LangChain và các Agents
LangChain là một trong những thư viện quan trọng nhất thúc đẩy đổi mới trong các mô hình ngôn ngữ lớn. Nó làm có
thể các yêu cầu móc xích tới các models và hệ thống khác nhau, đơn giản hóa phát triển các ứng dụng LLMs.
Học phần này sẽ sử dụng LangChain sâu rộng để xây dựng mạnh mẽ các dự án phức tạp hơn, trong khi củng cố các kĩ
thuật đã học trước, bạn sẽ giành cái nhìn bên trong vào các khái niệm mới lạ trên đường đi.
Trong dự án đầu tiên, nơi bạn sẽ du nhập giải pháp RAG tạo trong các học phần trước, bạn sẽ đào sâu hơn vào sử
dụng và hiểu biết sâu embeddings. Vì vậy, như một yếu tố mới, thư viện LangChain, được giới thiệu về sự hiểu biết các
kĩ thuật thu được trước sẽ được nâng cao và các khái niệm mới được khám phá.
Trong một dự án thứ hai, LangChain sẽ được sử dụng để tạo một hệ thống điều tiết bình luận sử dụng 2 mô hình. Yêu
cầu của người dùng được nhận vởi model đầu tiên, cái tạo sinh một trả lời đầu tiên. Model thứ hai thẩm định trả lời
này trước khi trả nó về tới người dùng. Sử dụng hiểu biết trước về sử dụng các OpenAI API và Hugging Face models
, chúng ta sẽ phát triển các giải pháp riêng biết cho mỗi hệ thống.
Phần cuối của học phần này tập trung lên các agents. Bạn sẽ biên tập một agent có thể phân tích dữ liệu từ các
Excel spreadsheets, rút ra các kết luận, và thậm chí khởi tạo các biểu đồ, phục vụ có hiệu quả như một Data Analyst
Assistant.
Học phần này sẽ không giới thiệu nhiều khái niệm như cái trước, cái có thể là một trong những học phần thách thức
nhất. Trong học phần này, bạn sẽ khám phá sử dụng của một trong những thư viện quan trọng nhất trong thế giới mã
nguồn mở; tại phần bắt đầu, nó được xem với một vài hoài nghi khi nó đi tới được sử dụng trong các giải pháp doanh
nghiệp.
Tôi phải nói hoài nghi này, cái tôi ban đầu chia sẻ, đã tiêu tan, và LangChain bây giờ được sử dụng rộng rãi trong
các giải pháp doanh nghiệp và đang trở thành một tiêu chuẩn trong phát triển LLM.