What is LangChain in LLM

LangChain in LLM

What is LangChain in LLM? 

درLangChain یک فریمورک طراحی شده برای توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. این فریمورک فرایند ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده را با اتصال LLMs به داده‌های خارجی و سایر منابع محاسباتی ساده می‌کند و محدودیت‌های LLMs را در کار با ورودی‌های تنها حل می‌کند.

What are the core components of LangChain? 

1.Document Loaders:

ساده‌سازی فرایند بارگذاری داده از منابع مختلف مانند PDFها، وب‌سایت‌ها، و دیتابیس‌ها برای استفاده در LLM. 

2. Text Splitters:

شکستن اسناد بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت برای پردازش بهتر LLM و رعایت محدودیت‌های پنجره متنی. 

3. Embeddings:

تبدیل متن به نمایش‌های عددی (وکتورها) که معنای معنایی را نشان می‌دهند و برای جستجوی شباهت ضروری است. 

4. Vectorstores:

ذخیره و جستجوی کارآمد وکتورهای embedding برای بازیابی سریع اطلاعات مرتبط. 

5. Retrievers:

بازیابی اطلاعات مرتبط از vectorstore بر اساس کوئری کاربر و فراهم کردن زمینه برای LLM. 

6. LLMs:

پشتیبانی LangChain از چندین مدل زبانی بزرگ برای انتخاب مدل مناسب برای وظایف خاص. 

7. Prompt Templates:

ایجاد و مدیریت مؤثر prompts برای قالب‌بندی ورودی‌ها و خروجی‌های پویا و ارائه پاسخ‌های یکنواخت از LLM.

Why use LangChain framework? 

1. Simplified Development:

ساده‌سازی توسعه با حذف پیچیدگی‌های سطح پایین و تمرکز بر منطق اپلیکیشن. 

2. Data Integration:

اتصال بی‌وقفه LLMs به منابع داده خارجی برای بهبود قابلیت‌ها و دقت. 

3. Enhanced Functionality:

امکان ساخت اپلیکیشن‌هایی که فراتر از پرسش و پاسخ ساده عمل می‌کنند. 

4. Improved Context Management:

مدیریت کارآمد داده برای حل محدودیت‌های پنجره متنی LLMs. 

5. Model Agnosticism:

پشتیبانی از چندین مدل LLM، ارائه انعطاف‌پذیری و سازگاری.

How to get started with LangChain? 

در LangChain مستندات و آموزش‌های جامعی برای شروع ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM ارائه می‌دهد. این پروژه منبع باز بوده و دارای جامعه‌ای پویا است که منابع و پشتیبانی فراوانی را فراهم می‌کند.