Ollama vs. LangChain

Ollama và LangChain đều hỗ trợ làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhưng mục đích sử dụng rất khác nhau.

1. Ollama – Chạy LLM cục bộ trên máy

📌 Tóm tắt:

• Chạy mô hình LLM ngay trên máy tính, không cần internet.
• Hỗ trợ nhiều mô hình (Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma, v.v.).
• Đơn giản, dễ dùng, chỉ cần 1 lệnh để chạy AI.

📌 Ví dụ sử dụng:
Cài đặt Ollama:

Chạy mô hình Llama 3:

Chạy mô hình DeepSeek Coder:

📌 Ưu điểm của Ollama:
✅ Dễ sử dụng: Chỉ cần ollama run model_name là chạy được AI.
✅ Không cần internet: Phù hợp để chạy AI ngoại tuyến.
✅ Tối ưu GPU/CPU: Dễ dàng chạy trên máy tính cá nhân.
✅ Hỗ trợ nhiều mô hình: Tải và chạy Llama, DeepSeek, Mistral, Gemma, v.v.

📌 Nhược điểm:
❌ Không hỗ trợ tự động kết nối nhiều mô hình AI.
❌ Không có pipeline để kết hợp AI với dữ liệu từ nhiều nguồn.

2. LangChain – Xây dựng ứng dụng AI phức tạp

📌 Tóm tắt:

• Là framework giúp kết hợp LLM với dữ liệu.
• Dùng để tạo chatbot, tìm kiếm tài liệu (RAG), tự động hóa AI.
• Kết nối với nhiều nền tảng như OpenAI, Ollama, Google Gemini, v.v.

📌 Ví dụ sử dụng LangChain với Ollama:

📌 Ưu điểm của LangChain:
✅ Linh hoạt: Kết nối nhiều AI khác nhau (GPT-4, Llama, Claude, v.v.).
✅ Xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn: Tích hợp với PDF, website, cơ sở dữ liệu.
✅ Tạo pipeline AI phức tạp: Xây dựng ứng dụng như ChatGPT với dữ liệu riêng.

📌 Nhược điểm:
❌ Không thể chạy AI cục bộ (cần kết nối Ollama hoặc OpenAI).
❌ Cấu hình phức tạp hơn Ollama.

Chọn cái nào?

Kết luận:

• Nếu muốn chạy AI cục bộ trên máy → 🏆 Ollama
• Nếu muốn xây dựng ứng dụng AI phức tạp → 🏆 LangChain
• Muốn kết hợp cả hai? Dùng LangChain + Ollama để vừa có AI cục bộ, vừa có pipeline AI mạnh mẽ. 🚀