LangChain គឺជាក្របខ័ណ្ឌដែលត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសសម្រាប់ការបង្កើតកម្មវិធីជាមួយម៉ូដែលភាសាធំ (LLMs)។ វាផ្តល់នូវសំណុំឧបករណ៍ម៉ូឌុល និងអាចពង្រីកបាន ដែលសម្រួលដំណើរការនៃការភ្ជាប់ LLMs ទៅប្រភពទិន្នន័យផ្សេងទៀត ការគ្រប់គ្រងprompts និងការបង្កើតលំហូរការងារស្មុគស្មាញ។

LangChain អាចដោះស្រាយបញ្ហានៃការប្រើប្រាស់ LLMs ដោយផ្តល់ជូន៖

• ច្រវាក់ (Chains)៖ អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតលំហូរការងារស្មុគស្មាញ ដូចជាការសង្ខេបឯកសារ ហើយបន្ទាប់មកឆ្លើយសំណួរអំពីឯកសារនោះ។
• ភ្នាក់ងារ (Agents)៖ ភ្នាក់ងារប្រើប្រាស់ LLMs ដើម្បីសម្រេចថាត្រូវចាត់វិធានការអ្វី ដែលឱ្យ engine មានប្រសិទ្ធភាពនិងសមហេតុផល។ គេអាចធ្វើអន្តរកម្មជាមួយឧបករណ៍ និង APIs ផ្សេងៗ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យ LLMs អនុវត្តកិច្ចការដូចជាការស្វែងរកគេហទំព័រ ឬធ្វើអន្តរកម្មជាមួយ databases។
• ការចងចាំ (Memory)៖ LangChain ផ្តល់នូវយន្តការដើម្បីគ្រប់គ្រងស្ថានភាពនៃការសន្ទនា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យ LLMs រក្សាបរិបទ និងផ្តល់ការឆ្លើយតបដែលជាលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន និងពាក់ព័ន្ធជាងមុន។
• ការហៅត្រឡប់ (Callbacks)៖ អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកត្រួតពិនិត្យ និងកែកំហុស(monitor and debug)កម្មវិធី LangChain របស់អ្នក ដោយផ្តល់ការយល់ដឹងអំពីអាកប្បកិរិយារបស់ LLM។
• ការរួមបញ្ចូល (Integrations)៖ LangChain អាចរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនជាមួយ LLM provider ផ្សេងៗ មូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រ និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត ដែលផ្តល់នូវភាពបត់បែនក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍។

ហេតុអ្វីបានជា LangChain មានសារៈសំខាន់?

ការធ្វើអន្តរកម្មដោយផ្ទាល់ជាមួយ LLMs អាចមានភាពស្មុគ្រស្មាញ។ អ្នកត្រូវការបង្កើត prompt ជាក់លាក់ គ្រប់គ្រងការហៅ API និងដោះស្រាយការឆ្លើយតប។ LangChain សម្រួលដំណើរការនេះយ៉ាងរលូន ៖

• អរូបីយកម្ម (Abstraction)៖ អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកផ្តោតលើតក្កវិជ្ជានៃកម្មវិធី។
• ម៉ូឌុល (Modularity)៖ ងាយស្រួលបញ្ចូលសមាសភាគផ្សេងៗគ្នាដើម្បីបង្កើតលំហូរការងារស្មុគស្មាញ។
• លទ្ធភាពពង្រីក (Extensibility)៖ មានភាពងាយស្រួលក្នុងការបន្ថែមការរួមបញ្ចូល(integrations) និងសមាសភាគថ្មីៗ។
• គំរូដើមរហ័ស (Rapid Prototyping)៖ អនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតគំរូដើម និងធ្វើឡើងវិញលើកម្មវិធី LLM យ៉ាងឆាប់រហ័ស។
• ការកែលម្អដំណើរការ (Improved Performance)៖ ផ្តល់ឧបករណ៍សម្រាប់ការគ្រប់គ្រង prompt និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពច្រវាក់ និងអាចជួយកែលម្អដំណើរការ និងភាពទុកចិត្តលើកម្មវិធី LLM ។

ករណីប្រើប្រាស់សម្រាប់ LangChain

LangChain មានសមត្ថភាពធំធេងណាស់ ទាំងនេះគឺជាឧទាហរណ៍មួយចំនួនក្នុងការប្រើប្រាស់៖

• Chatbots៖ ការបង្កើត chatbots ដ៏ទំនើបនិងពេញនិយមដែលអាចយល់ពីបរិបទ ចងចាំអន្តរកម្មពីមុន និងព័ត៌មានផ្សេងៗ។
• ប្រព័ន្ធឆ្លើយសំណួរ (Question Answering Systems)៖ ការបង្កើតប្រព័ន្ធដែលអាចឆ្លើយសំណួរដោយផ្អែកលើឯកសារដែលបានផ្តល់ឱ្យ ឬសំណុំឯកសារ។
• ការវិភាគទិន្នន័យ (Data Analysis)៖ ការប្រើប្រាស់ LLMs ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យ។
• ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម (Automation)៖ ការសង្ខេបកិច្ចប្រជុំ ឬការសរសេរអ៊ីមែល ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
• ជំនួយការផ្ទាល់ខ្លួន (Personal Assistants)៖ ការបង្កើតជំនួយការ AI ផ្ទាល់ខ្លួនដែលអាចជួយ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​កិច្ចការដូចជាការកំណត់ពេលណាត់ជួប ឬការគ្រប់គ្រងបញ្ជីការងារដែលត្រូវធ្វើ។

ការចាប់ផ្តើមជាមួយ LangChain

LangChain គឺមានភាពងាយស្រួលក្នុងការរៀន និងប្រើប្រាស់ណាស់។ Langchain មានឯកសារនិងឧទាហរណ៍ជាច្រើនដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការចាប់ផ្តើម។ អ្នកអាចដំឡើង LangChain ដោយប្រើ pip៖

Bash

pip install langchain

បន្ទាប់មក អ្នកអាចចាប់ផ្តើមស្វែងរកសមាសភាគផ្សេងៗ និងបង្កើតកម្មវិធី LLM ដោយខ្លួនឯងបាន។