LangChain: Blog
85

Tin ngành

LangChain huy động thành công 10 triệu USD vòng hạt giống từ Benchmark

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

LangChain vừa gọi vốn thành công 10 triệu USD do Benchmark dẫn đầu. Nguồn vốn này sẽ được dùng để phát triển khung mã nguồn mở, giúp các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI thông minh có khả năng nhận diện dữ liệu.

Bản dịch AI

Chỉ mới sáu tháng trước, chúng tôi đã phát hành phiên bản đầu tiên của LangChain, nhưng cảm giác như đã trôi qua vài năm vậy. Khi chúng tôi ra mắt, AI tạo sinh (generative AI) bắt đầu trở nên phổ biến: Stable Diffusion vừa được phát hành và đã thu hút trí tưởng tượng của mọi người, đồng thời thúc đẩy sự bùng nổ trong hoạt động của các nhà phát triển, Jasper công bố vòng gọi vốn, và các nhà đầu tư tung ra những bản đồ thị trường Gen AI đầu tiên.

Song song với sự bùng nổ trong việc tạo nội dung này, mọi người bắt đầu nhận ra rằng sức mạnh thực sự của công nghệ này không nằm ở việc sử dụng mô hình ngôn ngữ một cách riêng lẻ, mà là sử dụng nó như một phần của một hệ thống mới, thông minh hơn. Các nhà phát triển đã thảo luận về cách kết nối các mô hình ngôn ngữ với tài liệu độc quyền, API và dữ liệu có cấu trúc của riêng họ. Các bài báo nghiên cứu như "Self-Ask with Search" và "ReAct" đã được công bố, chứng minh sức mạnh của những phương pháp tiếp cận này.

Giữa những rung chấn đầu tiên của một sự thay đổi mang tính kiến tạo trong ngành điện toán, chúng tôi đã phát hành phiên bản đầu tiên của gói LangChain Python vào ngày 24 tháng 10 năm 2022. Trong chuỗi tweet đầu tiên, Harrison đã nói:

Tại sao lại gọi vốn?

Tất cả bắt đầu như một dự án phụ mã nguồn mở, không hề có ý định xây dựng thành một công ty. Nó bắt đầu từ việc nhận thấy các mô hình chung trong cách mọi người tiếp cận vấn đề, và cố gắng tạo ra các lớp trừu tượng giúp mọi việc trở nên dễ dàng hơn. Những lớp trừu tượng đơn giản đầu tiên này đã tạo được tiếng vang và dự án đã cất cánh, phần lớn nhờ vào sự hỗ trợ và đóng góp từ cộng đồng của các bạn. LangChain hiện có hơn 20 nghìn sao trên GitHub, 10 nghìn thành viên Discord hoạt động, hơn 30 nghìn người theo dõi trên Twitter, và quan trọng nhất là hơn 350 người đóng góp.

Rõ ràng là sự kết hợp giữa LangChain + LLMs đã mở ra một biên giới mới cho các sản phẩm và ứng dụng tuyệt vời. Đồng thời, cũng rõ ràng rằng cần nhiều công sức và công cụ hơn nữa để làm cho các ứng dụng này hoạt động hiệu quả (đặc biệt là trong môi trường thực tế). Các bạn đang yêu cầu chúng tôi nhiều hơn mỗi ngày (hơn 400 vấn đề trên GitHub, 100 PR đang mở) và chúng tôi muốn giúp đỡ!

Với suy nghĩ đó, chúng tôi rất vui mừng được công bố công khai rằng chúng tôi đã huy động được 10 triệu đô la vốn hạt giống. Benchmark đã dẫn đầu vòng gọi vốn này và chúng tôi rất vinh dự khi có được sự cố vấn của họ, vì họ từng là nhà đầu tư dẫn dắt đầu tiên cho một số phần mềm mã nguồn mở mang tính biểu tượng mà tất cả chúng ta đều sử dụng, bao gồm Docker, Confluent, Elastic, Clickhouse và nhiều hơn nữa. Với số vốn này, chúng tôi sẽ đầu tư mạnh mẽ để bắt kịp những công việc mang tính đột phá mà cộng đồng đang thực hiện để xây dựng các ứng dụng thông minh. Mục tiêu của chúng tôi rất đơn giản: trao quyền cho các nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng hữu ích được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ.

Vậy bạn có thể mong đợi gì từ chúng tôi?

LangChain ngày nay

LangChain là một framework để phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ, được cung cấp dưới dạng gói Python và TypeScript. Chúng tôi tin rằng các ứng dụng mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ và khác biệt nhất sẽ:

Framework LangChain được thiết kế với các nguyên tắc mục tiêu nêu trên. Chúng tôi tin rằng hai giá trị cốt lõi mà nó mang lại là:

Các thành phần (Components)

LangChain cung cấp một tập hợp các lớp trừu tượng và thành phần theo mô-đun, cung cấp mọi thứ mà nhà phát triển cần để xây dựng ứng dụng bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ. Nó cũng bao gồm các bộ sưu tập triển khai cho các lớp trừu tượng này.

Các thành phần này phần lớn được thúc đẩy bởi cộng đồng. Chỉ riêng trên repo Python đã có hơn 300 người đóng góp. Một số điểm nổi bật:

Các chuỗi (Chains) và tác nhân (Agents) được xây dựng sẵn

Các chuỗi (Chains) cho phép nhà phát triển lắp ghép các thành phần theo một cách cụ thể để hoàn thành một tác vụ nhất định, chẳng hạn như tóm tắt một tài liệu PDF lớn hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu SQL. Các tác nhân (Agents) có thể được coi là những "chuỗi động", trong đó trình tự các bước thực hiện được quyết định bởi mô hình ngôn ngữ ngay tại thời điểm đó. Ngoài việc cung cấp giao diện cấp cao giúp nhà phát triển dễ dàng tạo các chuỗi và tác nhân tùy chỉnh, LangChain còn cung cấp nhiều thành phần được xây dựng sẵn có thể sử dụng ngay lập tức.

Một lần nữa, các thành phần này phần lớn được thúc đẩy bởi cộng đồng. Một số điểm nổi bật:

Kế hoạch tương lai

Như đã đề cập trước đó, chúng tôi tin rằng các mô hình ngôn ngữ đang mở ra những loại ứng dụng có giá trị cao mới, và việc tạo cũng như duy trì các ứng dụng này vẫn không hề đơn giản — đặc biệt là trong môi trường thực tế. Một số bản phát hành gần đây của chúng tôi tập trung vào việc giải quyết các vấn đề này:

Chúng tôi sẽ tiếp tục thêm các tính năng vào LangChain và cung cấp các dịch vụ khác nhằm:

Chúng tôi vô cùng hào hứng khi thấy những gì sẽ được xây dựng và làm nhiều hơn nữa để hỗ trợ các bạn. Chúng tôi cũng đặc biệt biết ơn toàn thể cộng đồng LangChain. LangChain sẽ tiếp tục là mã nguồn mở và tập trung vào các nhà phát triển — nguồn vốn của chúng tôi cho phép chúng tôi phân bổ nhiều tài nguyên hơn để đưa nó lên một tầm cao mới. Nếu sứ mệnh và hành trình này nghe có vẻ thú vị với bạn, chúng tôi đang tích cực tuyển dụng các kỹ sư sáng lập. Nếu bạn có đề xuất về các tính năng mới hoặc quan tâm đến việc đánh giá và chạy các ứng dụng LangChain của mình trong môi trường thực tế, chúng tôi rất mong nhận được phản hồi từ bạn tại [email protected]!

Cảm ơn các bạn vì tất cả mọi thứ cho đến nay, và hãy cùng xây dựng những thứ tuyệt vời nhé 🙂

LangChainGọi vốnAI FrameworkStartup AILLM
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ LangChain: Blog. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.