ما هي تقنية Lang Chain ولماذا يجب عليك الإهتمام بها؟

ما هو لانغ تشين؟

لانغ تشين هو إطار عمل مفتوح المصدر، غير مقيد بنموذج معين، يمنح المطورين المرونة للتجربة مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المختلفة لاكتشاف الأنسب لتطبيقاتهم الفريدة. يوفر واجهة عامة لمجموعة من النماذج الأساسية. يتمتع بقدرة تسهيل التطبيقات الموجهة بالسياق والمعتمدة على الاستدلال من خلال مكوناته الشاملة، بما في ذلك مكتبات لانغ تشين والقوالب وLangServe وLangSmith.

كيف يعمل لانغ تشين؟

يوفر لانغ تشين أدوات وواجهات برمجية عبر مكتبات تعتمد على Python وJavaScript، مما يسهل تطوير التطبيقات المدعومة بـLLM مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين.

يسمح النهج القائم على الوحدات في لانغ تشين للمطورين بمقارنة الأنماط المختلفة ديناميكيًا وحتى النماذج الأساسية المختلفة مع تعديلات طفيفة في الشيفرة. هذه المرونة مهمة للتطبيقات التي تستخدم عدة نماذج LLM، على سبيل المثال، نموذج لتفسير استفسارات المستخدم وآخر لكتابة الردود. هذا البيئة المعيارية تقلل من الحاجة إلى البرمجة المكثفة، مما يجعل من السهل على المتخصصين والمبتدئين التجربة والنمذجة مع برامج الذكاء الاصطناعي التوليدية.

يعمل لانغ تشين على سد الفجوة بين قدرات LLM والاحتياجات المحددة للتطبيق من خلال تسهيل التكامل مع مصادر البيانات الخارجية وتدفقات العمل البرمجية. هذا يسمح بتطوير تطبيقات أكثر استجابة للمعلومات الواقعية وتوفير ردود أكثر دقة وملائمة سياقيًا.

علاوة على ذلك، يؤكد لانغ تشين على أهمية هندسة الأنماط — فن صياغة الأنماط الفعالة التي توجه LLMs لتحقيق النتائج المرجوة. من خلال تنظيم صياغة الأنماط عبر فئة PromptTemplate، يسمح لانغ تشين للمطورين ببناء الأنماط بسهولة تشمل تعليمات السياق، وأمثلة لتقنية few-shot، وتنسيقات الإخراج المحددة أو الأسئلة الموحدة. هذه القدرة تبسط عملية التطوير وتعزز جودة التفاعل بين المستخدمين والتطبيقات المدعومة بـLLM.

مكونات لانغ تشين الرئيسية:

مكتبات لانغ تشين

توفر هذه المكتبات مجموعة من الأدوات القابلة للتكوين والتكامل المصممة للعمل مع نماذج اللغة. تحتوي على سلاسل جاهزة للمهام العالية المستوى، مما يسهل عملية التطوير. المكتبات منظمة في حزم مثل langchain-core وlangchain-community وlangchain، كل منها يخدم وظائف محددة داخل الإطار.

لغة التعبير في لانغ تشين (LCEL)

تقدم LCEL طريقة إعلانية لتكوين السلاسل. تدعم التغييرات بدون برمجة في بيئات الإنتاج، وهو أمر حيوي للمطورين الذين يحتاجون إلى إجراء تعديلات سريعة على تطبيقاتهم. تأتي LCEL مع وثائق شاملة تشمل نظرة عامة، وأدلة واجهة، وتعليمات كيفية الاستخدام وكتاب طهي للمراجع.

واجهات ووحدات قياسية

يوفر لانغ تشين واجهات قابلة للتمديد وموحدة لـModel I/O واسترجاع المعلومات ووحدات الوكلاء. هذا يضمن نهجًا متسقًا لتكامل المكونات المختلفة ويبسط تطوير التطبيقات المعقدة.

علاوة على ذلك، يقدم إطار إدارة الأنماط في لانغ تشين واجهة مركزية للذاكرة طويلة الأمد، والبيانات الخارجية، وLLMs الأخرى والوكلاء. يعد هذا الجانب من لانغ تشين جزءًا من اتجاه LLMOps الناشئ، الذي يركز على إنشاء أدوات للعمل بفعالية مع نماذج اللغة الكبيرة، مما يمثل خطوة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. بصفته مشروعًا مفتوح المصدر، يساعد لانغ تشين في سد الفجوة بين البيانات ونماذج اللغة، مما يوفر للمطورين منصة موحدة لاستكشاف الإمكانات الكاملة لـLLMs في مشاريعهم البرمجية.

الميزات الرئيسية للانغ تشين

تم تصميم لانغ تشين لتمكين المطورين بمجموعة من الوظائف التي تبسط إنشاء وإدارة التطبيقات التي تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة. هنا بعض الميزات الرئيسية التي تجعل من لانغ تشين أداة أساسية للمطورين في مجالات البرمجيات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

المهام القياسية

يبسط لانغ تشين العمليات المعقدة مثل ربط الأنماط، وتسجيل السجلات، والاستدعاءات، والذاكرة المستمرة وإقامة اتصالات فعالة مع مصادر البيانات المتعددة. هذه المعايير تمكن المطورين من التركيز على الابتكار بدلاً من تعقيدات التنفيذ.

يوفر الإطار وحدة ذاكرة تتيح الوصول السهل إلى مختلف مستودعات البيانات. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص للتطبيقات التي تتضمن محادثات، حيث تتيح حفظ تاريخ الرسائل تلقائيًا، مما يعزز تجربة المستخدم بالحفاظ على السياق.

واجهة API للوكلاء

يمكن للمطورين استخدام واجهة API للوكلاء لإنشاء وكلاء معقدين قادرين على إجراء محادثات متعددة الجولات. تدعم هذه الواجهة ميزات متقدمة تعزز التدخل البشري الأدنى، مما يعزز استقلالية الوكلاء.

دعم للعديد من LLMs

يدعم لانغ تشين التوافق مع LLMs من كل من Hugging Face Hub وOpenAI، مما يوسع نطاق الخيارات المتاحة للمطورين لاختيار النموذج الأنسب لتطبيقاتهم. سواء كان توليد النص باستخدام نموذج من Hugging Face مثل Google/flan-t5-xl أو استخدام نماذج GPT-3 من OpenAI مثل text-DaVinci-003، يسهل لانغ تشين التكامل السلس.

ميزة مسار الوكلاء

ميزة بارزة في لانغ تشين هي مسار الوكلاء الأصلي، الذي يسمح بتقييم سلوك الوكيل وأدائه. من خلال تحليل المدخلات والمخرجات، يمكن للمطورين تقييم ضرورة الإجراءات المتخذة وتقييم الأداء، وهو أمر حيوي لتحسين سلوك الوكلاء.

مقيمو المسارات المخصصة

تسهل مقيمو المسارات المخصصة معالجة القضايا مثل الهلوسة أو التقييم غير المتسق من خلال تمكين المستخدمين من تحديد معايير التقييم وأنظمة التقييم الخاصة بهم.

أدوات وهياكل منظمة

يوفر لانغ تشين مجموعة متنوعة من الأدوات والهياكل، بما في ذلك تضمينات تقيس العلاقة الدلالية بين سلاسل النص. تسهل أدواته المنظمة المتقدمة الاتصالات التفاعلية بين نماذج اللغة والأدوات الخارجية، مما يمهد الطريق لتطبيقات مبتكرة.

دعم اللغات

مع دعم لأكثر من 200 لغة ومعدل دقة ترجمة عالي، يعد لانغ تشين أداة متعددة الاستخدامات للتطبيقات العالمية. يساعد دمج هذه الميزات في مشاريعهم المطورين على استغلال الإمكانات الكاملة لانغ تشين، مما يجعله إضافة قيمة إلى حزمة تقنياتهم. تشمل وعي البيانات، والقدرات الوكيلية، والواجهات الموحدة، وتحسين إدارة الأنماط بعض الجوانب التي تؤكد أهميته لأي شخص يعمل مع نماذج اللغة.

لماذا يحتاج المطورون لمعرفة لانغ تشين

يبسط لانغ تشين تطوير واجهات التطبيقات التوليدية للذكاء الاصطناعي، وهو مكون أساسي في إنشاء تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية الحديثة. من خلال تبسيط تكامل قدرات نماذج اللغة المتقدمة، مثل تلك التي يقدمها GPT-4، يقلل لانغ تشين بشكل كبير من العوائق أمام دخول المطورين.

هذا التبسيط للتحقيق هو تحويلي، حيث يمكّن المطورين من استغلال أحدث التطورات في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بسهولة. نتيجة لذلك، فإن لانغ تشين ليس مجرد أداة، بل هو محرك للابتكار، يمكّن المطورين من إنشاء حلول برمجية تستفيد من الطليعة التكنولوجية للذكاء الاصطناعي.

جدير بالذكر أن تبني لانغ تشين لرخصة MIT يستحق الانتباه الخاص لآثاره على حرية التطوير. يسمح إطار الترخيص المتساهل هذا للمطورين بتفريع قاعدة الشيفرة لمشاريعهم الفردية وابتكار منتجات تجارية تستند إلى قدرات لانغ تشين. هذه الانفتاح يدفع الابتكار ويمهد الطريق لاعتماد واسع النطاق للتكنولوجيا عبر مختلف القطاعات.

تطبيقات واستخدامات لانغ تشين

توضح التطبيقات الواقعية عبر مختلف الصناعات قدرة لانغ تشين على تحسين التواصل وتبسيط العمليات. هنا بعض الاستخدامات العملية.

أطر التعاون

بالشراكة مع Yeager.ai، يخلق إطار GenWorlds الخاص بلانغ تشين بيئات متخصصة حيث تعمل الوكلاء الذكاء الاصطناعي والكائنات المشتركة معًا لأداء مهام معقدة. هذه المعيارية والموثوقية حيوية للمطورين الذين يهدفون إلى بناء أنظمة متطورة تتطلب التنسيق بين مكونات متعددة.

خدمات الترجمة

استخدام لانغ تشين في صناعة الترجمة أدى إلى خدمات أكثر دقة وكفاءة. استفادت أكثر من 10,000 شركة من خدمات الترجمة الخاصة بلانغ تشين، وتم ترجمة أكثر من مليار كلمة، مما يوضح التأثير العميق الذي أحدثه على التواصل العالمي وعمليات الأعمال.

منصات التعليم الإلكتروني

من خلال دمج لانغ تشين، يمكن لمنصات التعليم الإلكتروني تقديم دعم متعدد اللغات، مما يجعل المحتوى التعليمي متاحًا عالميًا. يساعد هذا التكامل في إنشاء محتوى الدورات التدريبية المحلية، مما يوفر للمتعلمين تجربة تعليمية مشوقة وفعالة تتجاوز حواجز اللغة.

التفاعل مع العملاء

يمكن لروبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي المطورة باستخدام لانغ تشين التواصل بلغات مختلفة، مما يحسن رضا العملاء وكفاءة الدعم. تتيح هذه التكنولوجيا أيضًا الترجمة الفورية للمحادثات، مما يسهل التواصل الفعال بين الأفراد الذين يتحدثون لغات مختلفة.

توطين الوسائط

تمتد قدرات لانغ تشين إلى صناعة الترفيه، حيث يمكنه دبلجة وترجمة المحتوى، مما يجعل الأفلام والبرامج التلفزيونية متاحة لجمهور أوسع. هذا لا يعزز فقط تجربة المشاهدة ولكن أيضًا يوسع نطاق الوصول إلى المحتوى دوليًا.

التسويق والعلامات التجارية

تستخدم الشركات لانغ تشين لتوطين الحملات التسويقية، مما يسمح لها بالاتصال بجمهور أوسع وزيادة الوعي بالعلامة التجارية. هذا التوطين ضروري للشركات التي تسعى لتحقيق تأثير في الأسواق العالمية.

يوفر لانغ تشين مسارًا يسيرًا مع دعم مجتمع ووثائق قوية. ابدأ رحلتك الابتكارية وحسن مشاريعك من خلال استغلال الإمكانات الكاملة للانغ تشين؛ استكشف الإطار وشاهد كيف يمكن أن يحدث ثورة في نهجك التطويري. يمكنك زيارة مستودع GitHub الخاص به والانضمام إلى مجتمع المطورين.

اشترك فى القائمة البريدية

عن الكاتب

شارك على وسائل التواصل

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

سبعة عشر − ستة عشر =