زمان تخمینی مطالعه: 3 دقیقه
امروزه نیاز به ساختن سیستمهایی وجود دارد که بتوانند به ورودیهای کاربر پاسخ دهند، تعاملات گذشته را به خاطر بسپارند و بر اساس آن تاریخچه تصمیم گیری کنند. این نیاز برای ایجاد برنامههایی که بیشتر شبیه عوامل هوشمند رفتار میکنند و قادر به حفظ مکالمه، یادآوری زمینههای گذشته و تصمیمگیری آگاهانه هستند، حیاتی است. در حال حاضر، برخی از راه حلها به بخشهایی از این مشکل میپردازند. برخی از چارچوبها امکان ایجاد برنامههای کاربردی با مدلهای زبانی را فراهم میکنند، اما نیازی به تعاملات مداوم و کارآمد بیشتر ندارند. این راه حلها معمولاً بر پردازش یک ورودی واحد و تولید یک خروجی واحد بدون روش داخلی برای یادآوری تعاملات یا زمینه گذشته تمرکز میکنند. این محدودیت ایجاد برنامههای پیچیدهتر و تعاملیای را که نیاز به حافظهای از مکالمات یا اقدامات قبلی دارند، دشوار میکند.راهحل این مشکل کتابخانه هوش مصنوعی LangGraph است که برای ساخت برنامههای حالتی و چند بازیگر با استفاده از مدلهای زبان طراحی شده و بر روی LangChain ساخته شده است.
کتابخانه LangGraph به ایجاد برنامههایی برای حفظ مکالمه در چندین مرحله، یادآوری تعاملات گذشته و استفاده از آن اطلاعات برای اطلاعرسانی به پاسخهای آینده اجازه میدهد. این کتابخانه هوش مصنوعی برای ایجاد رفتارهای عامل مانند، که در آن برنامه به طور مداوم با کاربر تعامل میکند، سؤالات و پاسخهای قبلی را میپرسد و به خاطر میآورد تا پاسخهای مرتبطتر و آگاهانهتری ارائه دهد، مفید است. یکی از ویژگیهای مهم این کتابخانه توانایی آن در مدیریت چرخهها است که برای حفظ مکالمات مداوم ضروری است. برخلاف سایر چارچوبهای محدود به جریان دادههای یکطرفه، این کتابخانه از جریان چرخهای داده پشتیبانی میکند و برنامهها را قادر میسازد تا تعاملات گذشته را به خاطر بسپارند و بر اساس آن ایجاد کنند. این قابلیت برای ایجاد برنامههای کاربردی پیچیدهتر و پاسخگو بسیار مهم است.
این کتابخانه قابلیتهای خود را از طریق معماری منعطف، سهولت استفاده و توانایی ادغام با ابزارها و چارچوبهای موجود نشان میدهد. سادهسازی فرآیند توسعه، توسعهدهندگان را قادر میسازد تا روی ایجاد برنامههای پیچیدهتر و تعاملیتر تمرکز کنند، بدون اینکه نگران مکانیزمهای اساسی حفظ وضعیت و زمینه باشند. در نتیجه، کتابخانه هوش مصنوعی LangGraph نشاندهنده گامی مهم در توسعه برنامههای کاربردی تعاملی با استفاده از مدلهای زبانی است، و فرصتهای جدیدی را برای توسعهدهندگان به وجود میآورد تا برنامههای پیچیدهتر، هوشمندتر و پاسخگوتر ایجاد کنند. توانایی آن در مدیریت جریان چرخهای داده و ادغام با ابزارهای موجود، آن را به ابزاری ارزشمند برای هر توسعه دهندهای که در این فضا کار میکند، تبدیل میکند.