LangChain - منصة هندسة الوكلاء

ما هي LangChain كمنصة هندسة وكيل؟

LangChain هي منصة تركز على بناء وتنظيم وتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعومين بنماذج لغوية كبيرة. تجمع بين إطار مفتوح المصدر للمطورين مع حزمة تجارية للرصد والنشر، مما يساعد الفرق على الانتقال من نص برمجي بسيط إلى وكيل موثوق للإنتاج.

في جوهرها، تتيح LangChain لنماذج اللغة التفاعل مع الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات والمنطق التجاري المخصص. بدلاً من أن يكتفي النموذج بالإجابة على الأسئلة، تحول LangChain النموذج إلى "وكيل" يمكنه البحث واستدعاء الوظائف وقراءة المستندات واتخاذ الإجراءات واتباع سير العمل متعدد الخطوات.

يتكون النظام البيئي عادةً من ثلاثة أجزاء رئيسية: إطار عمل LangChain للمحفزات والأدوات، وLangGraph لسير العمل الهيكلي وإعدادات الوكلاء المتعددة، وLangSmith للرصد والتقييم والاستضافة المدارة. معًا، تشكل هذه المكونات منصة هندسة وكلاء تُستخدم في أتمتة الدعم، والقباطنة الداخلية، ومساعدي المعرفة، وسير العمل المعقدة في الشركات.

ما الميزات الرئيسية التي تقدمها LangChain لتطوير الذكاء الاصطناعي؟

• إطار مفتوح المصدر لتطبيقات LLM
  تقدم LangChain إطارًا معياريًا في بايثون وJavaScript/TypeScript مع كتل بناء قياسية مثل السلاسل والأدوات والمحفزات والذاكرة والوكلاء. يمكن للمطورين دمج هذه الكتل لربط النماذج بواجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات المتجهة، وأنظمة الملفات، أو الخدمات الداخلية دون إعادة اختراع طبقة الدمج في كل مرة.

• LangGraph لسير العمل الهيكلي للوكيل
  تضيف LangGraph تنظيمًا قائمًا على الرسم البياني، مما يمنح تحكمًا واضحًا في حالة الوكيل، والتفرع، وإعادة المحاولة، والحلقات. هذا مفيد عندما يحتاج الوكيل إلى البحث، واسترجاع البيانات من مصادر متعددة، ثم تجميع نتيجة نهائية، أو عندما يجب على عدة وكلاء التعاون في أجزاء مختلفة من مهمة.

• LangSmith للرصد والتقييم
  تم بناء LangSmith لتتبع كل تشغيل لوكيل، مع عرض المحفزات والخطوات المتوسطة واستدعاءات الأدوات والأخطاء والمخرجات. يدعم مجموعات بيانات التقييم، والمقارنات بين المحفزات أو النماذج المختلفة، ورصد الجودة مع مرور الوقت، وهو أمر حاسم للاستخدام في الإنتاج.

• نماذج نشر مرنة
  تدعم المنصة خيارات نشر مختلفة: سحابة مُدارة بالكامل، إعدادات هجينة، أو حالات مستضافة ذاتيًا. تساعد هذه المرونة الفرق على مطابقة متطلبات الأمان والامتثال، بينما لا تزال تستخدم نفس سير العمل في التطوير والرصد.

• نظام بيئي كبير وعمليات تكامل
  تتضمن LangChain موصلات إلى مخازن المتجهات، وقواعد البيانات العلائقية، ومحركات البحث، والتخزين السحابي، وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية، وأدوات المطورين الشائعة. يتيح هذا النظام البيئي للفرق توصيل وكلاء الذكاء الاصطناعي بالنظم الموجودة - CRM، وأنظمة الدعم، ومنصات التحليل، وغيرها - دون الحاجة إلى كتابة كود مخصص ثقيل.

كيف يمكن استخدام LangChain في سيناريوهات العالم الحقيقي؟

• وكلاء الدعم والخدمة العملاء
  يمكن للشركات بناء وكلاء يجيبون على أسئلة العملاء، يسترجعون بيانات الطلبات، يتحققون من حالة الحساب، أو يرفعون القضايا. تربط LangChain الوكيل بقواعد المعرفة وأدوات المساعدة، بينما يساعد LangSmith في تتبع الدقة وجودة الحلول.

• مساعدو المعرفة والوثائق
  تستخدم الشركات التي تمتلك مجموعات كبيرة من الوثائق LangChain لتنفيذ التوليد المعزز بالاسترجاع: استيعاب الوثائق، فهرستها، استرجاع الأجزاء ذات الصلة، وتوليد إجابات بناءً على المحتوى الداخلي. هذا يعمل للبوابات السياسية، وكتيبات الموظفين، وكتيبات المنتجات، ووثائق الامتثال.

• قباطنة المطورين والعمليات
  يمكن لفرق الهندسة والعمليات إنشاء وكلاء يبحثون في السجلات، واستعلام المقاييس، وتحليل الأخطاء، أو إنشاء الأكواد. تساعد هذه القباطنة الداخلية في تقليل العمل الروتيني وتوفير الوصول السريع للمعلومات التقنية عبر الأنظمة.

• أتمتة الأعمال المعقدة متعددة الخطوات
  مع LangGraph، تصمم المنظمات سير عمل متعدد الخطوات حيث يجمع الوكيل البيانات، يطرح أسئلة توضيحية، يستدعي واجهات برمجة التطبيقات للتقييم أو المخاطر، يولد تقارير، ويسجل النتائج. يناسب ذلك مهام مثل تأهيل العملاء المحتملين، وقوائم التحقق من التدقيق، أو خطوط البحث الآلي.

ما الفوائد التي تجلبها LangChain للفرق والشركات؟

تقلل LangChain من الوقت والجهد المطلوبين لإطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي. بدلاً من الربط اليدوي للنماذج والأدوات ومصادر البيانات لكل مشروع، تعيد الفرق استخدام مكونات وأنماط مُختبرة جيدًا. هذا يقصر المسافة من التجريب إلى حل عملي يمكن طرحه للمستخدمين.

تحسن المنصة أيضًا من الموثوقية. تساعد التفاصيل الدقيقة، وأدوات التقييم، والرصد في التقاط التراجعات، وتحليل الفشل، وضبط المحفزات أو سير العمل بمرور الوقت. تصبح الوكلاء أكثر قابلية للتنبؤ والموثوقية، وهو أمر مهم عندما تتعامل مع محادثات العملاء، أو التدفقات المالية، أو اتخاذ القرارات الداخلية.

فائدة أخرى هي المرونة وضمان المستقبل. لأن LangChain ليست مرتبطة بنموذج معين وتركز على التكامل، يمكن للفرق تبديل النماذج، أو دمج عدة مزودين، أو اعتماد قدرات جديدة دون إعادة بناء التطبيق بالكامل. يمكن أن يظل نفس الهيكل صالحًا لعدة أجيال من النماذج اللغوية الكبيرة والأدوات.

ما هي تجربة المستخدم عند البناء باستخدام LangChain؟

عادة ما يبدأ المطورون بتثبيت مكتبات LangChain وربط وكيل بسيط: نموذج، محفز، وأداة أو اثنتين. بمجرد أن يعمل هذا النموذج الأولي بشكل صحيح، يضيفون الذاكرة، ومنطق استدعاء الأدوات، ومكونات الاسترجاع للتعامل مع سيناريوهات أكثر واقعية.

عندما تصبح التطبيق أكثر تعقيدًا، يتم استخدام LangGraph لنمذجة سير العمل بشكل صريح على شكل رسم بياني. يجعل هذا من الأسهل التفكير في الحالات، والانتقالات، والتعامل مع الأخطاء، بدلاً من ترك كل شيء داخل محفز واحد.

بالتوازي، يتم تشغيل LangSmith لالتقاط آثار الجولات الحقيقية. تفحص الفرق كيف تتصرف الوكلاء مع المدخلات الحقيقية للمستخدمين، تقارن المحفزات أو النماذج، تصمم مجموعات بيانات التقييم، وتكرر حتى تكون الجودة جيدة بما يكفي للإنتاج. تستضيف نفس المنصة أو تساعد في دمج الوكيل في الأنظمة الموجودة.

بشكل عام، تعمل LangChain كمسار منظم للتحرك من نموذج LLM بسيط إلى وكيل ذكاء اصطناعي موثوق وقابل للرصد والصيانة يتناسب مع سير العمل التجاري الحقيقي.

ابدأ تجربتك المجانية