ការរួមបញ្ចូល LangChain សម្រាប់ស្ថាបត្យកម្ម RAG កម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងកម្មវិធី Python

ទិដ្ឋភាពទូទៅ

ក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ វិស័យដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) បានឃើញការរីកចម្រើនគួរឱ្យកត់សម្គាល់ ជាពិសេសនៅក្នុងប្រព័ន្ធ Retrieval-Augmented Generation (RAG)។ ប្រព័ន្ធ​ទាំងនេះ​បាន​ធ្វើ​បដិវត្តន៍​វិធី​ដែល​យើង​ទាក់ទង​នឹង​កិច្ចការ​ដូចជា​ការ​ឆ្លើយ​សំណួរ ការ​សង្ខេប​អត្ថបទ និង AI សន្ទនា។ LangChain ដែលជាបណ្ណាល័យ Python ដ៏ទំនើបមួយបានលេចចេញជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់ការកសាងស្ថាបត្យកម្ម RAG ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់អំពីពិភពនៃ LangChain ហើយស្វែងរកការរួមបញ្ចូលរបស់វាជាមួយក្របខ័ណ្ឌគេហទំព័រដែលមានមូលដ្ឋានលើ Python ដូចជា FastAPI និង Flask ខណៈពេលដែលប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ orchestration សម្រាប់ការទាញយក និងដំណើរការទិន្នន័យដែលប្រសើរឡើង។

LangChain ជាអ្វី?

LangChain គឺជាបណ្ណាល័យ Python ប្រភពបើកចំហដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីសម្រួលដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធ RAG ។ វាផ្តល់នូវសំណុំឧបករណ៍ និង APIs ដ៏ទូលំទូលាយសម្រាប់ការកសាង ការបណ្តុះបណ្តាល និងការដាក់ពង្រាយគំរូ AI ក៏ដូចជាការរួមបញ្ចូលពួកវាជាមួយប្រភពទិន្នន័យផ្សេងៗ និងក្របខ័ណ្ឌគេហទំព័រ។ ការផ្តោតសំខាន់របស់ LangChain គឺលើការអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បង្កើតស្ថាបត្យកម្ម RAG ដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងមានប្រសិទ្ធភាព ដែលអាចដោះស្រាយកិច្ចការស្មុគស្មាញ NLP ។

លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ LangChain

1. ស្ថាបត្យកម្មម៉ូឌុល៖ ការរចនាម៉ូឌុលរបស់ LangChain អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចបញ្ចូលគំរូ AI ផ្សេងៗ ប្រភពទិន្នន័យ និងក្របខ័ណ្ឌគេហទំព័របានយ៉ាងងាយស្រួល ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ការកសាងប្រព័ន្ធ RAG ស្មុគស្មាញ។
2. ឧបករណ៍ Orchestration៖ LangChain ផ្តល់នូវឧបករណ៍ orchestration ជាច្រើនដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍គ្រប់គ្រង និងដំណើរការសំណុំទិន្នន័យធំ ក៏ដូចជារួមបញ្ចូលជាមួយប្រភពទិន្នន័យ និង APIs ផ្សេងៗ។
3. ការគាំទ្រសម្រាប់ម៉ូដែល AI ច្រើន៖ LangChain គាំទ្រម៉ូដែល AI ជាច្រើន រួមទាំងម៉ូដែលដែលមានមូលដ្ឋានលើការបំប្លែង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជ្រើសរើសម៉ូដែលល្អបំផុតសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់របស់ពួកគេ។
4. ការរួមបញ្ចូលជាមួយ Web Frameworks៖ LangChain ផ្តល់នូវការរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនជាមួយនឹង web frameworks ដែលមានមូលដ្ឋានលើ Python ដ៏ពេញនិយមដូចជា FastAPI និង Flask ដែលធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធ RAG ជាកម្មវិធីគេហទំព័រ។

ការរួមបញ្ចូល LangChain ជាមួយ FastAPI និង Flask

ដើម្បីរួមបញ្ចូល LangChain ជាមួយ FastAPI និង Flask យើងត្រូវអនុវត្តតាមជំហានទាំងនេះ៖

ជំហានទី 1៖ ដំឡើង LangChain

ដំបូងយើងត្រូវដំឡើង LangChain ដោយប្រើ pip៖

``បាស pip ដំឡើង langchain

### ជំហានទី 2៖ បង្កើតភ្នាក់ងារ LangChain

បន្ទាប់មក យើងត្រូវបង្កើតភ្នាក់ងារ LangChain ដែលនឹងបម្រើជាស្នូលនៃប្រព័ន្ធ RAG របស់យើង។ នេះជាឧទាហរណ៍អំពីរបៀបបង្កើតភ្នាក់ងារមូលដ្ឋាន៖

``ពស់ថ្លាន់
ពីភ្នាក់ងារនាំចូល langchain


ភ្នាក់ងារ = ភ្នាក់ងារ (
    name="my_agent",
    model_name="my_model",
    model_type="transformer",
    ប្រវែងអតិបរមា=១០២៤,
    min_length=128,
)

ជំហានទី 3៖ រួមបញ្ចូលជាមួយ FastAPI ឬ Flask

នៅពេលដែលយើងបានបង្កើតភ្នាក់ងារ LangChain របស់យើង យើងអាចបញ្ចូលវាជាមួយ FastAPI ឬ Flask ។ នេះជាឧទាហរណ៍អំពីរបៀបបញ្ចូលវាជាមួយ FastAPI៖

``ពស់ថ្លាន់ ពី fastapi នាំចូល FastAPI ពីភ្នាក់ងារនាំចូល langchain

កម្មវិធី = FastAPI()

បង្កើតភ្នាក់ងារមូលដ្ឋាន

ភ្នាក់ងារ = ភ្នាក់ងារ ( name="my_agent", model_name="my_model", model_type="transformer", ប្រវែងអតិបរមា=១០២៤, min_length=128, )

@app.get("/បង្កើត") async def generate_text(prompt: str): # ប្រើភ្នាក់ងារដើម្បីបង្កើតអត្ថបទ លទ្ធផល = agent.generate(prompt) ត្រឡប់ {"output": output}

ដូចគ្នានេះដែរ យើងអាចរួមបញ្ចូល LangChain ជាមួយ Flask៖

``ពស់ថ្លាន់
ពី flask នាំចូល Flask, ស្នើសុំ
ពីភ្នាក់ងារនាំចូល langchain

កម្មវិធី = Flask (__name__)

# បង្កើតភ្នាក់ងារមូលដ្ឋាន
ភ្នាក់ងារ = ភ្នាក់ងារ (
    name="my_agent",
    model_name="my_model",
    model_type="transformer",
    ប្រវែងអតិបរមា=១០២៤,
    min_length=128,
)

@app.route("/generate", method=["GET"])
def generate_text():
    # ប្រើភ្នាក់ងារដើម្បីបង្កើតអត្ថបទ
    prompt = request.args.get("prompt")
    លទ្ធផល = agent.generate(prompt)
    ត្រឡប់ {"output": output}

ឧបករណ៍ Orchestration នៅក្នុង LangChain

LangChain ផ្តល់នូវឧបករណ៍ orchestration ជាច្រើនដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍គ្រប់គ្រង និងដំណើរការសំណុំទិន្នន័យធំ ក៏ដូចជារួមបញ្ចូលជាមួយប្រភពទិន្នន័យ និង APIs ផ្សេងៗ។ ឧបករណ៍វង់ភ្លេងសំខាន់ៗមួយចំនួននៅក្នុង LangChain រួមមាន:

1. ប្រភពទិន្នន័យ៖ LangChain ផ្តល់នូវប្រភពទិន្នន័យជាច្រើនដែលអាចឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍រួមបញ្ចូលជាមួយប្រភពទិន្នន័យ និង APIs ផ្សេងៗដូចជា មូលដ្ឋានទិន្នន័យ ប្រព័ន្ធឯកសារ និង APIs គេហទំព័រ។
2. Data Processors: LangChain ផ្តល់នូវប្រព័ន្ធដំណើរការទិន្នន័យជាច្រើន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដំណើរការសំណុំទិន្នន័យធំៗ រួមទាំងការសម្អាតទិន្នន័យ ការបំប្លែងទិន្នន័យ និងការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យ។
3. Model Orchestrators: LangChain ផ្តល់នូវជួរនៃក្រុម Orchestrator គំរូ ដែលអាចឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍គ្រប់គ្រង និងដាក់ពង្រាយគំរូ AI រួមទាំងការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ ការដាក់ពង្រាយគំរូ និងការត្រួតពិនិត្យគំរូ។

ការមើលឃើញជាមួយ Chart.js

ដើម្បីស្រមៃមើលដំណើរការនៃប្រព័ន្ធ RAG របស់យើង យើងអាចប្រើ Chart.js ដែលជាបណ្ណាល័យ JavaScript ដ៏ពេញនិយមសម្រាប់បង្កើតគំនូសតាងអន្តរកម្ម។ នេះជាឧទាហរណ៍នៃរបៀបប្រើ Chart.js ដើម្បីស្រមៃមើលដំណើរការនៃប្រព័ន្ធ RAG របស់យើង៖

`` javascript const ctx = document.getElementById("myChart").getContext("2d"); គំនូសតាង const = គំនូសតាងថ្មី (ctx, { ប្រភេទ: "បន្ទាត់", ទិន្នន័យ៖ { ស្លាក: ["មករា", "កុម្ភៈ", "មីនា", "មេសា", "ឧសភា"], សំណុំទិន្នន័យ៖ [ { ស្លាក: "ភាពត្រឹមត្រូវ", ទិន្នន័យ៖ [0.8, 0.9, 0.85, 0.88, 0.92], ពណ៌ផ្ទៃខាងក្រោយ៖ "rgba(255, 99, 132, 0.2)", ពណ៌ព្រំដែន៖ "rgba(255, 99, 132, 1)", ទទឹង​ព្រំដែន​: 1​, }, ], }, ជម្រើស៖ { ជញ្ជីង៖ { y៖ { beginAtZero៖ ពិត, }, }, }, });

** កំពូល 5-10 ពាក្យបញ្ជា / អត្ថបទដែលប្រើច្រើនបំផុត **


នេះគឺជា 5-10 ពាក្យបញ្ជាដែលប្រើច្រើនជាងគេបំផុតនៅក្នុង LangChain៖

1. `ពីភ្នាក់ងារនាំចូល langchain`: នាំចូលថ្នាក់ភ្នាក់ងារពី LangChain ។
2. `agent = Agent(...)`: បង្កើត Agent instance ថ្មី។
3. `agent.generate(...)`: ប្រើភ្នាក់ងារដើម្បីបង្កើតអត្ថបទ។
4. `agent.query(...)`៖ ប្រើភ្នាក់ងារដើម្បីសាកសួរមូលដ្ឋានចំណេះដឹង។
5. `agent.train(...)`: បណ្តុះបណ្តាលភ្នាក់ងារលើសំណុំទិន្នន័យ។
6. `agent.deploy(...)`: ដាក់ពង្រាយភ្នាក់ងារជាសេវាកម្មបណ្តាញ។
7. `agent.monitor(...)`: តាមដានដំណើរការរបស់ភ្នាក់ងារ។
8. `agent.update(...)`៖ ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពភ្នាក់ងារជាមួយនឹងទិន្នន័យថ្មី។
9. `agent.delete(...)`: លុបភ្នាក់ងារ។
10. `agent.save(...)`: រក្សាទុកភ្នាក់ងារភ្នាក់ងារទៅឯកសារ។

**សេចក្តីសន្និដ្ឋាន**


នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីពិភពនៃ LangChain និងការរួមបញ្ចូលរបស់វាជាមួយក្របខ័ណ្ឌគេហទំព័រដែលមានមូលដ្ឋានលើ Python ដូចជា FastAPI និង Flask ។ យើងក៏បានពិភាក្សាផងដែរអំពីការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ orchestration នៅក្នុង LangChain និងបានផ្តល់ឧទាហរណ៍អំពីរបៀបប្រើ Chart.js ដើម្បីស្រមៃមើលដំណើរការនៃប្រព័ន្ធ RAG របស់យើង។ ជាមួយនឹង LangChain អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចបង្កើតស្ថាបត្យកម្ម RAG ដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងមានប្រសិទ្ធភាពដែលអាចដោះស្រាយកិច្ចការស្មុគស្មាញ NLP ។