Khái quát về các công cụ trong LangChain
Các công cụ trong LangChain là các bộ phận cơ bản cái làm các mô hình ngôn ngữ (LLMs) có thể tương tác với các hệ
thống bên ngoài và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Chúng phục vụ như một cầu nối giữa khả năng luận giải trừu tượng
của các LLMs và các hành động cụ thể trong thế giới thực hay bên trong các môi trường phần mềm.
Tại lõi của chúng, các công cụ trong LangChain là các hàm Python gói với metadata. Metadata này cung cấp thông tin
cơ bản về công cụ, như tên, mô tả, và các đầu vào mong đợi. Khung LangChain sử dụng metadata này để quyết định thông
minh khi nào và như thế nào sử dụng mỗi công cụ bên trong một bối cảnh đã cho.
Các mục đích chủ yếu của các công cụ trong LangChain bao gồm
1. Mở rộng các khả năng LLM: Các công cụ cho phép các LLMs thực hiện các hành động chúng không thể làm bản thân
chúng, như truy cập dữ liệu thời gian thực, thực hiện các tính toán, hay tương tác với các APIs.
2. Mô đun hóa: Bằng cách bao gói các chức năng cụ thể vào các công cụ, các nhà phát triển có thể tạo code duy trì
được và mô đun hóa hơn.
3. Tính linh động: Các công cụ có thể được dễ dàng trao đổi hay kết hợp để tạo các xích các hoạt động phức hợp, cho
phép cho các ứng dụng AI tùy chỉnh được và linh động cao.
4. Trừu tượng: Các công cụ cung cấp một lớp trừu tượng giữa LLM và các chi tiết thực thi ngầm, làm nó dễ dàng hơn
làm việc với các hệ thống và nguồn dữ liệu đa dạng.
Khung LangChain cung cấp một hệ sinh thái phong phú của các công cụ xây dựng trước và khả năng tạo các công cụ tùy
chỉnh, làm nó một nền tảng mạnh mẽ cho phát triển các ứng dụng AI tinh vi.