Technical Tutorials

منظره هوش مصنوعی به سرعت از نمونه‌های اولیه آزمایشی به سمت برنامه‌های کاربردی در سطح تولید در حال تغییر است. برای توسعه‌دهندگان، چالش اصلی دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نبوده، بلکه پیچیدگی هماهنگی آن‌ها در جریان‌های برنامه‌ای قدرتمند و دارای وضعیت بوده است. اینجاست که Flowise AI وارد صحنه می‌شود و راه‌حلی قدرتمند با کدنویسی کم (low-code) ارائه می‌دهد که شکاف میان قابلیت‌های خام مدل و منطق تجاری عملی را پر می‌کند.

Flowise یک رابط کاربری متن‌باز برای LangChain است که برای ساده‌سازی ساخت جریان‌های سفارشی LLM طراحی شده است. در حالی که LangChain بار سنگین زنجیره‌سازی مدل‌ها، عامل‌ها و ابزارها را بر عهده دارد، مدیریت این زنجیره‌ها به صورت برنامه‌نویسی می‌تواند دشوار و پیچیده شود. Flowise این فرآیند را دموکراتیک می‌کند و با ارائه یک رابط کاربری بصری کشیدن و رها کردن (drag-and-drop)، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا گردش‌های کاری هوش مصنوعی پیچیده را بدون نوشتن کدهای تکراری و زیاد، نمونه‌سازی، آزمایش و مستقر کنند.

چرا برای اتوماسیون گردش کار Flowise را انتخاب کنیم؟

برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، ارزش پیشنهادی Flowise در توانایی آن برای تسریع چرخه توسعه نهفته است. به جای اشکال‌زدایی از خطاهای وارد کردن (import) و تضادهای نسخه در محیط‌های Python یا Node.js، می‌توانید اجزا را به صورت بصری مونتاژ کنید. مزایای کلیدی عبارتند از:

اشکال‌زدایی بصری: ردیابی جریان داده از ورودی تا خروجی که شناسایی محل شکست یا توهم (hallucination) یک گره LLM خاص را آسان‌تر می‌کند.
نمونه‌سازی سریع: تعویض یک مدل OpenAI با یک نمونه محلی Llama 2 در عرض چند ثانیه برای مقایسه عملکرد.
معماری ماژولار: استفاده مجدد از اجزا مانند بارگذارهای سند، انبارهای برداری و بلوک‌های حافظه در گردش‌های کاری مختلف.

ساخت اولین پایپ‌لاین RAG شما

یکی از رایج‌ترین موارد استفاده از LLMها، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) است. بیایید ساختار مفهومی یک گردش کاری RAG را در Flowise مرور کنیم. در یک رویکرد مبتنی بر کد سنتی، ممکن است یک اسکریپت بنویسید تا اسناد را بارگذاری کنید، آن‌ها را به قطعات تقسیم کنید، آن‌ها را جاسازی (embed) کنید، در یک پایگاه داده برداری ذخیره کنید و سپس زمینه مرتبط را برای یک پرس‌وجو بازیابی نمایید.

در Flowise، کل این فرآیند به گره‌ها تجزیه می‌شود. در زیر نمایش ساده‌ای از نحوه ساختاردهی منطق آورده شده است، هرچند که شما عمدتاً از رابط کاربری استفاده خواهید کرد. پیکربندی JSON زیرین برای یک زنجیره بازیابی ساده چیزی شبیه به این است:

{
  "nodes": [
    {
      "id": "loader_1",
      "type": "DocumentLoader",
      "data": { "node": { "name": "TextLoader" } }
    },
    {
      "id": "vectorstore_1",
      "type": "VectorStore",
      "data": { "node": { "name": "ChromaVectorStore" } }
    },
    {
      "id": "chain_1",
      "type": "Chain",
      "data": {
        "node": {
          "name": "RetrievalQAChain",
          "inputs": { "vectorStore": "@vectorstore_1", "llm": "@llm_1" }
        }
      }
    }
  ],
  "edges": [
    { "source": "loader_1", "target": "vectorstore_1", "handle": "source" },
    { "source": "vectorstore_1", "target": "chain_1", "handle": "source" },
    { "source": "llm_1", "target": "chain_1", "handle": "llm" }
  ]
}

همانطور که در بالا نشان داده شد، یال‌ها (edges) وابستگی‌ها را تعریف می‌کنند. بارگذار به انبار برداری تغذیه می‌شود و سپس انبار برداری به همراه LLM به زنجیره تغذیه می‌شود. این رویکرد اعلانی (declarative) تضمین می‌کند که معماری گردش کاری شما مستندسازی خودکار دارد.

یکپارچه‌سازی APIهای خارجی و اجرای کد

در حالی که سازنده بصری وظایف استاندارد LLM را مدیریت می‌کند، برنامه‌های دنیای واقعی اغلب به منطق سفارشی نیاز دارند. Flowise این موضوع را با امکان اجرای کد سفارشی Python یا JavaScript مستقیماً در داخل گردش کار برطرف می‌کند. این ویژگی برای پیش‌پردازش داده‌ها، قالب‌بندی پاسخ‌های API یا پیاده‌سازی قوانین تجاری سفارشی قبل از ارسال داده به LLM بسیار مفید است.

برای مثال، اگر در حال ساخت یک ربات پشتیبانی مشتری هستید، ممکن است نیاز داشته باشید که قبل از پرس‌وجو از پایگاه داده داخلی خود، شناسه تیکت کاربر را قالب‌بندی کنید. می‌توانید یک گره کد را به تاریخچه مکالمه متصل کنید، رشته را پردازش کنید و ورودی تمیز شده را به زنجیره بعدی منتقل کنید. این رویکرد ترکیبی، سرعت کدنویسی کم (low-code) را با انعطاف‌پذیری کدنویسی بالا (high-code) ترکیب می‌کند.

نتیجه‌گیری

Flowise AI گام بزرگی در دسترس و قابل مدیریت کردن هماهنگی LLM‌ها است. با انتزاع پیچیدگی LangChain در یک رابط کاربری بصری، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به جای تمرکز بر کدهای چسبان زیرساخت، بر معماری و تجربه کاربری تمرکز کنند. چه در حال ساخت یک چت‌بات ساده باشید و چه یک سیستم چندعاملی پیچیده، Flowise اسکلت‌بندی لازم را برای استقرار سریع راه‌حل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد فراهم می‌کند. با بالغ شدن اکوسیستم هوش مصنوعی، ابزارهایی مانند Flowise برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال تبدیل مدل‌های آزمایشی به گردش‌های کاری آماده تولید هستند، غیرقابل جایگزین خواهند شد.