LangChain là gì? Hướng dẫn sử dụng LangChain với ChatGPT

Hãy cùng mình tìm hiểu về sử dụng ngôn ngữ lập trình Python kết hợp với ChatGPT thông qua tìm hiểu LangChain là gì nhé. Cuối bài là khóa học hướng dẫn xây dựng ứng dụng AI bằng LangChain từ Udemy (free).

LangChain là gì?

LangChain là một framework mã nguồn mở được xây dựng trên Python và JavaScript, giúp các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LangChain cung cấp một loạt các thành phần và chức năng giúp việc phát triển các ứng dụng LLM trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

✅ Xem thêm: Roboflow là gì? Chia sẻ khóa học hướng dẫn sử dụng Roboflow

Các thành phần chính của LangChain bao gồm:

Model I/O: Cung cấp các chức năng để tương tác với các LLM, chẳng hạn như lấy văn bản đầu vào và tạo văn bản đầu ra.
Data Connection: Cung cấp khả năng kết nối với các nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và API.
Memory: Cung cấp khả năng lưu trữ và truy xuất thông tin giữa các tương tác với người dùng.
Chains: Các chuỗi các bước xử lý được kết nối với nhau để thực hiện các tác vụ phức tạp. Chains có thể được cấu hình để xử lý nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, từ truy vấn dữ liệu đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Modules: Các khối chức năng cung cấp các tính năng cụ thể như truy cập dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tích hợp với các dịch vụ khác, và các thao tác logic khác. Modules có thể được tái sử dụng và kết hợp để tạo ra các workflow phức tạp.
Connectors: Các đầu nối cho phép kết nối LangChain với các hệ thống và dịch vụ bên ngoài như cơ sở dữ liệu, API web, dịch vụ lưu trữ đám mây, và các nền tảng khác. Connectors giúp tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào ứng dụng của bạn.

Các lợi ích của việc sử dụng LangChain bao gồm:

Dễ sử dụng: LangChain cung cấp một API đơn giản và dễ hiểu, giúp các nhà phát triển có thể bắt đầu sử dụng ngay lập tức.
Mở rộng: LangChain có thể được mở rộng để hỗ trợ các tính năng và chức năng mới.
Tương thích với nhiều LLM: LangChain hỗ trợ nhiều LLM từ các nhà cung cấp khác nhau.

Ưu điểm của LangChain:

Tính linh hoạt: LangChain cung cấp một kiến trúc linh hoạt cho phép bạn dễ dàng mở rộng và tùy chỉnh các thành phần theo nhu cầu cụ thể của dự án.
Tối ưu hóa hiệu suất: Với khả năng kết nối và quản lý các mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả, LangChain giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu độ trễ trong các ứng dụng AI.
Dễ sử dụng: Giao diện thân thiện với người dùng và tài liệu hướng dẫn chi tiết giúp người dùng, kể cả những người mới bắt đầu, có thể nhanh chóng nắm bắt và sử dụng LangChain.

Ứng dụng thực tế:

Trợ lý ảo: Xây dựng các trợ lý ảo thông minh có khả năng hiểu và phản hồi câu hỏi của người dùng dựa trên ngữ cảnh và thông tin từ nhiều nguồn.
Phân tích dữ liệu: Tự động hóa quá trình thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, giúp đưa ra các phân tích và báo cáo chi tiết.
Tạo nội dung: Hỗ trợ tạo nội dung tự động cho các trang web, blog, và mạng xã hội, dựa trên thông tin và dữ liệu có sẵn.

LangChain là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng dựa trên LLM một cách dễ dàng và hiệu quả.

Nói cách khác, LangChain giống như một thư viện hỗ trợ người dùng xây dựng các ứng dụng liên quan đến mô hình xử lý ngôn ngữ lớn (thường được dùng trong trí tuệ nhân tạo)

→ Xem thêm: Khóa học Machine Learning Cơ bản và Nâng cao | Chia sẻ miễn phí

Hiện nay, LangChain vẫn có chưa có trong cơ sở dữ liệu của ChatGPT. Khi bạn hỏi LangChain là gì ChatGPT (v 3.5) không đưa được ra câu trả lời.

LangChain xuất hiện vào cuối tháng 10 năm 2022, tác giả là Harrison Chase. Nếu ChatGPT chưa ra đời, ắt hẳn LangChain đã được nhắc đến khá nhiều.

Về bản chất, LangChain là thư viện lập trình được xây dựng xung quanh các LLM. Chúng ta có thể sử dụng LangChain cho chatbot, Câu hỏi tổng quát G -Answering (GQA) , tóm tắt nội dung bài viết, v.v.

Ý tưởng cốt lõi của thư viện là giúp người dùng/các nhà phát triển có thể “xâu chuỗi” các thành phần khác nhau lại với nhau để tạo ra các kết quả sử dụng nâng cao hơn xung quanh LLM.

Mẫu lời nhắc – Prompt templates: : Mẫu lời nhắc là các mẫu dành cho các loại lời nhắc khác nhau. Như các mẫu kiểu “chatbot”, trả lời câu hỏi ELI5, v.v.
LLMs: Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3, BLOOM, v.v.
Agents: được LLM sử dụng để đưa quyết định dựa trên những hành động đã được thực hiện. Có thể sử dụng để tạo các công cụ như tìm kiếm trên web hoặc máy tính và tất cả đều được đóng gói thành một vòng lặp logic của các hoạt động.
Memory – Trí nhớ: bao gồm xây dựng/xử lý Trí nhớ ngắn hạn, trí nhớ dài hạn.

✅ Xem thêm:

Cách sử dụng LangChain

LangChain là gì? Hướng dẫn kết hợp LangChain với ChatGPT

Hướng dẫn cài đặt LangChain

LangChain là một công cụ mạnh mẽ cho phép bạn tạo ra các ứng dụng chatbot tương tác, thông minh bằng cách tận dụng mô hình ngôn ngữ GPT-3.5 của OpenAI. Dưới đây là các bước cơ bản để cài đặt và sử dụng LangChain.

1. Cài đặt Python và pip

LangChain yêu cầu Python 3.7 trở lên. Bạn cần cài đặt Python và công cụ quản lý gói pip nếu chưa có.

Cài đặt Python:
Truy cập trang Python.org để tải và cài đặt phiên bản Python phù hợp với hệ điều hành của bạn.
Cài đặt pip:
Thường thì pip sẽ được cài đặt cùng với Python. Kiểm tra bằng lệnh:
python --version
pip --version

2. Tạo môi trường ảo (tùy chọn)

Sử dụng môi trường ảo giúp quản lý các gói cài đặt dễ dàng hơn.

Tạo môi trường ảo:
python -m venv myenv
Kích hoạt môi trường ảo:
- Trên Windows:
  myenv\Scripts\activate
- Trên macOS/Linux:
  source myenv/bin/activate

3. Cài đặt LangChain

Sử dụng pip để cài đặt LangChain.

pip install langchain

4. Cài đặt OpenAI

LangChain yêu cầu OpenAI để sử dụng mô hình ngôn ngữ GPT-3.5.

pip install openai

5. Thiết lập API Key của OpenAI

Để sử dụng dịch vụ của OpenAI, bạn cần có API Key. Đăng ký và lấy API Key tại trang OpenAI.

Sau khi có API Key, bạn cần thiết lập biến môi trường để LangChain có thể truy cập.

Trên Windows:
set OPENAI_API_KEY=your_api_key
Trên macOS/Linux:
export OPENAI_API_KEY=your_api_key

6. Tạo ứng dụng đầu tiên với LangChain

Tạo một tệp Python mới và bắt đầu viết mã với LangChain.

from langchain.llms import OpenAI

# Khởi tạo mô hình ngôn ngữ với API Key của bạn
llm = OpenAI(api_key=”your_api_key”)

# Tạo một chatbot đơn giản
response = llm.chat(“Hello, how can I help you today?”)
print(response)

7. Chạy ứng dụng

Lưu tệp Python và chạy nó từ dòng lệnh.

python your_script_name.py

Tài nguyên bổ sung

Để biết thêm chi tiết và các ví dụ khác, hãy truy cập hướng dẫn chính thức của LangChain.

Trên đây là các bước cơ bản để cài đặt và sử dụng LangChain. Chúc bạn thành công trong việc xây dựng các ứng dụng chatbot của mình!

LangChain + ChatGPT

LangChain và ChatGPT là hai công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tạo ra các ứng dụng dựa trên LLM. Sự kết hợp của hai công cụ này có thể tạo ra các ứng dụng có khả năng vượt xa những gì có thể đạt được bằng cách sử dụng một công cụ riêng lẻ.

LangChain là một framework mã nguồn mở được xây dựng trên Python và JavaScript, giúp các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LangChain cung cấp một loạt các thành phần và chức năng giúp việc phát triển các ứng dụng LLM trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi OpenAI. ChatGPT có thể tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, viết các loại nội dung sáng tạo khác nhau và trả lời câu hỏi của bạn một cách đầy đủ thông tin.

Sự kết hợp của LangChain và ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra các ứng dụng có khả năng sau:

Trả lời các câu hỏi một cách chính xác và chi tiết hơn: ChatGPT có thể hiểu và trả lời các câu hỏi một cách đầy đủ thông tin. LangChain có thể kết nối ChatGPT với các nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và API, để cung cấp cho ChatGPT thông tin cần thiết để trả lời các câu hỏi một cách chính xác.
Tạo ra các ứng dụng sáng tạo: ChatGPT có thể tạo ra các loại nội dung sáng tạo khác nhau, chẳng hạn như thơ, mã, kịch bản, tác phẩm âm nhạc, email, thư, v.v. LangChain có thể được sử dụng để tạo ra các ứng dụng dựa trên các loại nội dung sáng tạo này.
Tạo ra các ứng dụng có khả năng tương tác với thế giới thực: LangChain có thể kết nối ChatGPT với các thiết bị và hệ thống thực tế. Điều này có thể được sử dụng để tạo ra các ứng dụng có thể tương tác với thế giới thực, chẳng hạn như trợ lý AI, robot và hệ thống tự lái.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách kết hợp LangChain và ChatGPT:

Trợ lý AI: Một trợ lý AI có thể sử dụng ChatGPT để hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng. LangChain có thể được sử dụng để kết nối ChatGPT với các nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và API, để cung cấp cho ChatGPT thông tin cần thiết để trả lời các câu hỏi của người dùng một cách chính xác.
Trình dịch ngôn ngữ: Một trình dịch ngôn ngữ có thể sử dụng ChatGPT để dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác. LangChain có thể được sử dụng để kết nối ChatGPT với các dịch vụ dịch ngôn ngữ thực tế để cung cấp cho ChatGPT các bản dịch chính xác và chi tiết.
Trình tạo nội dung: Một trình tạo nội dung có thể sử dụng ChatGPT để tạo ra các loại nội dung sáng tạo khác nhau. LangChain có thể được sử dụng để tạo ra các ứng dụng dựa trên các loại nội dung sáng tạo này, chẳng hạn như ứng dụng tạo thơ, ứng dụng tạo mã, ứng dụng tạo kịch bản, v.v.
Ứng dụng tương tác với thế giới thực: Một ứng dụng có thể sử dụng ChatGPT để tương tác với thế giới thực. LangChain có thể được sử dụng để kết nối ChatGPT với các thiết bị và hệ thống thực tế, chẳng hạn như ứng dụng sử dụng ChatGPT để điều khiển robot hoặc ứng dụng sử dụng ChatGPT để tương tác với các hệ thống tự lái.

Sự kết hợp của LangChain và ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tạo ra các ứng dụng có khả năng vượt xa những gì có thể đạt được bằng cách sử dụng một công cụ riêng lẻ.

Dưới đây mình chia sẻ khóa học về sử dụng LangChain với OpenAI để xây dựng các ứng dụng của riêng bạn.

LangChain MasterClass-Develop 7 OpenAI LLM Apps using Python

Experience Hands-On learning-Acquire LangChain Skills, Deploy AI Applications with LLM Models such as ChatGPT-LangChain. Source: Udemy.com

“What you’ll learn

Helps you to create LLM powered applications usimg Langchain that will help you save time and increase efficiency
By the end of the course , you will be capable of working on langchain LLM real time projects
Explore useful concepts that can be used in your Langchain projects
You will gain a solid understanding of LangChain components like LLM wrappers, prompt templates, and Memory.
Additionally, we will delve into the concept of embeddings and vector data stores, learning how to utilize them effectively to enhance the performance of LangCh
Project 1: Construct a question-answering application powered by LLM using LangChain, OpenAI, and Hugging Face Spaces.
Project 2: Develop a conversational bot using LangChain,LLM and OpenAI.
Project 3: Build an AI-powered app for kids that helps them find similar classes of things.
Project 4: Create a marketing campaign app focused on increasing sales through well-crafted sales copy.
Project 5: Develop a ChatGPT clone with a summarization option, offering a useful chatbot experience.
Project 6 – MCQ Quiz Creator App – Helps you create MCQs for your students

Are you interested in harnessing the power of AI to create groundbreaking language-based applications?

Look no further than LangChain – a comprehensive course that will take you from a novice to an expert in no time.

By implementing AI applications powered with state-of-the-art LLM models like OpenAI and Hugging Face using Python, you will embark on an exciting project-based learning journey.

With LangChain, you will gain the skills and knowledge necessary to develop innovative LLM solutions for a wide range of problems.

Here are some of the projects we will work on:

Project 1: Construct a question-answering application powered by LLM using LangChain, OpenAI, and Hugging Face Spaces.

Project 2: Develop a conversational bot using LangChain and OpenAI.

Project 3: Build an AI-powered app for kids that helps them find similar classes of things.

Project 4: Create a marketing campaign app focused on increasing sales through well-crafted sales copy.

Project 5: Develop a ChatGPT clone with a summarization option, offering a useful chatbot experience.

Project #6 – MCQ Quiz Creator App – Helps you create MCQs for your students using langchain & pinecone

This course is designed to provide you with a complete understanding of LangChain, starting from the basics and progressing towards creating practical LLM-powered applications.

LangChain empowers programmers to fully utilize large language models, such as ChatGPT, pinecone and seamlessly integrate them with external data sources. This integration enhances the models’ ability to comprehend and respond to human language.

Built with Python, LangChain offers a user-friendly interface tailored specifically for beginners, making it accessible to aspiring developers.

“Course Overview:

Aspiring to build sophisticated language-based applications?
LangChain is the perfect library for you.
Move beyond basic techniques like keyword matching or rule-based systems and maximize your reach by langchain.
Leverage the power of LLMs, applications using LangChain and combine them with cognitive or information sources & pinecone.
Unlock tremendous potential and explore new possibilities with applications using LangChain and pinecone.

Course Contents:

LangChain
LLMs
Chat Models
Prompts
Indexes
Chains
Agents
Memory

But this isn’t just a theory-based course; it’s a hands-on experience. You will engage in practical activities and real-world projects, reinforcing your understanding of these concepts and techniques.

By the end of the course, you will be equipped with the skills to apply Langchain effectively, building robust, pinecone, powerful, and scalable LLM applications for various purposes.

Don’t miss this opportunity to become a language model expert.

Enroll in the LangChain course and embark on a transformative journey that will elevate your AI app development skills. LangChain , OpenAI , ChatGPT , LLM, langchain pinecone , Python – these are the tools that will empower you to create cutting-edge AI applications that push the boundaries of what’s possible.

Get ready to unlock your full potential and become a hero in the world of language-based AI development through langchain.

You will do practical activities and real-world projects throughout the applications using LangChain pinecone course to strengthen your understanding of the concepts and techniques.

You will be competent in applying Langchain pinecone to build strong, effective, and scalable LLM applications for a variety of uses by the end of the course.

OpenAI
ChatGPT
Pinecone
Langchain pinecone
Applications using LangChain

Who this course is for:

Anyone who is excited to buil;d AI powered LLM apps using Langchain
Someone who is planning to start his a career as an LangChiain Professional and would like to explore the tool.
AI Enthusiast”

Source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (120 enrolls today) dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay:

https://www.udemy.com/course/langchain-masterclass-develop-llm-apps-using-python/?couponCode=JUNE2023FREE

LangChain & OpenAI Build Python Project

LangChain & OpenAI: Build Python Projects with No-Code 2023 course (free). Master Automating the Development of Any Python Projects Now Using Generative AI GPT Models With Zero Code. Source: Udemy.com

What you’ll learn

“Increase your productivity by letting Generative AI do your Python programming projects with zero-code.
Build Python software and data-centric applications, such as data analysis and machine learning, only using prompts and commands.
Learn LangChain to build AI apps based on output-controlled large language models (LLMs).
Learn how to analyze your data with LLMs in a safe way without uploading any dataset to any server or cloud provider using data-agnostic techniques.
Build PyGenX from scratch, which is the tool behind the zero-code development in Python.
Learn then contribute to PyGenX on GitHub! This helps you reinforce your skills through practical application and become part of a collaborative community.”

Source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 19/10/2023:

https://www.udemy.com/course/langchain-openai-chatgpt-api-for-no-code-python-developers/?couponCode=11DAE4D908BA67DCFCEB

Mastering LangChain and AWS A Guide to Economic Analysis

#Free

Unlock the power of economic data analysis with LangChain and AWS, covering SQL, data modeling, and cloud computing. source: udemy.com

6.5 hours on-demand video
1 article
20 downloadable resources

What you’ll learn

Utilize LangChain and AWS for advanced economic data analysis and model deployment
Set up and manage AWS RDS and ECS services for scalable data applications.
Implement SQL databases and execute complex queries for economic indicators analysis.
Develop and refine AI agents using LangChain for specific economic data retrieval tasks.

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today) ngày 5 tháng 6 năm 2024: https://www.udemy.com/course/mastering-langchain-and-aws-a-guide-to-economic-analysis/?couponCode=9ADFGORDONLANGCHAIN

ChatGPT & Build LLM powered apps in langchain

Learn to build large language model application using langchain. source: udemy.com

“Large Language Models have revolutionized the field of natural language processing, enabling breakthroughs in tasks such as text generation, language understanding, and content summarization. In this course, you will embark on a journey through the principles, techniques, and applications of LLMs, guided by experts in the field.

Unlock the potential of advanced language technologies by enrolling in our comprehensive course, “Building Powerful Language Model Applications with LangChain.” In this dynamic and hands-on learning experience, you will delve into the world of large language models and discover how to leverage the capabilities of LangChain, a cutting-edge framework designed to develop, fine-tune, and deploy robust language models.

Language models have revolutionized the way we interact with technology, enabling applications such as chatbots, language translation, text generation, and sentiment analysis. This course is tailored for individuals seeking to harness the full potential of language models for real-world applications, whether you’re a seasoned developer or an aspiring AI enthusiast.

Course Highlights:

Introduction to LangChain: Gain a solid understanding of the LangChain framework, exploring its architecture, features, and advantages over traditional language model development approaches.
Fundamentals of Large Language Models: Learn the underlying principles and theories behind large language models, including transformer architectures, pre-training, and fine-tuning techniques.
Data Preparation and Preprocessing: Master the art of curating and preprocessing datasets for effective language model training, ensuring data quality and model performance.
Model Development and Training: Dive into the process of designing, building, and training your own large language model application using LangChain. Explore strategies for model initialization, hyperparameter tuning, and optimizing training performance.
Fine-Tuning and Transfer Learning: Understand the importance of fine-tuning pre-trained language models for specific tasks and domains. Explore techniques to adapt models to your target applications.
Application Development: Put theory into practice by developing a range of language model applications. Build chatbots, text generators, sentiment analyzers, and more, all powered by your custom-trained language model.
Deployment and Scalability: Learn how to deploy your language model applications efficiently, considering factors like latency, scalability, and cloud integration. Explore best practices for managing resources and maintaining optimal performance.
Ethical and Responsible AI: Delve into the ethical considerations surrounding language models, including bias mitigation, fairness, and privacy concerns. Discover strategies to ensure your applications contribute positively to society.
Project Work and Collaboration: Apply your newfound knowledge through hands-on projects that challenge you to solve real-world problems. Collaborate with fellow participants to share insights and enhance your skills.

Advanced Techniques and Innovations: Delve deeper into the realm of language model development by exploring advanced techniques and the latest innovations. From attention mechanisms to self-supervised learning, discover the forefront of language model research and how it shapes the future of AI applications.
Natural Language Understanding (NLU) and Generation (NLG): Gain insights into the dual facets of natural language processing—understanding and generation. Learn how to enhance NLU capabilities for tasks such as sentiment analysis, named entity recognition, and question answering, while also mastering NLG techniques for creative text generation and content creation.
Multi-modal and Multi-task Learning: Explore the exciting intersection of language models with other modalities such as images, audio, and video. Learn how to build multi-modal language models capable of processing diverse data types and performing multiple tasks simultaneously, opening new avenues for innovation and creativity.
Adversarial Robustness and Security: Delve into the critical aspects of adversarial robustness and security in language models. Understand the vulnerabilities of models to adversarial attacks and learn effective strategies for mitigating such threats, ensuring the reliability and trustworthiness of your language model applications.
Industry Applications and Case Studies: Gain insights into how leading organizations across various industries are leveraging language models to drive innovation and solve complex challenges. Explore real-world case studies and success stories to understand the practical applications and potential impact of language models in domains such as healthcare, finance, e-commerce, and more.
Continuous Learning and Model Maintenance: Learn how to adapt and evolve your language models over time through continuous learning and model maintenance. Explore techniques for monitoring model performance, incorporating new data, and retraining models to ensure their relevance and effectiveness in dynamic environments.
Community Engagement and Networking: Join a vibrant community of language model enthusiasts, practitioners, and experts. Engage in discussions, share experiences, and collaborate on projects to broaden your knowledge, expand your professional network, and stay updated on the latest trends and developments in the field.

By the end of this course, you will possess the skills and confidence to conceptualize, create, and deploy sophisticated language model applications using LangChain. Whether you’re aiming to revolutionize customer interactions, streamline content generation, or innovate in the AI landscape, this course equips you with the tools to turn your ideas into reality. Join us in mastering the art of building powerful language model applications that shape the future of technology.”

source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today): https://www.udemy.com/course/zero-to-hero-chatgpt-build-llm-powered-apps-in-langchain/?couponCode=80903E63CA2E184DB795

Xem thêm: