إنشاء استجابات تعتمد على السياق باستخدام LangChain

تخيل أننا حصلنا على وصفة مُعدّة بعناية وأجود المكونات. ماذا نفعل بعد ذلك؟ نُحضّر تحفة فنية (بأفضل ما لدينا من قدرات)، بالطبع! وبالمثل، يمكن تمرير استعلامنا المُعزّز إلى مُكوّن المُولّد. يمكننا أيضًا التفكير في المُولّد كطاهٍ ماهر. بالنظر إلى المكونات الصحيحة - في هذه الحالة، استعلامنا المُعزّز - فإنه يُنشئ طبقًا ليس صالحًا للأكل فحسب، بل هو بالضبط ما يريده العميل. ببساطة، المُولّد هو نموذج اللغة الذي يأخذ السياق والسؤال المُعدّين جيدًا، ومنهما يُنشئ استجابة متماسكة ودقيقة وذات صلة. كل التفاصيل التي ناقشناها حتى الآن كانت مهمة: كيفية تنسيق استعلامنا، والكلمات الدقيقة التي استخدمناها، والهيكل الذي فرضناه - كل هذه العوامل ستؤثر على النتيجة النهائية.

في هذا الدرس، سنتناول آليات عملية توليد البيانات. سنرى كيف يُفسّر نموذج اللغة استعلامنا المُعزّز ويُنتج استجابات. سنتناول أيضًا أمثلة عملية لفهم كيف يُمكن للسياقات والأسئلة المختلفة أن تُشكّل إخراج.

كيفية دمج النموذج

لقد أنشأنا استعلامنا المُعزَّز في الدروس السابقة، وحان الوقت لنرى كيف يُمكننا تمريره إلى مُكوِّن المُولِّد في LangChain. تتضمن هذه العملية استخدام نموذج لغوي لأخذ استعلامنا المُحسَّن وإنتاج استجابة مُستنيرة. لنُفصِّل الكود خطوة بخطوة ونفهم آلية عمله:

هنا، نُهيئ نموذج اللغة الخاص بنا باستخدام ChatOpenAI ، مع تحديد إصدار النموذج "gpt-4o" . يُعد هذا النموذج جوهر مُكوِّن المُولِّد لدينا، إذ يستفيد من قوة نموذج GPT-4o من OpenAI، ويتيح لنا الاستفادة من نموذج لغة مُتطور قادر على إنتاج استجابات عالية الجودة.

ملحوظة: يمكنك العثور على قائمة النماذج المتوفرة هنا.

هل انتهينا؟ ليس بعد. إن مجرد إنشاء نموذج لغة قوي لا يكفي. نحتاج إلى طريقة منظمة لمعالجة مدخلاتنا ومخرجاتنا بسلاسة. وهنا يأتي دور بناء سلسلة RAG. ببناء سلسلة RAG، نضمن معالجة استعلاماتنا المعززة بكفاءة، بدءًا من استرجاع السياق ذي الصلة، مرورًا بتنسيق إدخال لنموذج اللغة، وأخيرًا، تحليل إخراج. هذا النهج المنظم يزيد من فعالية نظامنا، ويضمن أن كل خطوة تُسهم في توليد أفضل استجابة ممكنة.