لانغ تشين

لانغ تشين هو إطار عمل مفتوح المصدر يمكّن من دمج نماذج اللغة الضخمة مع البيانات اللحظية لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي متقدمة.

لانغ تشين هو إطار عمل مفتوح المصدر صُمم لتطوير التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الضخمة (LLMs). أُنشئ لانغ تشين بواسطة هاريسون تشيس وأنكوش غولا في عام 2022، ويهدف إلى تبسيط دمج النماذج القوية مثل GPT-3.5 وGPT-4 من OpenAI مع مصادر بيانات خارجية متنوعة لإنشاء تطبيقات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية.

لماذا لانغ تشين مهم

يبسط لانغ تشين عملية إنشاء واجهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تنظيم كميات ضخمة من البيانات وتمكين نماذج اللغة الضخمة من الوصول إلى هذه البيانات واستخدامها بسلاسة. ويُعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للمطورين الذين يعملون على تطبيقات تتطلب تحديثات بيانات فورية، حيث يسمح للنماذج بتجاوز بيانات التدريب الثابتة والتفاعل مع المعلومات الحديثة.

الميزات الرئيسية في لانغ تشين

  • التطوير: يوفر لانغ تشين مجموعة من وحدات البناء مفتوحة المصدر، والمكونات، والتكاملات الخارجية لتطوير تطبيقات LLM. يشمل أدوات مثل لانغ غراف لإنشاء وكلاء ذوي حالة مع دعم البث والتفاعل البشري.
  • الإنتاجية: لانغ سميث هو منصة مقدمة من لانغ تشين لفحص ومراقبة وتقييم تطبيقات LLM الخاصة بك، مما يضمن إمكانية تحسينها ونشرها بثقة بشكل مستمر.
  • النشر: يتيح لانغ تشين تحويل تطبيقات LLM إلى واجهات برمجة تطبيقات جاهزة للإنتاج ومساعدين من خلال LangGraph Cloud، ما يسهل النشر والتوسع.

المكونات الأساسية

  1. langchain-core: التجريدات الأساسية ولغة تعبير لانغ تشين.
  2. langchain-community: تكاملات مع أطراف ثالثة، بما في ذلك حزم الشركاء مثل langchain-openai وlangchain-anthropic.
  3. langchain: السلاسل، والوكلاء، واستراتيجيات الاسترجاع التي تشكل البنية المعرفية للتطبيق.
  4. LangGraph: لبناء تطبيقات متعددة الجهات وقوية وذات حالة باستخدام LLMs من خلال نمذجة الخطوات كحواف وعُقد في رسم بياني.
  5. LangServe: نشر سلاسل لانغ تشين كواجهات برمجة تطبيقات REST.
  6. LangSmith: منصة مطورين لتصحيح الأخطاء، والاختبار، والتقييم، ومراقبة تطبيقات LLM.

الأسئلة الشائعة

ما هو لانغ تشين؟

لانغ تشين هو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لتبسيط تطوير التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الضخمة (LLMs) مثل GPT-3.5 وGPT-4. يتيح التكامل مع مصادر البيانات الخارجية لبناء تطبيقات معالجة لغة طبيعية متقدمة.

من أنشأ لانغ تشين؟

تم إنشاء لانغ تشين بواسطة هاريسون تشيس وأنكوش غولا في عام 2022.

ما هي الميزات الرئيسية في لانغ تشين؟

يوفر لانغ تشين وحدات بناء وتكاملات خارجية لتطوير تطبيقات LLM، ومنصة (لانغ سميث) للمراقبة والتقييم، وأدوات نشر مثل LangGraph Cloud لواجهات برمجة التطبيقات الجاهزة للإنتاج.

ما هي مكونات لانغ تشين؟

يتكون لانغ تشين من langchain-core للتجريدات، وlangchain-community للتكاملات الخارجية، والحزمة الرئيسية langchain للوكلاء والاسترجاع، وLangGraph لسير عمل متعدد الجهات، وLangServe لواجهات API، وLangSmith لتصحيح الأخطاء والمراقبة.

هل أنت مستعد لبناء ذكاءك الاصطناعي الخاص؟

شات بوتات ذكية وأدوات ذكاء اصطناعي تحت سقف واحد. وصل الكتل البديهية لتحويل أفكارك إلى تدفقات مؤتمتة.

اعرف المزيد

أفضل نماذج اللغة الكبيرة للبرمجة – يونيو 2025
أفضل نماذج اللغة الكبيرة للبرمجة – يونيو 2025

أفضل نماذج اللغة الكبيرة للبرمجة – يونيو 2025

استكشف أفضل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للبرمجة في يونيو 2025. يوفر هذا الدليل التعليمي الشامل رؤى ومقارنات ونصائح عملية للطلاب والهواة والمحترفين في مجال البرمج...

10 دقيقة قراءة
LLM Coding +1
نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA)
نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA)

نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA)

نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA) هو نموذج متطور لمعالجة اللغة الطبيعية تم تطويره بواسطة شركة ميتا. مع ما يصل إلى 65 مليار معلمة، يتفوق LLaMA ...

2 دقيقة قراءة
AI Language Model +6
نماذج LLM من Anthropic AI
نماذج LLM من Anthropic AI

نماذج LLM من Anthropic AI

يدعم FlowHunt عشرات نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج Claude من Anthropic. تعلّم كيفية استخدام Claude في أدوات الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة مع إعداد...

3 دقيقة قراءة
AI LLM +5