Nếu bạn cảm thấy khó khăn khi viết chương trình bằng ChatGPT do hạn chót của nó là vào tháng 9 năm 2021. Bạn có thể quan tâm đến những hướng dẫn mới này do nhà phát triển Greg Kamradt (Data Indy) Shweta Lodha tạo ra. Lodha kết hợp mô hình ChatGPT của OpenAI với Langchain để xây dựng một công cụ tìm kiếm có thể dùng để trả lời các câu hỏi về các sự kiện hiện tại bằng bất kỳ truy vấn tìm kiếm nào mà bạn có thể quan tâm. Trong khi Kamradt cung cấp một giới thiệu tuyệt vời về Langchain và cách bạn có thể bắt đầu sử dụng nó để kết nối các dịch vụ.
Nếu bạn chưa quen với LangChain thì đây là một khuôn khổ để phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ. Khung LangChain được thiết kế xoay quanh các nguyên tắc sau: Nhận biết dữ liệu: kết nối mô hình ngôn ngữ với các nguồn dữ liệu khác và Agentic: cho phép mô hình ngôn ngữ tương tác với môi trường của nó.
Langchain là gì
LangChain là một framework toàn diện được thiết kế để phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ. Khung LangChain được cấu trúc xung quanh một số mô-đun cốt lõi, mỗi mô-đun đóng vai trò là khối xây dựng cho bất kỳ ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ nào. Các mô-đun này bao gồm Mô hình, Lời nhắc, Bộ nhớ, Chỉ mục, Chuỗi, Tác nhân và Lệnh gọi lại. Mỗi mô-đun đi kèm với các giao diện tiêu chuẩn, có thể mở rộng và LangChain cung cấp các tích hợp bên ngoài và triển khai từ đầu đến cuối để sử dụng ngay.
LangChain rất linh hoạt và có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm Tác nhân tự trị, Mô phỏng tác nhân, Trợ lý cá nhân, Trả lời câu hỏi, Chatbot, Truy vấn dữ liệu dạng bảng, Hiểu mã, Tương tác với API, Trích xuất, Tóm tắt và Đánh giá.
Các bài viết khác bạn có thể quan tâm về chủ đề ChatGPT:
Cách sử dụng LangChain
Khung Langchain tích hợp với nhiều mô hình, hệ thống và sản phẩm ngôn ngữ. Nó cung cấp tài liệu đầy đủ về tất cả các phương thức, lớp, phương pháp cài đặt và thiết lập tích hợp, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhà phát triển muốn tận dụng sức mạnh của mô hình ngôn ngữ trong ứng dụng của họ.
Để tìm hiểu thêm về cách sử dụng Langchain và Python để thực hiện tìm kiếm tham chiếu đến các sự kiện hiện tại, hãy xem hướng dẫn Bắt đầu nhanh cho LangChain trên trang này. Trang web chính thức.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
