Nhảy đến nội dung chính

Giới thiệu về Thư viện LangChain – Chìa khóa để xử lý dữ liệu phi cấu trúc

Vì sao cần LangChain?

Ở phần trước, chúng ta đã sử dụng API của OpenAI để xử lý hình ảnh và văn bản. Tuy nhiên, có một vấn đề:

Mỗi trang được xử lý riêng lẻ → Chúng ta bỏ lỡ mối liên kết giữa các trang.

Hãy tưởng tượng nếu điều này xảy ra với cả một tài liệu PowerPoint, một bảng tính Excel, hoặc một cuốn sách điện tử dài hàng trăm trang. Việc chỉ xử lý từng phần riêng biệt là không hiệu quả.

Vì thế, ta cần một công cụ mạnh mẽ hơn. Đó chính là LangChain.

LangChain là gì?

LangChain là một thư viện và framework cực kỳ mạnh mẽ, được thiết kế để:

  • Xây dựng các ứng dụng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

  • Làm việc với dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu, email, ebook, báo cáo, v.v.

  • Tạo ra quy trình xử lý phức tạp một cách dễ dàng, có tổ chức.

Nói đơn giản: LangChain giúp bạn kết nối các bước xử lý dữ liệu lại với nhau – như một chuỗi (chain).

Tại sao nên dùng LangChain?

LangChain được xây dựng để giúp bạn tập trung vào việc trích xuất thông tin, thay vì viết hàng đống đoạn mã rối rắm. Nó cung cấp:

  • Cách tổ chức rõ ràng các bước xử lý (load, chia nhỏ, truy vấn, sinh kết quả).

  • Tích hợp tốt với các mô hình AI như GPT-3.5, GPT-4, và các mô hình khác.

  • Hỗ trợ dữ liệu phi cấu trúc: Excel, Word, PowerPoint, PDF, EPUB...

Các thành phần chính trong LangChain

  1. Document Loaders
    Dùng để tải các tài liệu từ nhiều định dạng khác nhau (PDF, DOCX, Excel,...)

  2. Text Splitters
    Giúp chia nhỏ văn bản lớn thành từng phần nhỏ, tránh vượt quá giới hạn token của mô hình AI.

  3. Embeddings
    Dùng để chuyển văn bản thành vector, giúp hệ thống hiểu nội dung để tìm kiếm và truy vấn.

  4. Vector Stores
    Là nơi lưu trữ các embedding, giúp truy xuất thông tin nhanh chóng dựa trên nội dung.

  5.  Language Models (LLMs)
    Kết nối với mô hình như GPT để tạo câu trả lời, tóm tắt văn bản, viết lại nội dung,...

Kết nối với OpenAI thông qua LangChain

LangChain cho phép bạn cấu hình kết nối đến GPT dễ dàng. Dưới đây là các thông số cơ bản:

Tham số Ý nghĩa
api_key Khóa truy cập OpenAI của bạn
model Chọn GPT-3.5, GPT-4,...
temperature Mức độ sáng tạo của kết quả (0 = chính xác, 1 = sáng tạo)
max_tokens Giới hạn độ dài đầu ra
n Số kết quả muốn tạo ra (mặc định là 1)
stop Ký tự/dấu hiệu để dừng sinh văn bản
presence_penalty Phạt nếu từ đã xuất hiện trước đó (giảm lặp lại)
frequency_penalty Phạt nếu từ xuất hiện nhiều lần (kiểm soát tần suất lặp)

Thực tế, bạn chỉ cần dùng api_key, model, và temperature là đủ để bắt đầu.

LangChain + OpenAI là bộ công cụ mạnh mẽ giúp bạn:

  • Xử lý nhiều loại tài liệu không có cấu trúc.

  • Tự động chia nhỏ và hiểu nội dung văn bản.

  • Truy xuất thông tin theo yêu cầu.

  • Tạo nội dung mới từ dữ liệu cũ.

Sắp tới, chúng ta sẽ đi sâu vào từng phần: từ cách tải tài liệu, chia nhỏ văn bản, đến xây dựng hệ thống tìm kiếm và sinh câu trả lời – tất cả đều thực hành, có ví dụ cụ thể.

Hãy chuẩn bị sẵn máy tính, trình soạn mã và tài liệu cần xử lý. Chúng ta bắt đầu hành trình cùng LangChain!

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

Không có bình luận
Lên đầu trang