Tác giả: Julian Horsey
12:41 giờ ngày 11 tháng 9 năm 2023
Mặc dù ChatGPT rất linh hoạt trong các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc tích hợp dữ liệu tùy chỉnh vào những mô hình này có thể nâng cao khả năng của chúng lên một tầm cao mới, đặc biệt khi kết hợp với khung công việc Langchain. Đầu tiên, hãy hiểu tại sao bạn có thể muốn sử dụng dữ liệu của riêng bạn với ChatGPT. Dữ liệu tùy chỉnh bạn có thể muốn sử dụng với ChatGPT có thể bao gồm các mục lịch và các đoạn mã cũ, đến các bài báo nghiên cứu và nhật ký cá nhân.
Langchain là một framework được thiết kế đặc biệt để cho phép các ứng dụng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (large language model) kết hợp với dữ liệu riêng của doanh nghiệp/tổ chức. Nó cung cấp các thành phần mô đun để làm việc với các mô hình ngôn ngữ và cung cấp “chuỗi” để tạo thành những thành phần này để phục vụ các trường hợp sử dụng cụ thể. Framework này cho phép ChatGPT không chỉ tương tác với dữ liệu tùy chỉnh mà còn tương tác với môi trường của nó, mang lại trải nghiệm người dùng thống nhất và phong phú hơn.
Các điểm mạnh của Langchain nằm ở hai điều đề xuất chính: Các thành phần và Chuỗi Cụ thể cho Trường hợp sử dụng. Các thành phần là các mô đun mô hình hóa cần thiết cho tương tác với mô hình ngôn ngữ, được thiết kế để sử dụng dễ dàng. Còn chuỗi, từ phía khác, là các giao diện cấp cao hơn tổng hợp các thành phần này để giải quyết các trường hợp sử dụng cụ thể. Chúng được thiết kế để có khả năng tùy chỉnh, giúp nhà phát triển dễ dàng thích nghi với các yêu cầu riêng biệt của họ.
Cách sử dụng dữ liệu của riêng bạn với ChatGPT
Phương pháp của TechLead được mô tả chi tiết trong video dưới đây có thể được tải về thông qua GitHub và bao gồm khoảng 10 dòng mã sử dụng LangChain để thực hiện hầu hết công việc nặng.
(Note: Đoạn văn này không cung cấp URL cụ thể cho video hoặc GitHub, bạn có thể cần tìm kiếm thông tin này trên mạng hoặc trong nguồn tài liệu tham khảo cụ thể.)
Mặc dù các bước cụ thể sẽ phụ thuộc vào tài liệu hướng dẫn của Langchain, ý tưởng chung là:
- Cài đặt framework Langchain.
- Sử dụng các thành phần của Langchain để kết nối ChatGPT với nguồn dữ liệu tùy chỉnh của bạn.
- Cấu hình các chuỗi để phục vụ trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
Thông qua Langchain, bạn có thể nhập toàn bộ thư mục dữ liệu hoặc thậm chí hợp nhất dữ liệu tùy chỉnh và dữ liệu bên ngoài để tạo một mô hình thế giới thống nhất hơn để ChatGPT hoạt động trong đó.
TechLead cũng đề cập đến việc OpenAI cung cấp một mã API miễn phí với ngân sách $5, giúp bắt đầu sử dụng dịch vụ một cách tài chính hơn. Ngoài ra, từ ngày 1 tháng 3, OpenAI chỉ lưu trữ dữ liệu được gửi qua API trong tối đa 30 ngày chỉ để theo dõi việc lạm dụng và sai lệch, mà không sử dụng nó cho mục đích đào tạo hoặc cải thiện mô hình. Đối với những người quan tâm đến bảo mật dữ liệu, có một API Azure OpenAI giữ dữ liệu trong hệ thống Microsoft và mã hóa nó.
Có nhiều ứng dụng tiềm năng cho cách tiếp cận này. TechLead đề xuất rằng người ta có thể phân tích đánh giá của khách hàng, tạo bản tóm tắt đánh giá ngắn gọn, hoặc thậm chí tạo ra ứng dụng lịch chuyên dụng. Khả năng thực thi của Langchain có thể cho phép ChatGPT tương tác với môi trường, mở cửa cho cập nhật thời gian thực hoặc các hành động tự động dựa trên dữ liệu tùy chỉnh.
Việc tích hợp dữ liệu của bạn vào ChatGPT có thể cải thiện đáng kể tính tiện ích và tùy chỉnh của nó. Langchain cung cấp framework và công cụ để thực hiện điều này, mở ra một lộ trình triển vọng cho các nhà phát triển và người yêu dữ liệu. Khi lĩnh vực của các mô hình ngôn ngữ tiếp tục phát triển, những sáng kiến như thế này đang mở đường cho các ứng dụng thông minh, hiểu ngữ cảnh và tương tác hơn phục vụ ngày càng nhiều nhu cầu của con người.
