لنگچین چست؟ Langchain
مقدمه
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) انقلابی در زمینه پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده‌اند، که امکان ساخت برنامه‌های قدرتمندی را فراهم آورده‌اند که می‌توانند زبان انسانی را درک، تولید و با آن تعامل برقرار کنند. با این حال، ساخت برنامه‌هایی که از LLMs استفاده می‌کنند می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد، زیرا توسعه‌دهندگان را ملزم به انجام وظایف مختلفی همچون تحقیق، بازیابی داده‌ها و ادغام با ابزارهای خارجی می‌کند. در اینجا است که لنگچین وارد می‌شود.
لنگچین چیست؟
لنگچین(Langchain) یک فریمورک منبع باز است که فرآیند توسعه برنامه‌های ساخته‌شده با LLMs را ساده‌تر می‌کند. این فریمورک مجموعه‌ای از ابزارها و ماژول‌ها را ارائه می‌دهد که پیچیدگی‌های کار با LLMها را از بین می‌برد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا بر ساخت قابلیت‌های اصلی برنامه‌های خود متمرکز شوند.
یکی از ویژگی‌های کلیدی لنگچین کتابخانه قالب‌بندی پرسشهایش(Prompts) است. پرسشها نقش حیاتی در هدایت LLMها برای تولید خروجی‌های مطلوب دارند، اما ایجاد پرسش‌های موثر می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. قالب‌های پرسش لنگچین ایجاد و مدیریت پرسشها را آسان می‌کند، که اطمینان از یکپارچگی و ساختار در متن تولیدی را فراهم می‌آورد.
جنبه قدرتمند دیگر لنگچین مفهوم زنجیره‌ها(Chains) است. زنجیره‌ها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا اجزاء متعددی مانند LLMها، پرسشها و ابزارهای خارجی را به شکل دنباله‌ای از مراحل ترکیب کنند. این امکان ایجاد جریان‌های کاری پیچیده‌ای را فراهم می‌آورد که در آن خروجی یک مرحله به عنوان ورودی مرحله بعدی در نظر گرفته می‌شود. زنجیره‌ها می‌توانند برای اجرای وظایفی مانند پاسخگویی به سؤالات، خلاصه‌سازی متن و استخراج داده‌ها استفاده شوند.
لنگچین همچنین مفهوم نماینده‌ها(Agents) را معرفی می‌کند، که موجوداتی هستند می‌توانند با ابزارهای خارجی و APIها تعامل داشته باشند. نماینده‌ها می‌توانند به عنوان دستیارهای مجازی در نظر گرفته شوند که قادر به انجام اقدامات به نیابت از کاربر هستند. با لنگچین، توسعه‌دهندگان می‌توانند نماینده‌هایی ایجاد کنند که قادر به دسترسی و دستکاری داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، خدمات وب و سیستم‌های فایل هستند. این طیف وسیعی از امکانات برای ساخت برنامه‌های هوشمندانه که می‌توانند اطلاعات را از منابع متفاوت بازیابی و پردازش کنند، به وجود می‌آورد.
حافظه(Memory) یک جزء ضروری دیگر در ساخت برنامه‌های LLM مبتنی بر حالت و آگاه از زمینه است. لنگچین ماژول‌های حافظه‌ای را ارائه می‌دهد که امکان ذخیره و بازیابی اطلاعات را در طول تعاملات چندگانه فراهم می‌آورد. این امکان به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا یک تاریخچه گفتگو را حفظ کنند، ترجیحات کاربر را به خاطر بسپارند و پاسخ‌های شخصی‌سازی شده بر اساس تعاملات قبلی ارائه دهند.
لنگچین همچنین با پایگاه‌های داده برداری(Vector store) ادغام شده است که فروشگاه‌های داده تخصصی بهینه‌شده برای ذخیره‌سازی و بازیابی بردارهای بعدی بالا هستند. پایگاه‌های داده برداری، جستجوی شباهت و بازیابی امتدادها، که نمایش‌های عددی متن هستند، را ممکن می‌سازند. لنگچین کار با ارائه‌دهندگان پایگاه داده برداری محبوب مانند Pinecone و Weaviate را آسان می‌کند، که امکان ساخت برنامه‌هایی را فراهم می‌کند که می‌توانند وظایف جستجوی معنایی(Similarity Search) و سیستم توصیه‌دهنده(recommendation system) را انجام دهند.
یکی از نقاط قوت لنگچین قابلیت ماژول کردن(modularity) و قابلیت اضافه کردن به آن است. توسعه‌دهندگان می‌توانند اجزاء مورد نیاز برای مورد استفاده خاص خود را انتخاب کنند، و چارچوب طوری طراحی شده است که به راحتی با ماژول‌های سفارشی گسترش یابد. لنگچین از چندین ارائه‌دهنده LLM، از جمله OpenAI، Anthropic، و Hugging Face پشتیبانی می‌کند، که انعطاف‌پذیری را به توسعه‌دهندگان می‌دهد تا بهترین LLM را برای برنامه خود انتخاب کنند.
جمع‌بندی
در پایان، لنگچین یک فریمورک(framework) قدرتمند است که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا برنامه‌های پیچیده‌ای را که توسط مدل‌های زبانی بزرگ پشتیبانی می‌شوند، بسازند. با ارائه مجموعه‌ای از ابزارها و ماژول‌ها، لنگچین فرآیند کار با LLMها را ساده‌تر می‌کند، که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بر ایجاد برنامه‌های نوآورانه و هوشمندانه متمرکز شوند. چه شما در حال ساخت یک چت‌بات، ابزار تولید محتوا یا سیستم بازیابی دانش باشید، لنگچین یک ابزار کاربردی و لازم خواهد بود.
