ของคุณ ให้นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นและโหลดตัวแปรสภาพแวดล้อม:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

ขั้นตอนที่ 4: ตอนนี้ คุณสามารถใช้ LangChain เพื่อโต้ตอบกับ OpenAI API ตัวอย่างเช่น หากต้องการสร้างข้อความตอบกลับโดยใช้ GPT-3:

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

ตอนนี้คุณรู้วิธีตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาโดยใช้คีย์ OpenAI API แล้ว เราจะมาดูวิธีพัฒนาแอปโดยใช้ LangChain ในหัวข้อถัดไป

วิธีพัฒนาแอปพลิเคชันด้วย LangChain

LangChain เป็นกรอบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษา

คุณสามารถใช้ความสามารถของมันเพื่อสร้างแอปพลิเคชันอันทรงพลังที่ใช้โมเดล AI เช่นChatGPTในขณะที่ผสานรวมกับแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น Google Drive, Notion และ Wikipedia

การพัฒนาแอปพลิเคชันด้วย LangChain เป็นกระบวนการที่ไม่ซับซ้อนซึ่งมีขั้นตอนต่อไปนี้

1. กำหนดกรณีการใช้งานของคุณ : ขั้นแรก คุณต้องกำหนดกรณีการใช้งานและข้อกำหนดของคุณ ซึ่งจะช่วยคุณเลือกส่วนประกอบและ LLM ที่เหมาะสมที่จะใช้

2. สร้างตรรกะ:ต่อไป คุณสามารถใช้พรอมต์และเชนที่ยืดหยุ่นของ LangChain เพื่อสร้างตรรกะของแอปพลิเคชันของคุณได้ คุณยังสามารถใช้รหัสของ LangChain เพื่อสร้างฟังก์ชันการทำงานแบบกำหนดเองที่เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณ เมื่อคุณสร้างตรรกะของแอปพลิเคชันแล้ว คุณสามารถใช้ส่วนประกอบของ LangChain เพื่อเพิ่มคุณสมบัติเฉพาะ เช่น การดึงข้อมูลหรือการแปลภาษา

3. ตั้งค่าและจัดการบริบท:สุดท้าย คุณสามารถตั้งค่าและจัดการบริบทเพื่อเป็นแนวทางในการทำงานของแอปพลิเคชันและปรับปรุงประสิทธิภาพ ด้วย LangChain คุณจะมีพลังในการสร้างแอปพลิเคชันที่มีการปรับแต่งสูงและมีฟีเจอร์มากมายโดยใช้ LLM ได้อย่างง่ายดาย

ข้อมูลข้างต้นควรให้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการพัฒนาแอปพลิเคชันโดยใช้ LangChain ในหัวข้อถัดไป เราจะสำรวจแอปพลิเคชันต่างๆ ที่พบกรณีการใช้งานที่หลากหลายสำหรับ LangChain

3 ตัวอย่างการใช้งานของ LangChain

LangChain ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันขั้นสูงโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ด้วยความยืดหยุ่น ตัวเลือกการปรับแต่ง และส่วนประกอบที่ทรงพลัง LangChain สามารถใช้เพื่อสร้างแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนที่มีการใช้ LangChain อย่างกว้างขวาง:

1. การสรุปข้อความ (การสร้างข้อมูลเสริม)

ด้วย LangChain คุณสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่จัดการงานสรุป ข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วยการใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT แอปพลิเคชันของคุณจะสามารถสร้างบทสรุปที่ถูกต้องและกระชับของข้อความขนาดใหญ่ ทำให้ผู้ใช้ของคุณสามารถเข้าใจประเด็นหลักของเอกสารที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว

2. การตอบคำถาม

กรณีการใช้งานอื่นสำหรับ LangChain คือการสร้างแอปพลิเคชันที่ให้ความสามารถในการตอบคำถาม

ด้วยการรวมเข้ากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แอปพลิเคชันของคุณสามารถรับข้อมูลข้อความที่ผู้ใช้ป้อนและดึงคำตอบที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น Wikipedia, Notion หรือ Apify Actors ฟังก์ชันนี้มีประโยชน์สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการข้อมูลที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ในหัวข้อต่างๆ

3. แชทบอท (โมเดลภาษา)

LangChain เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการสร้างแชทบอทที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษา ด้วยการใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์กและส่วนประกอบของ LangChain แอปพลิเคชันแชทบอทของคุณสามารถมอบประสบการณ์การใช้งานที่เป็นธรรมชาติและน่าดึงดูดยิ่งขึ้น

ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับแชทบอทของคุณสำหรับการสนทนาทั่วไป การสอบถามการสนับสนุน หรือวัตถุประสงค์เฉพาะอื่นๆ และโมเดลภาษาจะสร้างการตอบสนองตามบริบท

ตัวอย่างแอปพลิเคชันเหล่านี้เป็นเพียงไม่กี่วิธีที่คุณสามารถใช้ LangChain เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ทรงพลังและหลากหลาย เมื่อเข้าใจจุดแข็งของโมเดลภาษา คุณจะสามารถสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ซึ่งตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ของคุณได้

หากต้องการดูตัวอย่างการสร้างแอปพลิเคชันด้วย Python โปรดดูวิดีโอต่อไปนี้:

การบูรณาการใน LangChain คืออะไร?

LangChain มอบการรวมเชนแบบ end-to-end เพื่อให้การทำงานกับภาษาโปรแกรม แพลตฟอร์ม และแหล่งข้อมูลต่างๆ ง่ายขึ้นสำหรับคุณ

สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันโดยใช้โมเดลภาษาในสภาพแวดล้อมที่คุณเลือกได้อย่างราบรื่น

ในแง่ของภาษาการเขียนโปรแกรม LangChain ให้การสนับสนุนทั้ง JavaScript และ TypeScript คุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ LangChain ในแอปพลิเคชันบนเว็บและ Node.js และใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติความปลอดภัยประเภทที่แข็งแกร่งที่ TypeScript มอบให้

ต่อไปนี้เป็นรายการสั้น ๆ ของการผสานรวมที่สำคัญที่ LangChain มีให้:

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic และอื่นๆ

• แพลตฟอร์มคลาวด์: Azure, Amazon, Google Cloud และผู้ให้บริการคลาวด์ยอดนิยมอื่นๆ

• แหล่งข้อมูล: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors และอื่นๆ

ด้วยการใช้การผสานรวมเหล่านี้ คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันขั้นสูงและอเนกประสงค์ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่โมเดลภาษา

สิ่งนี้จะช่วยให้คุณพัฒนาและปรับใช้โครงการของคุณได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและทรัพยากรที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ

คุณสมบัติขั้นสูงและการปรับแต่งของ LangChain

LangChain นำเสนอคุณสมบัติขั้นสูงและตัวเลือกการปรับแต่งสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ทรงพลังโดยใช้ LLM

คุณสามารถปรับแต่งลักษณะการทำงานของแอปพลิเคชันของคุณและสร้างกรณีการใช้งานที่ซับซ้อน เช่น Generative Question-Answering (GQA) หรือแชทบอท

ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติหลักบางประการของ LangChain:

1. การแจ้งเตือนที่ปรับแต่งได้เพื่อให้เหมาะกับความต้องการของคุณ

2. สร้างส่วนประกอบการเชื่อมโยงโซ่สำหรับกรณีการใช้งานขั้นสูง

3. การปรับแต่งโค้ดสำหรับการพัฒนาแอพพลิเคชั่นเฉพาะ

4. การรวมโมเดลสำหรับการสร้างข้อมูลเสริมและการเข้าถึงแอปพลิเคชันโมเดลภาษาคุณภาพสูง เช่น text-davinci-003

5. ส่วนประกอบที่ยืดหยุ่นเพื่อผสมและจับคู่ส่วนประกอบสำหรับความต้องการเฉพาะ

6. การจัดการบริบทเพื่อกำหนดและแนะนำบริบทเพื่อความแม่นยำและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

ด้วย LangChain คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชั่นที่มีคุณลักษณะหลากหลายซึ่งโดดเด่นกว่าใคร ๆ ด้วยตัวเลือกการปรับแต่งขั้นสูง

เพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์ของ LangChain ได้อย่างเต็มที่ มาดูทรัพยากรอันมีค่าบางส่วนที่คุณสามารถใช้ได้ในหัวข้อถัดไป!

ทรัพยากรและการสนับสนุนสำหรับ LangChain

LangChain มาพร้อมกับทรัพยากรและการสนับสนุนที่หลากหลายเพื่อช่วยคุณพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาที่ทรงพลัง

ต่อไปนี้เป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่คุณสามารถใช้เมื่อทำงานกับ LangChain:

1. AI Libraries เช่น OpenAI และ Hugging Face สำหรับโมเดล AI

2. แหล่งข้อมูลภายนอก เช่น Notion, Wikipedia และ Google Drive สำหรับข้อมูลเป้าหมาย

3. เอกสารประกอบ LangChain สำหรับคำแนะนำเกี่ยวกับการเชื่อมต่อและการโยงส่วนประกอบ

   • เอกสารอย่างเป็นทางการ

   • ที่เก็บ GitHub

   • ที่เก็บแพ็คเกจ PyPI

4. การเพิ่มข้อมูลเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ตามบริบทผ่านแหล่งข้อมูลภายนอก การทำดัชนี และการแสดงเวกเตอร์

ประการสุดท้าย การมีส่วนร่วมกับชุมชน LangChain และช่องทางสนับสนุนเฉพาะจะเป็นประโยชน์หากคุณเผชิญกับความท้าทายหรือต้องการเรียนรู้จากประสบการณ์ของผู้อื่น ตั้งแต่ฟอรัมไปจนถึงกลุ่มออนไลน์ การเชื่อมต่อกับเพื่อนนักพัฒนาจะทำให้การเดินทางของคุณดีขึ้นด้วย LangChain

ความคิดสุดท้าย

LangChain นำเสนอวิธีการที่ครอบคลุมในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลเชิงกำเนิดและ LLM ด้วยการผสานรวมแนวคิดหลักจากวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากส่วนประกอบต่างๆ เทมเพลตพรอมต์ และฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมนอกเหนือจากเมตริกแบบเดิม

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น ตัวแทนจะมีองค์ประกอบที่ซับซ้อนมากขึ้น รวมถึงอินเทอร์เฟซการแชท ซึ่งให้การสนับสนุนที่ครอบคลุมมากขึ้นในกรณีการใช้งานต่างๆ

ไม่ว่าคุณกำลังพัฒนาแชทบอท เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึก หรือแอปพลิเคชัน NLP อื่นๆ LangChain สามารถช่วยคุณปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่ เนื่องจากเทคโนโลยี NLP ยังคงพัฒนาและเติบโตอย่างต่อเนื่อง แพลตฟอร์มอย่าง LangChain ก็จะยิ่งมีคุณค่ามากขึ้นเท่านั้น

ดังนั้น หากคุณกำลังมองหาที่จะก้าวนำหน้าในโลกของ NLP อย่าลืมลองใช้ LangChain และดูว่ามันสามารถทำอะไรให้คุณได้บ้าง!