Chương F: Demo LangChain thực tiễn với Google Gemini và DuckDuckGo

Giới thiệu

Trong bài hướng dẫn này, chúng ta sẽ xây dựng một ứng dụng LangChain kết nối giữa mô hình Gemini của Google và công cụ tìm kiếm DuckDuckGo. Bài viết sẽ đi qua các yêu cầu cần có, cách cài đặt, và lý do tại sao mỗi bước lại quan trọng.

Mục tiêu học tập

• Hiểu cách kết nối mô hình Gemini với LangChain.
• Biết cách sử dụng DuckDuckGo trong ứng dụng của bạn.
• Áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa khi làm việc với LLMs (Mô hình ngôn ngữ lớn).

1. Yêu cầu trước khi bắt đầu

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo bạn có:

• Python 3.8 hoặc cao hơn.
• Khóa API Google (lấy từ Google AI Studio).
• Kiến thức cơ bản về Python.

2. Cài đặt

Chúng ta sẽ cài đặt các gói cần thiết:

pip install -U langchain langchain-google-genai langchain-community duckduckgo-search

• langchain → framework để kết nối các LLM với các công cụ.
• langchain-google-genai → kết nối cho Google Gemini.
• langchain-community → tích hợp do cộng đồng duy trì (như DuckDuckGo).
• duckduckgo-search → cho phép tìm kiếm trên web từ LangChain.

3. Thiết lập khóa API

import os

# đặt khóa của bạn vào đây (thay thế bằng khóa thực tế)
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "your_api_key_here"

• Việc lưu khóa của bạn trong os.environ giúp bảo mật và tái sử dụng mã.
• Bạn cũng có thể thiết lập nó trong biến môi trường hệ thống hoặc bí mật Colab.

4. Tải mô hình Gemini

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

# sử dụng mô hình Gemini miễn phí
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-flash")

• Chúng ta đang sử dụng Gemini 1.5 Flash, miễn phí và tối ưu hóa cho phản hồi nhanh.
• Đây là LLM cốt lõi sẽ tạo ra câu trả lời cho chúng ta.

5. Thêm công cụ tìm kiếm

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchResults

# công cụ tìm kiếm
search = DuckDuckGoSearchResults()

• Công cụ này cho phép LLM lấy thông tin theo thời gian thực từ DuckDuckGo.
• Nó rất hữu ích khi mô hình cần kiến thức cập nhật ngoài dữ liệu đã được đào tạo.

6. Tạo mẫu gợi ý

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Tìm kiếm trên web và tóm tắt tin tức mới nhất về {topic}."
)

• ChatPromptTemplate cho phép bạn cấu trúc các gợi ý một cách linh hoạt.
• Đặt chỗ {topic} có nghĩa là chúng ta có thể tái sử dụng cùng một mẫu cho bất kỳ chủ đề nào.

7. Xây dựng chuỗi

from langchain.chains import LLMChain, SequentialChain

# chuỗi đầu tiên: kết quả tìm kiếm
search_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# chuỗi tuần tự: kết hợp tìm kiếm + tóm tắt LLM
overall_chain = SequentialChain(
    chains=[search_chain],
    input_variables=["topic"],
    output_variables=["text"]
)

• LLMChain kết nối một mô hình với một gợi ý cụ thể.
• SequentialChain cho phép bạn xếp chồng nhiều chuỗi lại với nhau (ví dụ: tìm kiếm → tóm tắt).
• Thiết kế mô-đun này giúp quy trình của bạn có thể mở rộng.

8. Chạy demo

result = overall_chain({"topic": "AI trong lĩnh vực y tế"})
print(result)

• Đầu vào: "AI trong lĩnh vực y tế"
• Quy trình:
  1. Tìm kiếm thông tin mới nhất bằng DuckDuckGo
  2. Gemini tóm tắt các phát hiện
     • Đầu ra: Một tóm tắt rõ ràng về tin tức hiện tại!

9. Tại sao điều này quan trọng

• LangChain đơn giản hóa việc kết hợp LLMs + công cụ bên ngoài.
• Gemini cung cấp tạo ra thông tin nhanh chóng, chính xác.
• DuckDuckGo thêm vào ngữ cảnh theo thời gian thực.

Quy trình này rất phù hợp để xây dựng trợ lý nghiên cứu, tổng hợp tin tức, hoặc công cụ tri thức.

10. Các bước tiếp theo

• Thêm nhiều công cụ hơn (ví dụ: máy tính, API).
• Khám phá các tính năng bộ nhớ trong LangChain cho các cuộc hội thoại nhiều lượt.
• Triển khai chuỗi của bạn vào một ứng dụng web sử dụng Streamlit hoặc FastAPI.

Các thực hành tốt nhất

• Kiểm tra và xử lý lỗi khi sử dụng API để đảm bảo ứng dụng của bạn hoạt động mượt mà.
• Sử dụng các biến môi trường để bảo vệ các khóa API nhạy cảm.

Những cạm bẫy phổ biến

• Không kiểm tra kỹ lưỡng đầu vào có thể dẫn đến lỗi trong ứng dụng.
• Quá phụ thuộc vào dữ liệu tìm kiếm từ DuckDuckGo mà không có cách nào để xử lý khi không tìm thấy kết quả.

Mẹo về hiệu suất

• Sử dụng mô hình nhẹ hơn cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi nhanh.
• Tối ưu hóa các truy vấn tìm kiếm để giảm thời gian phản hồi.

Câu hỏi thường gặp

1. Tôi có thể sử dụng mô hình Gemini miễn phí không?
Có, mô hình Gemini 1.5 Flash là miễn phí và có thể sử dụng cho các ứng dụng nhỏ.

2. DuckDuckGo có khác gì so với các công cụ tìm kiếm khác?
DuckDuckGo tập trung vào quyền riêng tư và không theo dõi người dùng, mang lại thông tin an toàn hơn.

Kết luận

Bằng cách kết hợp LangChain với Google Gemini và DuckDuckGo, bạn có thể phát triển các ứng dụng thông minh hơn, có khả năng cung cấp thông tin cập nhật và chính xác. Bắt đầu ngay hôm nay để khám phá vô vàn khả năng mà công nghệ này mang lại!

Hành động tiếp theo

Hãy thử nghiệm với mã mẫu và mở rộng ứng dụng của bạn với các công cụ và tính năng mới. Chúng tôi sẽ sớm trở lại với bài viết tiếp theo: Quy trình đơn lẻ của Agent - Từ LLMs đến LangGraph.