Giới thiệu LangGraph và AI Agents
Lập trình các mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4, Gemini và Claude là cực kì mạnh mẽ. Chúng có thể hiểu và tạo
sinh text như người, làm chúng phù hợp cho một phạm vi rộng các ứng dụng, từ các chatbots tới khởi tạo
nội dung. Tuy nhiên, cho các doanh nghiệp sử dụng tiềm năng đầy đủ của chúng, nó là cơ bản để cấu trúc
các mô hình này tương tác như thế nào với các hệ thống khác, như CSDL, APIs hay các hệ thống giành.
Cách tiếp cận truyền thống: Các xích
Về mặt truyền thống, các dòng làm việc sử dụng các LLMs, như ChatGPT, đã đi theo một mô hình xích. Cách
tiếp cận này đã thành công rộng khắp, đặc biệt với ChatGPT, cái giành đại chúng cho khả năng của nó thực
hiện các nhiệm vụ phức tạp qua một chuối các bước tuyến tính đơn giản. Sau đây là nó điển hình làm việc
như thế nào:
1. Đầu vào: Hệ thống nhận một câu hỏi người dùng
2. Giành: Các tài liệu hay dữ liệu phù hợp liên quan đến câu hỏi được tìm thấy.
3. Tạo sinh: Dữ liệu được giành sau đó được truyền tới LLM (như ChatGPT) để tạo sinh một trả lời được
thông tin tốt.