शुरुआती लोगों के लिए LangChain: अपना पहला AI एजेंट बनाएं

LangChain प्रोडक्शन में AI एप्लिकेशन बनाने का सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क है।

LangChain क्या है?

LangChain Python (और JavaScript) में एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो LLM के साथ एप्लिकेशन बनाना आसान बनाता है।

हल की गई समस्याएं:

• बातचीत के बीच AI को मेमोरी देना
• AI को दस्तावेज़ों और डेटाबेस से जोड़ना
• टूल वाले एजेंट बनाना (वेब सर्च, कैलकुलेटर, API)

इंस्टॉलेशन

pip install langchain langchain-openai langchain-community chromadb python-dotenv

पहली चेन

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "आप एक उपयोगी AI सहायक हैं।"),
    ("user", "{question}")
])

chain = prompt | model | StrOutputParser()
result = chain.invoke({"question": "LangChain क्या है?"})
print(result)

मेमोरी जोड़ना

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "आप एक सहायक हैं।"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
    ("user", "{input}")
])

chain = prompt | model
history = []

def chat(message: str) -> str:
    response = chain.invoke({"history": history, "input": message})
    history.append(HumanMessage(content=message))
    history.append(AIMessage(content=response.content))
    return response.content

print(chat("नमस्ते, मेरा नाम राज है"))
print(chat("मेरा नाम क्या है?"))  # याद है!

RAG सिस्टम: दस्तावेज़ों से उत्तर

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

documents = [
    Document(page_content="LearnGeni 30 AI गाइड $5 प्रत्येक पर प्रदान करता है।"),
]

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
संदर्भ के आधार पर उत्तर दें: {context}
प्रश्न: {question}
""")

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
chain = ({"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | model)
result = chain.invoke("LearnGeni के गाइड कितने के हैं?")
print(result.content)

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