ما هو LangFlow؟

تُستخدم LangFlow لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل داخل واجهة مستخدم رسومية (GUI) منخفضة التعليمات البرمجية أو بدون رمز. يقوم المستخدمون بتوصيل العناصر معًا، وتحدد الاتصالات تدفق البيانات عبر التطبيق. 

إذا كنت تقوم ببناء تطبيق دردشة روبوتية للذكاء الاصطناعي لأتمتة خدمة العملاء، فقد يقوم المستخدم أولًا بربط واجهة الدردشة بنموذج لغة كبير (LLM). وقد يقومون أيضًا بتوصيل LLM قاعدة بيانات المتجهات الداخلية لشركتهم لإنشاء نظام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، مما يمكِّن LLM من الرجوع إلى البيانات بما في ذلك سجلات طلبات العملاء. 

يمكن لـ LLM الوصول إلى الأدوات من خلال مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، والتي يمكن أيضًا إسقاطها في سير عمل الذكاء الاصطناعي كمكونات معيارية. لإكمال التطبيق الوكيل، سيتم ربط LLM بمكون دردشة ثانٍ لتسليم الناتج إلى المستخدم من خلال روبوت المحادثة.

تنبع فائدة LangFlow من ميزاتها ووظائفها الأساسية سهلة الاستخدام، والتي تتضمن: 

• واجهة مرئية منخفضة الكود أو بدون كود

• عمليات تكامل واسعة النطاق 

• مكتبة المكونات 

• التدفقات القابلة للتصدير 

• مصدر مفتوح

إن سهولة استخدام LangFlow تعود إلى حد كبير إلى طريقة عرضها. يمكن للمستخدمين إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة مرئية معيارية تعتمد على السحب والوضع. يتم وضع كل مكون من مكونات عملية التعلم الآلي (ML) بالتسلسل، متصلًا بالمكونات الأخرى حسب الحاجة بواسطة سير عمل الذكاء الاصطناعي. 

تحوُّل الواجهة المرئية مشروع ترميز معقد إلى مخطط انسيابي بديهي، مكتمل بالاتصالات التي تملي تدفق البيانات عبر نظام الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). يمكن للمبتدئين استخدام LangFlow لتبسيط تنسيق الذكاء الاصطناعي عن طريق إضافة نماذج وعناصر ومصادر بيانات مختلفة حسب الحاجة. وفي الوقت نفسه، يمكن للمستخدمين الذين لديهم Python تجربة إنشاء C داخل LangFlow. 

كمثال على استخدام دون تعليمات برمجية، يسمح LangFlow للمستخدمين بسن ضبط المعلمات الفائقة المحدودة لـ LLMs المختارين باستخدام شريط تمرير بسيط. يمكن للمستخدمين ضبط درجة الحرارة- وهي معلمة فائقة تتحكم في درجة العشوائية في إخراج LLM - مع دفعة سريعة إلى اليسار أو اليمين.

استخدام LangFlow ليس هو نفسه ترميز vibe، وهو عندما يوجه المستخدم LLM بمطالبات اللغة الطبيعية لإنشاء تعليمات برمجية. يخبر المستخدم LLM بما يجب أن يفعله الرمز ويعتمد على LLM لإنشاء التعليمات البرمجية الفعلية. 

يكلف LangFlow المستخدمين ببناء تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي يريدونه ويستبدل الحاجة إلى البرمجة بمكونات معيارية مُعدَّة مسبقًا. لا يزال بإمكان المستخدمين استخدام التعليمات البرمجية لإنشاء مكونات مخصصة لمزيد من الأتمتة الوكيلة المتقدمة.

تقدم LangFlow مرونة كبيرة بسبب مجموعة واسعة من عمليات الدمج. تدعم LangFlow التكامل مع العديد من أُطر العمل التعلم الآلي، ومثل إطار العمل الأصلي LangChain، تغطي نفس النطاق من واجهة برمجة التطبيقات وقاعدة بيانات المتجهات وخيارات الاتصال الأخرى. 

تدعم LangFlow أيضًا تسلسل LLM، حيث يتم توصيل نماذج متعددة بالتسلسل ضمن مسار واحد. يختلف التسلسل عن التنسيق متعدد الوكلاء، حيث يتعاون العديد من الوكلاء - يحتمل أن يستخدم كل منهم LLM أو الأدوات أو مصادر البيانات الخاصة به - في مهمة مشتركة. يدعم التصميم المعياري لأداة LangFlow كلا النهجين.

LangChain هو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر قائم على التعليمات البرمجية لتطوير الذكاء الاصطناعي. LangFlow هي أداة مرئية تقع فوق أطر عمل التعلم الآلي مثل LangChain، مما يسمح للمستخدمين ببناء النماذج الأولية لتطبيقات LLM بسرعة. تم بناء LangFlow في الأصل على LangChain ولا يزال مرتبطًا به بشكل وثيق، ولكنه يدعم الآن إطار العمل والتكامل. 

تُستخدم LangGraph، وهي منصة أخرى ضمن نفس العائلة، أيضًا لبناء أنظمة الوكلاء. ولكن بدلًا من واجهة المستخدم الرسومية المعيارية، تصور LangGraph أنظمة الوكلاء كرسوم بيانية مع توفير المزيد من التحكم الدقيق.

تحتوي مكتبة العناصر على جميع العناصر التي يمكن للمستخدمين إضافتها إلى سير العمل الخاص بهم: نماذج اللغة الكبيرة مثل عائلة GPT من OpenAI وLlama من Meta وغيرها وواجهات الدردشة والآلات الحاسبة ومتصفحات الويب والمزيد. تقوم LangFlow بتقسيم المكونات إلى فئتين: 

• المكونات الأساسية التي تشكل العمود الفقري لمعظم عمليات إنشاء LangFlow. 

• حزم خاصة بموفر الخدمة تدعم تكاملات الطرف الثالث المحددة.

مشاريع LangFlow قابلة للتصدير كتدفقات بتنسيق JSON. يمكن للمُنشئين تصدير تدفقاتهم ومشاركتها مع مستخدمين آخرين، والذين يمكنهم بعد ذلك استيرادها إلى مثيل LangFlow الخاص بهم لاستخدامها وتعديلها. تعمل التدفقات القابلة للنقل على تحسين التعاون وتبسيط مهام سير عمل المشروعات من خلال جعل التدفقات قابلة لإعادة الاستخدام.

مثل إطار العمل الرئيسي LangChain، فإن LangFlow مفتوح المصدر، مما يعني أن الكود الخاص به متاح للعامة للفحص والمساهمة والتعديل. تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر على زيادة قابلية شرح الذكاء الاصطناعي وتوفير الشفافية التشغيلية. ومع ذلك، فإن استخدام LLM مغلق المصدر أو أي مكون آخر داخل LangFlow لا يمنح وصولًا مماثلًا إلى عملياته الداخلية.

سهولة استخدام LangFlow تجعلها أداة مثالية لتبسيط وأتمتة سير العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل. تتضمن حالات الاستخدام الواقعية لـ LangFlow ما يلي: 

• النماذج الأولية السريعة

• تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي 

• تطبيقات RAG 

• أتمتة خدمة العملاء

تتناسب واجهة المستخدم الرسومية (GUI) بالسحب والوضع من LangFlow بشكل جيد للنماذج الأولية السريعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدمين صياغة مسار باستخدام عناصر LangFlow المعيارية، ومشاركته مع الآخرين، واختباره وتكراره حسب الحاجة. يسمح التكامل مع مساحات Hugging Face بإمكانية إجراء عرض توضيحي سريع للتعلم الآلي أيضًا.

إحدى حالات الاستخدام الأساسية لـ LangFlow هو تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي دون تعليمات برمجية. من خلال مكتبة العناصر، يمكن للمستخدمين ربط الوكيل بالأدوات وقواعد البيانات والوظائف الإضافية الأخرى، مما يمكِّن الوكيل من الوصول إلى ما يحتاجه لأداء وظيفته مقصودة. يمكن للمستخدمين أيضًا ربط LLMs معًا أو بناء أنظمة متعددة الوكلاء.

باستخدام عناصر واجهات الدردشة وقاعدة بيانات المتجهات، يمكن لـ LangFlow إنشاء أنظمة RAG بسهولة. يتم تحويل مطالبات اللغة الطبيعية إلى تضمينات، والتي يستخدمها نموذج الاسترجاع للاستعلام عن قاعدة بيانات المتجهات المتصلة. 

تحتوي قاعدة البيانات على معلومات ذات صلة بحالة الاستخدام المقصودة للنظام. على سبيل المثال، يمكن لنظام RAG المصمم لمساعدة الموظفين الجدد في عملية التأهيل أن يشير إلى مستندات التدريب في مجموعة البيانات. وبعد ذلك، يجمع LLM البيانات المستردة باستخدام الموجِّه لإرجاع إخراج لغة طبيعية إلى المستخدم.

غالبًا ما يتم استخدام روبوتات المحادثة الآلية لأتمتة خدمة العملاء. يتفاعل العملاء أولًا مع روبوت المحادثة، والذي يمكنه استرداد البيانات ذات الصلة مثل سجلات الطلبات ومعلومات المنتجات. إذا ثبت أن استعلام العميل معقد للغاية، فيمكن أن يُصعّد روبوت المحادثة الاستعلام إلى ممثل بشري. 

يمكن لمستخدم LangFlow إنشاء روبوت محادثة لخدمة العملاء بسرعة باستخدام عدد قليل من العناصر: 

1. يستقبل إدخال الدردشة استفسارات العملاء بلغة طبيعية.
2. يقوم عنصر التضمين بتحويل الإدخال إلى تضمين متجه للبحث الدلالي.
3. يتم الاستعلام عن قاعدة بيانات المتجهات التي تحتوي على بيانات الشركة للحصول على تضمينات مماثلة.
4.  يجمع  LLM البيانات التي تم استردادها مع استعلام العميل لإنشاء استجابة.
5.  يعيد  مُخرَج الدردشةالاستجابة للمستخدم باللغة الطبيعية.