LangChain: தொகுக்கும் தன்மையுடன் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குதல்

MOUNTAIN VIEW, CA – பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) மென்பொருள் மேம்பாட்டைத் தொடர்ந்து மறுவடிவமைப்பதால், இந்த மாதிரிகளால் இயக்கப்படும் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு முன்னணி திறந்த மூல கட்டமைப்பாக LangChain உருவெடுத்துள்ளது. முதன்மையாக டெவலப்பர்களை இலக்காகக் கொண்டு, LLM-களுக்கு எளிய API அழைப்புகளுக்கு அப்பாற்பட்ட, அதிநவீன, சூழல்-அறிந்த, மற்றும் பகுத்தறியும் பயன்பாடுகளை உருவாக்க LangChain ஒரு நிலையான இடைமுகம் மற்றும் தொகுக்கக்கூடிய கட்டுமானத் தொகுதிகளை வழங்குகிறது.

மேம்பட்ட பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை உருவாக்க டெவலப்பர்களுக்கு வெவ்வேறு கூறுகளை ஒன்றாக இணைக்க உதவுவதில் LangChain கவனம் செலுத்துகிறது. அதன் முக்கிய தத்துவம் பகுதிநிலை (modularity), நெகிழ்வுத்தன்மை (flexibility), மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு (integration) ஆகியவற்றைச் சுற்றி வருகிறது, இது டெவலப்பர்களை LLM-களை மற்ற தரவு மூலங்களுடன் இணைக்கவும், அவற்றின் சூழலுடன் தொடர்பு கொள்ளவும், மற்றும் வலுவான AI-உந்துதல் பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

LangChain-இன் முக்கிய அம்சங்கள்

LangChain, LLM பயன்பாட்டு மேம்பாட்டிற்கான ஒரு விரிவான கருவித்தொகுப்பை வழங்குகிறது:

• கூறுகள் (Components): LLMs/Chat Models, Prompt Templates, Output Parsers, Retrievers (தரவைப் பெறுவதற்கு), மற்றும் Example Selectors போன்ற அடிப்படை கட்டுமானத் தொகுதிகளுக்கு நிலையான, விரிவாக்கக்கூடிய இடைமுகங்களை வழங்குகிறது.
• சங்கிலிகள் (LCEL): மையச் சுருக்கம், LangChain Expression Language (LCEL) ஐப் பயன்படுத்தி கூறுகளை வரிசைகள் அல்லது இயக்கப்பட்ட சுழற்சியற்ற வரைபடங்களாக (DAGs) இணைக்க உதவுகிறது. இது சிக்கலான பணிப்பாய்வுகள், ஸ்ட்ரீமிங், இணைச் செயலாக்கம் மற்றும் எளிதான தனிப்பயனாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது.
• ஏஜென்ட்கள் (Agents): முடிவுகளை எடுக்கவும், செயல்களைச் செய்யவும், முடிவுகளைக் கவனிக்கவும், மற்றும் ஒரு பணி முடியும் வரை மீண்டும் மீண்டும் செய்யவும் LLM-களுக்கு உதவுகிறது. பயனர் உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் எந்தக் கருவிகளை (எ.கா., தேடுபொறிகள், கால்குலேட்டர்கள், APIகள்) அழைக்க வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிக்க ஏஜென்ட்கள் ஒரு LLM-ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
• நினைவகம் (Memory): உரையாடல் பயன்பாடுகளை இயக்குவதன் மூலம், அழைப்புகளுக்கு இடையில் நிலையை நிலைநிறுத்த சங்கிலிகள் அல்லது ஏஜென்ட்களை அனுமதிக்கிறது, முந்தைய தொடர்புகளை நினைவில் கொள்கிறது. பல்வேறு நினைவக வகைகள் ஆதரிக்கப்படுகின்றன.
• கால்பேக்குகள் (Callbacks): பதிவு செய்தல், கண்காணித்தல், ஸ்ட்ரீமிங் மற்றும் பிற கருவிகளுக்காக LLM பயன்பாடுகளின் வாழ்க்கைச் சுழற்சியில் ஹூக்குகளை வழங்குகிறது.
• ஒருங்கிணைப்புகள் (Integrations): ஏராளமான LLM வழங்குநர்கள் (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Google Vertex AI, Ollama, போன்றவை), தரவுக் கடைகள் (Chroma, Pinecone போன்ற வெக்டர் தரவுத்தளங்கள்; PostgreSQL போன்ற தரவுத்தளங்கள்), APIகள் மற்றும் கருவிகளுடன் பரந்த ஒருங்கிணைப்புகளின் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது.
• LangSmith: முன்மாதிரியிலிருந்து உற்பத்திக்கு நகர்த்துவதற்கு முக்கியமான LangChain பயன்பாடுகளைப் பிழைதிருத்தம் செய்தல், சோதித்தல், மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் கண்காணிப்பதற்கான ஒரு துணைத் தளம்.
• LangServe: LangChain சங்கிலிகள் மற்றும் ஏஜென்ட்களை REST APIகளாக எளிதாக வரிசைப்படுத்துவதற்கான ஒரு வழி.

முக்கிய கருத்துகள் விளக்கப்பட்டுள்ளன

கூறுகள் (Components)

இவை அடிப்படை கட்டுமானத் தொகுதிகள்:

• மாதிரிகள் (Models): பல்வேறு LLMகள் மற்றும் எம்பெட்டிங் மாதிரிகளுக்கான இடைமுகங்கள்.
• ப்ராம்ப்ட்கள் (Prompts): பயனர் உள்ளீடு, அறிவுறுத்தல்கள் மற்றும் சூழலின் அடிப்படையில் மாறும் ப்ராம்ப்ட்களை உருவாக்குவதற்கான டெம்ப்ளேட்டுகள்.
• மீட்பவர்கள் (Retrievers): LLM-க்கு சூழலை வழங்க வெக்டர் ஸ்டோர்கள் போன்ற மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய ஆவணங்கள் அல்லது தரவைப் பெறுவதற்கான இடைமுகங்கள் (RAG-க்கு முக்கியமானது).
• வெளியீடு பாகுபடுத்திகள் (Output Parsers): LLMகளிலிருந்து மூல உரை வெளியீட்டை மேலும் பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவங்களுக்கு (JSON, பட்டியல்கள் அல்லது தனிப்பயன் பொருள்கள் போன்றவை) கட்டமைக்கிறது.

சங்கிலிகள் (LCEL)

LangChain Expression Language (LCEL) என்பது கூறுகளைத் தொகுப்பதற்கான அறிவிப்பு வழியாகும். இது prompt | model | output_parser போன்ற வரிசைகளை வரையறுப்பதை எளிதாக்குகிறது. LCEL ஸ்ட்ரீமிங், பேட்சிங், அசிங்க் செயல்பாடுகளை ஆதரிக்கிறது மற்றும் உடனடியாகக் கவனிக்கும் திறனை (observability) வழங்குகிறது (LangSmith உடன் ஒருங்கிணைக்கிறது).

ஏஜென்ட்கள் (Agents)

ஏஜென்ட்கள் ஒரு LLM-ஐ ஒரு பகுத்தறிவு இயந்திரமாகப் பயன்படுத்துகின்றன. ஒரு பணி மற்றும் கிடைக்கக்கூடிய கருவிகளின் தொகுப்பைக் கருத்தில் கொண்டு, எந்தக் கருவி(களை)ப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை ஏஜென்ட் தீர்மானிக்கிறது, அவற்றைச் செயல்படுத்துகிறது, விளைவைக் கவனிக்கிறது மற்றும் நோக்கம் நிறைவேறும் வரை அடுத்த படியைத் திட்டமிடுகிறது. இது வெளிப்புற அமைப்புகளுடன் மாறும் தொடர்புகளை செயல்படுத்துகிறது.

நினைவகம் (Memory)

சாட்பாட்கள் அல்லது சூழல் தக்கவைப்பு தேவைப்படும் எந்தவொரு பயன்பாட்டிற்கும் அவசியம். நினைவகக் கூறுகள் கடந்தகால தொடர்புகளைச் சேமித்து, அடுத்தடுத்த அழைப்புகளுக்கான ப்ராம்ப்டில் அவற்றைச் செலுத்துகின்றன, இது LLM-க்கு ஒரு வரலாறு உணர்வை அளிக்கிறது.

பொதுவான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

LangChain-இன் பல்துறை திறன் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளை செயல்படுத்துகிறது:

• ஆவணங்கள் மீதான கேள்வி பதில் (RAG): குறிப்பிட்ட ஆவணங்கள் அல்லது தரவுக் கடைகளின் அடிப்படையில் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க மீட்பவர்கள், ப்ராம்ப்ட்கள் மற்றும் LLMகளை இணைத்தல்.
• சாட்பாட்கள்: பல திருப்பங்களில் சூழலைப் பராமரிக்க நினைவகத்துடன் உரையாடல் ஏஜென்ட்களை உருவாக்குதல்.
• சுருக்கம் (Summarization): நீண்ட ஆவணங்கள் அல்லது டிரான்ஸ்கிரிப்ட்களைச் சுருக்கச் சங்கிலிகளை உருவாக்குதல்.
• தரவுப் பிரித்தெடுத்தல் & பகுப்பாய்வு: கட்டற்ற உரையிலிருந்து கட்டமைக்கப்பட்ட தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க அல்லது தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய LLMகளைப் பயன்படுத்துதல்.
• தன்னாட்சி ஏஜென்ட்கள் (Autonomous Agents): பணிகளைச் செய்ய APIகள், தரவுத்தளங்கள் அல்லது தேடுபொறிகளுடன் தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய ஏஜென்ட்களை உருவாக்குதல் (எ.கா., பயண முன்பதிவு, காலெண்டர்களை நிர்வகித்தல், ஆராய்ச்சி).
• குறியீடு உருவாக்கம் & புரிதல்: குறியீடு எழுதுதல், விளக்குதல் அல்லது பிழைதிருத்தம் செய்ய உதவும் கருவிகளை உருவாக்குதல்.
• மதிப்பீடு (Evaluation): சோதனை தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு எதிராக LLM பயன்பாடுகளின் செயல்திறனை மதிப்பிட LangChain-ஐயே பயன்படுத்துதல்.

LangChain-ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள்

• விரைவான மேம்பாடு: மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய கூறுகள் மற்றும் சுருக்கங்கள் மூலம் LLM பயன்பாடுகளின் முன்மாதிரி மற்றும் மேம்பாட்டை வேகப்படுத்துகிறது.
• பகுதிநிலை & தொகுக்கும் தன்மை: கூறுகளை எளிதாக மாற்றலாம் (எ.கா., LLM வழங்குநர், வெக்டர் ஸ்டோர்) மற்றும் LCEL வழியாக சிக்கலான தர்க்கத்தை உருவாக்கலாம்.
• நெகிழ்வுத்தன்மை: பல்வேறு LLM வழங்குநர்கள், தரவு மூலங்கள் மற்றும் கருவிகளை ஆதரிக்கிறது, வெண்டார் லாக்-இன் (vendor lock-in) தவிர்க்கிறது.
• வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: ஏராளமான சமூகம் மற்றும் அதிகாரப்பூர்வ ஒருங்கிணைப்புகளிலிருந்து பயனடைகிறது.
• கட்டமைக்கப்பட்ட மேம்பாடு: ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட பயன்பாட்டுக் கட்டமைப்பை ஊக்குவிக்கும் ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
• கவனிக்கும் திறன் (Observability): LangSmith ஒருங்கிணைப்பு சிக்கலான சங்கிலிகள் மற்றும் ஏஜென்ட்களைப் பிழைதிருத்தம் செய்வதற்கும் கண்காணிப்பதற்கும் முக்கியமான கருவிகளை வழங்குகிறது.

சமூகம் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு

LangChain அதன் செயலில் உள்ள திறந்த மூல சமூகம் மற்றும் விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் செழித்து வளர்கிறது. ஒருங்கிணைப்புகள் உள்ளடக்கியவை:

• மாதிரி வழங்குநர்கள்: OpenAI, Anthropic, Cohere, Google, Mistral, Hugging Face, Ollama, போன்றவை.
• வெக்டர் ஸ்டோர்கள்: Chroma, Pinecone, Weaviate, FAISS, Milvus, Qdrant, போன்றவை.
• தரவுத்தளங்கள் & APIகள்: SQL தரவுத்தளங்கள், GraphQL, web APIகள், கோப்பு முறைமைகள்.
• கருவிகள்: தேடுபொறிகள் (Google Search, Bing, DuckDuckGo), கால்குலேட்டர்கள், Python REPLகள், தனிப்பயன் செயல்பாடுகள்.

சமீபத்திய மேம்பாடுகள் & அடுத்து என்ன?

LangChain கட்டமைப்பு தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது. சமீபத்திய கவனம் செலுத்தும் பகுதிகள் (2025-ன் நடுப்பகுதி நிலவரப்படி) பின்வருமாறு:

• உற்பத்திமயமாக்கல் (Productionization): சிறந்த மதிப்பீடு, கண்காணிப்பு மற்றும் பிழைதிருத்தத்திற்காக LangSmith-இல் மேம்பாடுகள். எளிமைப்படுத்தப்பட்ட வரிசைப்படுத்தலுக்காக LangServe.
• LCEL முதிர்ச்சி: மேலும் வலுவான மற்றும் திறமையான சங்கிலி கட்டுமானத்திற்காக LangChain Expression Language-க்கு தொடர்ச்சியான மேம்பாடுகள்.
• ஏஜென்ட் நம்பகத்தன்மை: ஏஜென்ட்களை மேலும் நம்பகமானதாகவும் கணிக்கக்கூடியதாகவும் மாற்றுவதற்கான தொடர்ச்சியான ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு.
• நிலைத்தன்மையுள்ள பயன்பாடுகள் (Stateful Applications): சிக்கலான பயன்பாடுகளில் நிலையை நிர்வகிப்பதற்கான சிறந்த வடிவங்கள் மற்றும் கருவிகள்.
• புதிய ஒருங்கிணைப்புகள்: சமீபத்திய மாதிரிகள், தரவுத்தளங்கள் மற்றும் கருவிகளுக்கான ஆதரவைத் தொடர்ந்து சேர்த்தல்.

LLM திறன்கள் வளரும்போது, LangChain போன்ற கட்டமைப்புகள் இந்தச் சக்தியைத் திறம்படப் பயன்படுத்தவும், அதிநவீன, ஒருங்கிணைந்த AI பயன்பாடுகளை உருவாக்கவும் விரும்பும் டெவலப்பர்களுக்கு முக்கியமானதாக இருக்கும்.

கருத்தாய்வுகள் (Considerations)

• சிக்கலானது (Complexity): LangChain பல பணிகளை எளிதாக்கினாலும், சிக்கலான சங்கிலிகள் அல்லது ஏஜென்ட்களை உருவாக்குவதும் பிழைதிருத்தம் செய்வதும் சவாலானதாக இருக்கலாம்.
• சுருக்க அடுக்குகள் (Abstraction Layers): கட்டமைப்பின் சுருக்கங்கள் சில சமயங்களில் அடிப்படை செயல்முறைகளை மறைக்கக்கூடும், இது நுணுக்கமான சரிசெய்தல் அல்லது ஆழமான பிழைதிருத்தத்தை கடினமாக்கலாம்.
• விரைவான பரிணாமம் (Rapid Evolution): வேகமாக நகரும் திட்டமாக, மாற்றங்கள், சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் சாத்தியமான உடைக்கும் மாற்றங்களுடன் தொடர்ந்து இருக்க தொடர்ச்சியான கவனம் தேவை.
• பிழைதிருத்தம் (Debugging): LangSmith கணிசமாக உதவினாலும், பல கூறுகள், ப்ராம்ப்ட்கள் மற்றும் மாதிரி தொடர்புகள் மூலம் சிக்கல்களைக் கண்டறிவது சிக்கலானதாக இருக்கலாம்.

ஆவணங்களை ஆராய்ந்து python.langchain.com இல் தொடங்கவும்.