Cách kết hợp LangChain với FastAPI để deploy nhanh

Đăng ngày bởi Erin88 7 Views

LangChain là một thư viện mạnh mẽ hỗ trợ xây dựng các ứng dụng AI với khả năng tích hợp nhiều mô hình ngôn ngữ (LLM) như OpenAI, GPT-4, hay các mô hình khác. FastAPI, ngược lại, là một framework nhanh và hiện đại dành cho việc xây dựng các API web, dễ dàng kết hợp với các ứng dụng AI để triển khai mô hình vào môi trường sản xuất.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi qua cách kết hợp LangChain với FastAPI để tạo ra một API nhanh chóng, giúp triển khai các mô hình ngôn ngữ một cách linh hoạt và hiệu quả.

Cài đặt môi trường

Trước tiên, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết. Sử dụng pip để cài đặt LangChain, FastAPI và Uvicorn (web server để chạy FastAPI).

bash

pip install langchain fastapi uvicorn

Xây dựng ứng dụng LangChain

Khởi tạo LangChain

Để bắt đầu, ta cần phải khởi tạo LangChain với một mô hình ngôn ngữ (LLM). Ví dụ, nếu bạn sử dụng OpenAI GPT-3.5 hoặc GPT-4, bạn sẽ cần API key từ OpenAI.

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# Khởi tạo LLM với API key của OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key=”YOUR_OPENAI_API_KEY”)
# Tạo một prompt template
prompt_template = “Hãy tạo một đoạn văn giải thích về chủ đề: {topic}”
# Tạo LLMChain
prompt = PromptTemplate(input_variables=[“topic”], template=prompt_template)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
Cách kết hợp LangChain với FastAPI để deploy nhanh

Tạo hàm xử lý đầu vào

Hàm này sẽ nhận đầu vào từ người dùng (ví dụ: chủ đề cần giải thích) và trả về kết quả từ mô hình LangChain.

def get_explanation(topic: str) -> str:
return chain.run(topic)

Tạo API với FastAPI

Khởi tạo FastAPI

Bây giờ, ta sẽ sử dụng FastAPI để tạo một API endpoint cho ứng dụng của mình.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
# Tạo ứng dụng FastAPI
app = FastAPI()
# Định nghĩa kiểu dữ liệu yêu cầu (Input) và phản hồi (Output)
class TopicRequest(BaseModel):
    topic: str
class ExplanationResponse(BaseModel):
    explanation: str
@app.post(“/generate_explanation”, response_model=ExplanationResponse)
async def generate_explanation(request: TopicRequest):
    # Gọi LangChain để tạo giải thích cho chủ đề
    explanation = get_explanation(request.topic)
    return ExplanationResponse(explanation=explanation)

Chạy API với Uvicorn

Để chạy ứng dụng FastAPI, bạn cần sử dụng Uvicorn. Dưới đây là cách chạy server:

bash

uvicorn app:app --reload

Test API

Sau khi chạy server, bạn có thể truy cập vào địa chỉ http://127.0.0.1:8000/docs để xem Swagger UI và thử nghiệm API. Cụ thể, bạn sẽ thấy endpoint /generate_explanation cho phép bạn gửi một chủ đề và nhận lại giải thích từ mô hình.

Cách triển khai ứng dụng

Khi bạn đã xây dựng và test xong API của mình, bạn có thể triển khai ứng dụng lên các nền tảng cloud như Heroku, AWS, hoặc Google Cloud. Dưới đây là hướng dẫn triển khai trên Heroku:

Tạo tệp Procfile

Để Heroku biết cách chạy ứng dụng của bạn, bạn cần tạo một tệp Procfile với nội dung sau:

web: uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

Tạo tệp requirements.txt

Tạo một tệp requirements.txt để liệt kê các thư viện cần thiết cho ứng dụng:

fastapi
langchain
openai
uvicorn

Đẩy lên Heroku

Tạo một Git repository:

git init
git add .
git commit -m "Initial commit"

Đẩy lên Heroku:

heroku create
git push heroku master

Truy cập ứng dụng của bạn qua URL Heroku cung cấp.

Tối ưu hóa và nâng cao

Khi ứng dụng của bạn phát triển, bạn có thể nâng cấp mô hình hoặc thêm các tính năng như caching, logging, và bảo mật để ứng dụng mạnh mẽ và hiệu quả hơn. Một số gợi ý:

  • Caching: Sử dụng các công cụ như Redis để lưu trữ kết quả tạm thời và giảm tải cho mô hình.

  • Thêm xác thực: Thêm OAuth hoặc API key để bảo vệ API của bạn.

  • Logging: Dùng các thư viện logging để ghi lại thông tin lỗi và quá trình xử lý.

Kết luận

Việc kết hợp LangChain với FastAPI giúp bạn dễ dàng triển khai các ứng dụng AI, tạo API đơn giản và nhanh chóng để tích hợp mô hình ngôn ngữ vào các dự án thực tế. Với sự mạnh mẽ của FastAPI và khả năng tạo ra các ứng dụng thông minh từ LangChain, bạn có thể phát triển các API hiệu suất cao và dễ bảo trì trong môi trường sản xuất.

Từ khóa:

Bình luận

0 bình luận

  • Hãy là người đầu tiên để lại bình luận cho bài viết này!