Langchain :
التعريف : إطار عمل يسمح للمطورين بناء تطبيقات تعتمد على النمادج اللغوية الضخمة (LLM) بطريقة سهلة بدون الإضطرار إلى فهم وإستعمال الاكواد المعقدة لLLM
حيث يسمح باستعمال النمادج المفتوحة المصدر في هذا المجال او حتى نمادج الخاصة بopenAI ك chatgpt
يتميز Langchain ب modules تسهل عملك وتتمثل في :
1⃣ Model I/O:
تسمح لك باستعمال النمادج المختلفة سواء من open ai أو huggingface أو غيرها بسهولة بسطر كود واحد كما توفر لك مجموعة من المكتبات التي تحسن prompt الخاص بك كما يمكنك من بناء سلسلة منها تعتمد على بعضها البعض.
2⃣Retrieval
بالنسبة لهذه الميزة فكنا تحدثنا عن مفهومها في منشور RAG ( نتركه لكم في التعليقات كما العادة) ببساطة تمكنك من إستعمال ملفاتك في روبوت الدردشة الخاص بك والإجابة إنطلاقا منها.
3⃣Agents
من أفضل الأدوات الموجودة في إطار العمل حيث تسمح لك بالإتصال مع وسيط خارجي لنمودجك مثلا تريد أن تعرف من روبوت الدردشة الخاص بك حالة الطقس الآن في منطقة معينة فنمودج LLM من خلال API الطقس يتحصل على الإجابة ثم يعيد توليدها لك.
4⃣ Memory:
ببساطة تسمح لنمودجك ان يكون له ذاكرة بحيث ممكن سؤالك له يكون مرتبط بالإجابة السابقة وهذا أمر جد مهم لأي تطبيق روبوت دردشة.
5⃣callbacks : دعوني اضرب لكن مثال لتفهموها مثلا سألت روبوت الدردشة عن حدث معين وقام بتوليد الإجابة لكم ومعها أضاف لك رابط تسجيل الذي من خلال هذه الميزة سيسمح لك من الدخول وتسجيل فيه .
Langraph
تعريف: هو إطار عمل تم إنشائه إنطلاقا من langchain حيث يركز على بناء رسوم بيانية أو مخططات لتوضيح وتحليل سلاسل التفاعل المعقدة لأجوبة وردود المستخدمين مع النمادج اللغوية .
أثناء عمله يتتبع الخطوات التالية :
1. تتبع تدفق المحادثة
يسجل جميع التفاعلات التي تتم بين المستخدم والنموذج اللغوي، يحدد المسارات بناءً على إجابات المستخدم واختياراته.
2. بناء رسوم البيانية التفاعلية
ينشئ رسوم البيانية للمحادثات، حيث يتم عرض كل نقطة تفاعل كعقدة في الرسم البياني.
هذه العقد تمثل الخطوات المختلفة التي يمكن أن تتخذها المحادثة.
3. تحليل التفاعلات وسياق المحادثة:
من خلال التحليل، يمكن فهم أنماط معينة، مثل تكرار طرح أسئلة معينة أو توقف المستخدمين عند نقطة وعدم إكمال المحادثة وغيرها .
4. تحديد المشكلات وفرص التحسين
باستخدام البيانات المرئية والتحليل، يمكن للمطورين ملاحظة أي نقاط ضعف في المحادثات وتحسينها وبالتالي إتخاد قرارات المناسبة
⭕ بعض إستخدمات langchain
▪أنظمة الرد على الأسئلة Chatbot
▪توليد المحتوى
▪أنظمة التلخيص
▪ أدوات تحليل
⭕بعض إستخدامات langraph:
▪انظمة الذكاء الإصناعي التفاعلية
▪بوتات المحادثة المعقدة
🔻الخلاصة :
LangChain
هو أداة بناء التطبيقات متكاملة
بينما LangGraph هو أداة تحسين وتحليل تدفقات المحادثة. يعمل LangChain على تطوير التطبيقات الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، في حين أن LangGraph يساعد في تقييم أداء هذه التطبيقات وتحليلها لتحسين تجربة المستخدم.