تعتبر نماذج اللغة الكبيرة LLMs أدوات قوية في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. و للاستفادة من إمكانياتها، نحتاج إلى إطار عمل يسهل علينا دمج هذه النماذج في تطبيقاتنا بطريقة فعالة و سلسة و هنا يأتي دور LangChain.
LangChain
هو إطار عمل مفتوح المصدر تم تطويره لتمكين المطورين من بناء تطبيقات تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة LLMs بمرونة وفاعلية. الهدف من هذا الإطار هو تسهيل إنشاء سلاسل من العمليات المتسلسلة التي تربط بين النماذج اللغوية وبيانات المستخدم. باستخدام LangChain، يمكنك بناء أنظمة معقدة تتضمن قدرات متقدمة مثل الإجابة عن الأسئلة بناء على البيانات، وتخزين واسترجاع المحادثات، واستخدام النماذج كمساعدين في اتمتة العمليات.
أهمية LangChain
تتيح LangChain للمطورين تجاوز القدرات الأساسية لنماذج اللغة مثل استدعاء النموذج والحصول على استجابات نصية. إنها تقدم أدوات لتنظيم وتسلسل العمليات بشكل يتيح لك بناء تطبيقات قوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يمكنك، على سبيل المثال، تطوير وكلاء Agents قادرين على فهم الكلام و التفاعل مع المستخدم و تقديم إجابات شافية، والتفاعل بشكل طبيعي مع المستخدمين أو الأنظمة الأخرى.
يعد LangChain الحل المثالي إذا كنت ترغب في تطوير تطبيقات ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر لك هذا الإطار الأدوات اللازمة لبناء تطبيقات متقدمة بقدرات كبيرة.
تعلم LangChain: دورة شاملة على منصة DeepLearning.AI
إذا كنت ترغب في تعلم المزيد عن كيفية استخدام LangChain لتطوير تطبيقات تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة LLMs، يمكنك الانضمام إلى دورة LangChain for LLM Application Development
مقدمة على منصة DeepLearning.AI
محاور هذه الدورة؟
1- النماذج، المطالبات Prompts، والمعالجات Parsers:
ستتعلم كيفية استدعاء نماذج LLM، وكيفية تقديم المطالبات للنموذج والحصول على استجابات دقيقة عن طريق معالجة الردود النصية. هذه المهارة ضرورية لتحديد أفضل طريقة للاستفادة من النموذج اللغوي في تطبيقاتك.
2- الذاكرة لـ LLMs:
ستتعرف على كيفية استخدام الذاكرة لتخزين المحادثات السابقة وإدارتها، خاصة في الحالات التي يكون فيها النموذج محدودًا في قدرته على التعامل مع السياقات الطويلة. هذا يُحسن تجربة المستخدم من خلال السماح للنماذج بالاستمرار في المحادثات الطويلة مع الحفاظ على سياق الكلام.
3- سلاسل العمليات Chains:
ستتعلم كيفية إنشاء سلاسل من العمليات التي تدمج بين LLMs ومصادر بيانات أخرى، مما يتيح لك تطوير تطبيقات متكاملة تحتوي على خطوات متعددة ومترابطة.
4- الإجابة عن الأسئلة باستخدام المستندات:
في هذه الوحدة، ستتعلم كيفية استخدام النماذج اللغوية الكبيرة للإجابة عن الأسئلة استنادًا إلى بيانات مملوكة أو مستندات معينة، مما يجعل LLMs مفيدة بشكل خاص لتطبيقات مثل استرجاع المعلومات والبحث داخل بيانات الشركة.
5- الوكلاء Agents:
ستكتشف التطورات الحديثة في استخدام LLMs كوكلاء يتمتعون بقدرات تفكير واتخاذ قرارات. ستتعلم كيفية بناء وكلاء يمكنهم التفاعل مع بيئات معقدة وتنفيذ مهام متعددة بناءً على المدخلات.
