Membangun Agen AI yang Lebih Cerdas dengan LangChain dan GPT-4: Panduan Lengkap

Kecerdasan Buatan (AI) berkembang pesat, dan di garis depan revolusi ini adalah kemajuan dalam model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4. Namun, kekuatan sesungguhnya dari LLM ini dibuka dengan mengintegrasikannya ke dalam framework yang tangguh yang memungkinkan mereka berinteraksi dengan dunia di sekitar mereka. Di sinilah LangChain berperan. Panduan komprehensif ini akan mempelajari cara membangun agen AI yang lebih cerdas dengan LangChain dan GPT-4, mencakup konsep-konsep inti, praktik terbaik, dan contoh praktis.

Mengapa LangChain dan GPT-4?

Sebelum kita mempelajari detail teknisnya, mari kita pahami mengapa kombinasi LangChain dan GPT-4 sangat kuat:

• GPT-4: Menyediakan pemahaman bahasa alami yang canggih, kemampuan menghasilkan teks yang koheren dan relevan, dan pengetahuan dunia yang luas.
• LangChain: Bertindak sebagai orkestrator, memungkinkan GPT-4 terhubung dengan sumber data eksternal, menggunakan alat, dan membuat keputusan berdasarkan lingkungan sekitar.

Bersama-sama, mereka memungkinkan Anda untuk membangun agen AI yang tidak hanya memahami bahasa tetapi juga dapat bertindak berdasarkan pemahaman itu untuk mencapai tujuan tertentu.

Kerangka Artikel

1. Pendahuluan
   • Gambaran Umum tentang AI Agents dan LLM
   • Mengapa LangChain dan GPT-4? Kekuatan Kolaboratif
   • Apa yang Akan Anda Pelajari
2. Memahami LangChain
   • Komponen Inti LangChain: Models, Prompts, Chains, Agents
   • Arsitektur LangChain
   • Instalasi dan Pengaturan LangChain
3. Menjelajahi GPT-4
   • Kemampuan GPT-4 dan Kasus Penggunaan
   • Akses ke GPT-4 API (OpenAI API)
   • Pertimbangan Biaya dan Manajemen Tingkat
4. Membangun Agen Sederhana dengan LangChain dan GPT-4
   • Langkah-langkah Langkah demi Langkah: Menginisialisasi Model, Membuat Prompt, Merantai Operasi
   • Contoh Kode: Agen Chatbot Sederhana
   • Uji dan Evaluasi
5. Alat dan Integrasi dalam LangChain
   • Jenis Alat: Pencarian Web, Penghitungan, Akses Database, API
   • Cara Mengintegrasikan Alat dengan LangChain
   • Contoh: Agen yang Menggunakan Pencarian Web untuk Menjawab Pertanyaan
6. Memori dalam LangChain
   • Pentingnya Memori untuk Agen Percakapan
   • Jenis Memori di LangChain: Buffer Memori, Buffer Window Memori, Memori Entitas
   • Implementasi Memori untuk Agen Percakapan
7. Chains Tingkat Lanjut di LangChain
   • Rantai Sekuensial: Alur Kerja Langkah demi Langkah
   • Rantai Router: Routing Dinamis Berdasarkan Input
   • Rantai Kustom: Membangun Rantai Anda Sendiri
8. Agen: Jantung Kecerdasan
   • Apa itu Agen dan Bagaimana Mereka Bekerja
   • Jenis Agen: Zero-shot ReAct Agent, Conversational Agent
   • Menyesuaikan Agen dengan Alat dan Memori
9. Evaluasi dan Pelacakan
   • Pentingnya Evaluasi untuk Agen AI
   • Metrik untuk Mengevaluasi Kinerja Agen
   • Alat untuk Pelacakan dan Pemantauan (Langsmith)
10. Praktik Terbaik untuk Membangun Agen AI yang Lebih Cerdas
    • Desain Prompt: Pentingnya dan Teknik
    • Pemilihan Alat: Memilih Alat yang Tepat untuk Tugas
    • Strategi Memori: Mengelola Konteks Percakapan
    • Penanganan Kesalahan dan Ketahanan
11. Kasus Penggunaan Lanjutan
    • Agen Layanan Pelanggan
    • Agen Peneliti
    • Agen Pembuat Konten
12. Pertimbangan Etika dan Tanggung Jawab
    • Bias dalam Agen AI
    • Privasi Data dan Keamanan
    • Transparansi dan Akuntabilitas
13. Masa Depan LangChain dan Agen AI
    • Tren yang Muncul dalam AI Generatif
    • Peluang untuk Inovasi dengan LangChain
    • Peran Agen AI di Masa Depan
14. Kesimpulan
    • Ringkasan Poin-poin Penting
    • Langkah Selanjutnya untuk Pembelajaran Lebih Lanjut

1. Pendahuluan

Gambaran Umum tentang AI Agents dan LLM

Agen Kecerdasan Buatan (AI) adalah entitas otonom yang dapat merasakan lingkungan mereka, membuat keputusan, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Mereka dirancang untuk meniru kemampuan kognitif manusia, seperti pemecahan masalah, pembelajaran, dan pengambilan keputusan.

Model Bahasa Besar (LLM), seperti GPT-4, adalah jaringan saraf yang sangat besar yang telah dilatih pada sejumlah besar data teks. Mereka unggul dalam memahami dan menghasilkan bahasa alami, menjadikannya komponen penting dalam membangun agen AI yang cerdas. LLM menyediakan fondasi linguistik dan pengetahuan yang memungkinkan agen untuk berkomunikasi, bernalar, dan berinteraksi dengan dunia.

Mengapa LangChain dan GPT-4? Kekuatan Kolaboratif

LangChain berfungsi sebagai kerangka kerja yang menjembatani kesenjangan antara LLM seperti GPT-4 dan lingkungan eksternal. Berikut adalah alasan mengapa kolaborasi ini sangat kuat:

• Pemahaman Bahasa Alami: GPT-4 menyediakan kemampuan pemahaman bahasa alami yang canggih, memungkinkan agen untuk memahami input pengguna dan memproses informasi berbasis teks.
• Kemampuan Generasi Teks: GPT-4 dapat menghasilkan teks yang koheren dan relevan, memungkinkan agen untuk berkomunikasi secara efektif dengan pengguna dan menghasilkan konten yang bermakna.
• Pengetahuan Dunia: GPT-4 memiliki sejumlah besar pengetahuan dunia yang diperoleh selama pelatihannya, memungkinkan agen untuk mengakses dan menggunakan informasi yang relevan.
• Integrasi Alat: LangChain memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan alat eksternal, seperti mesin pencari, API, dan database, memperluas kemampuan mereka di luar pemrosesan bahasa.
• Memori dan Konteks: LangChain menyediakan mekanisme untuk mengelola memori dan konteks percakapan, memungkinkan agen untuk mempertahankan percakapan dan memberikan respons yang dipersonalisasi.
• Pengambilan Keputusan: LangChain memungkinkan agen untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang tersedia dan tujuan yang telah ditentukan, memungkinkan mereka untuk mengambil tindakan dan mencapai hasil yang diinginkan.

Apa yang Akan Anda Pelajari

Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari:

• Komponen inti LangChain dan arsitekturnya
• Cara mengakses dan memanfaatkan kemampuan GPT-4
• Langkah-langkah langkah demi langkah untuk membangun agen sederhana dengan LangChain dan GPT-4
• Cara mengintegrasikan alat eksternal dengan LangChain untuk memperluas kemampuan agen
• Cara mengimplementasikan memori untuk percakapan yang lebih koheren
• Teknik rantai tingkat lanjut untuk membangun alur kerja yang kompleks
• Cara mengevaluasi dan melacak kinerja agen Anda
• Praktik terbaik untuk membangun agen AI yang cerdas dan efektif
• Kasus penggunaan lanjutan dari agen AI di berbagai industri
• Pertimbangan etika dan tanggung jawab dalam pengembangan agen AI

2. Memahami LangChain

Komponen Inti LangChain: Models, Prompts, Chains, Agents

LangChain dibangun di atas empat komponen utama yang bekerja sama untuk memungkinkan pengembangan agen AI yang cerdas:

• Models: Ini adalah fondasi dari LangChain, yang menyediakan kemampuan pemrosesan bahasa. LLM seperti GPT-4 diintegrasikan sebagai model dalam LangChain, memberikan kemampuan untuk memahami dan menghasilkan teks.
• Prompts: Prompts adalah input yang diberikan ke model untuk menghasilkan respons tertentu. Mereka memainkan peran penting dalam membimbing perilaku model dan memastikan bahwa respons yang dihasilkan relevan dan akurat. LangChain menyediakan alat dan teknik untuk membuat dan mengelola prompt yang efektif.
• Chains: Chains adalah urutan operasi yang digabungkan untuk membuat alur kerja yang kompleks. Mereka memungkinkan Anda untuk menggabungkan beberapa model, prompt, dan alat untuk mencapai tujuan tertentu. LangChain menyediakan berbagai rantai yang telah dibangun sebelumnya, serta kemampuan untuk membuat rantai khusus.
• Agents: Agents adalah entitas otonom yang menggunakan model, prompt, rantai, dan alat untuk membuat keputusan dan mengambil tindakan. Mereka dirancang untuk mencapai tujuan tertentu dengan berinteraksi dengan lingkungan mereka dan menggunakan pengetahuan dan kemampuan mereka.

Arsitektur LangChain

Arsitektur LangChain terdiri dari beberapa lapisan yang bekerja bersama untuk memfasilitasi pengembangan agen AI yang cerdas:

• Lapisan Data: Lapisan ini menangani koneksi data dan pengambilan data eksternal. Ini memungkinkan agen untuk mengakses informasi dari berbagai sumber, seperti API, database, dan mesin pencari.
• Lapisan Model: Lapisan ini berisi model bahasa, seperti GPT-4, yang menyediakan kemampuan pemrosesan bahasa. Ini juga mencakup alat dan teknik untuk manajemen prompt dan optimasi model.
• Lapisan Rantai: Lapisan ini menyediakan kerangka kerja untuk membangun alur kerja yang kompleks dengan menggabungkan beberapa operasi. Ini mencakup berbagai rantai yang telah dibangun sebelumnya, serta kemampuan untuk membuat rantai khusus.
• Lapisan Agen: Lapisan ini berisi agen, yang menggunakan model, prompt, rantai, dan alat untuk membuat keputusan dan mengambil tindakan. Ini menyediakan kerangka kerja untuk mendefinisikan tujuan agen, strategi pengambilan keputusan, dan mekanisme interaksi lingkungan.

Instalasi dan Pengaturan LangChain

Untuk mulai menggunakan LangChain, Anda perlu menginstalnya dan mengatur lingkungan pengembangan Anda. Berikut adalah langkah-langkah:

1. Instal LangChain: Gunakan pip untuk menginstal paket LangChain:

   pip install langchain

2. Instal OpenAI Python Library: LangChain menggunakan OpenAI API untuk berinteraksi dengan GPT-4. Instal library OpenAI:

   pip install openai

3. Konfigurasi Kunci API: Dapatkan kunci API dari OpenAI dan atur sebagai variabel lingkungan:

   export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

4. Instal Dependencies Tambahan: Tergantung pada kasus penggunaan Anda, Anda mungkin perlu menginstal dependencies tambahan untuk alat atau integrasi tertentu. Lihat dokumentasi LangChain untuk instruksi khusus.

3. Menjelajahi GPT-4

Kemampuan GPT-4 dan Kasus Penggunaan

GPT-4 adalah model bahasa multimodal besar terbaru dari OpenAI, menawarkan kemampuan yang ditingkatkan dibandingkan dengan pendahulunya. Berikut adalah beberapa kemampuan utama dan kasus penggunaan:

• Pemahaman Bahasa Alami yang Ditingkatkan: GPT-4 memahami input bahasa alami dengan akurasi dan nuansa yang lebih tinggi, memungkinkan percakapan yang lebih kompleks dan relevan.
• Kemampuan Generasi Teks yang Ditingkatkan: GPT-4 menghasilkan teks yang lebih koheren, kreatif, dan relevan, membuatnya cocok untuk berbagai tugas pembuatan konten, seperti menulis artikel, ringkasan, dan skrip.
• Kemampuan Multimodal: GPT-4 dapat memproses dan menghasilkan informasi dari berbagai modalitas, termasuk teks dan gambar, membuka kemungkinan baru untuk aplikasi AI multimodal.
• Pengetahuan Dunia yang Luas: GPT-4 memiliki sejumlah besar pengetahuan dunia yang diperoleh selama pelatihannya, memungkinkan agen untuk mengakses dan menggunakan informasi yang relevan untuk menjawab pertanyaan, memecahkan masalah, dan membuat keputusan.
• Kasus Penggunaan:
  • Layanan Pelanggan: Otomatiskan interaksi layanan pelanggan dengan chatbot dan asisten virtual yang cerdas.
  • Pembuatan Konten: Hasilkan artikel, ringkasan, posting media sosial, dan konten kreatif lainnya.
  • Pendidikan: Berikan pengalaman belajar yang dipersonalisasi dan dukungan bimbingan belajar.
  • Penelitian: Bantu dalam penemuan dan analisis penelitian dengan meringkas makalah, menghasilkan hipotesis, dan mengidentifikasi tren.
  • Pengembangan Perangkat Lunak: Hasilkan kode, debug kesalahan, dan bantu dengan tugas pengembangan perangkat lunak.

Akses ke GPT-4 API (OpenAI API)

Untuk menggunakan GPT-4 dengan LangChain, Anda perlu mengakses OpenAI API. Berikut adalah langkah-langkah:

1. Buat Akun OpenAI: Daftar akun di situs web OpenAI.
2. Dapatkan Kunci API: Hasilkan kunci API dari dasbor OpenAI. Kunci ini diperlukan untuk mengautentikasi permintaan Anda ke API.
3. Instal OpenAI Python Library: Jika Anda belum melakukannya, instal library OpenAI Python:

   pip install openai

4. Konfigurasi Kunci API: Atur kunci API sebagai variabel lingkungan atau langsung dalam kode Anda (tidak disarankan untuk penggunaan produksi):

   import os
   os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

Pertimbangan Biaya dan Manajemen Tingkat

Menggunakan OpenAI API dikenakan biaya berdasarkan penggunaan token. GPT-4 memiliki harga yang berbeda dari model OpenAI lainnya. Penting untuk mempertimbangkan biaya dan mengelola tingkat penggunaan Anda untuk menghindari pengeluaran yang tidak terduga.

• Harga Token: OpenAI mengenakan biaya berdasarkan jumlah token yang diproses oleh API. Token kira-kira sesuai dengan kata-kata.
• Manajemen Tingkat: OpenAI memberlakukan batasan tingkat pada penggunaan API. Anda dapat meminta peningkatan tingkat jika Anda membutuhkan throughput yang lebih tinggi.
• Optimasi Biaya:
  • Optimasi Prompt: Rancang prompt yang ringkas dan efisien untuk mengurangi penggunaan token.
  • Pembatasan Tingkat: Implementasikan pembatasan tingkat di aplikasi Anda untuk mencegah permintaan berlebihan.
  • Caching: Cache respons API untuk mengurangi jumlah panggilan API.
  • Pilih Model yang Tepat: Pertimbangkan untuk menggunakan model OpenAI yang lebih murah untuk tugas yang tidak memerlukan kemampuan penuh GPT-4.

4. Membangun Agen Sederhana dengan LangChain dan GPT-4

Langkah-langkah Langkah demi Langkah: Menginisialisasi Model, Membuat Prompt, Merantai Operasi

Mari kita membangun agen chatbot sederhana menggunakan LangChain dan GPT-4. Berikut adalah langkah-langkah yang terlibat:

1. Inisialisasi Model: Buat contoh model GPT-4 menggunakan library OpenAI:

   from langchain.llms import OpenAI
   
   llm = OpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.7)

   temperature mengontrol keacakan respons model. Nilai yang lebih tinggi menghasilkan respons yang lebih kreatif.

2. Buat Prompt: Tentukan prompt yang memandu perilaku model. Contohnya:

   from langchain.prompts import PromptTemplate
   
   prompt_template = "Anda adalah chatbot yang membantu. Jawab pertanyaan berikut dengan ringkas:\n\n{question}"
   prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template)

3. Rantai Operasi: Buat rantai yang menggabungkan prompt dan model:

   from langchain.chains import LLMChain
   
   chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

Contoh Kode: Agen Chatbot Sederhana

Berikut adalah kode lengkap untuk agen chatbot sederhana:

import os
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# Konfigurasi Kunci API OpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

# Inisialisasi Model
llm = OpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.7)

# Buat Prompt
prompt_template = "Anda adalah chatbot yang membantu. Jawab pertanyaan berikut dengan ringkas:\n\n{question}"
prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template)

# Rantai Operasi
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# Fungsi untuk Berinteraksi dengan Chatbot
def ask_chatbot(question):
    return chain.run(question)

# Contoh Penggunaan
question = "Apa ibu kota Prancis?"
answer = ask_chatbot(question)
print(f"Pertanyaan: {question}")
print(f"Jawaban: {answer}")

question = "Apa saja tiga hukum Newton tentang gerak?"
answer = ask_chatbot(question)
print(f"Pertanyaan: {question}")
print(f"Jawaban: {answer}")

Uji dan Evaluasi

Setelah Anda membangun agen chatbot Anda, penting untuk menguji dan mengevaluasi kinerjanya. Berikut adalah beberapa tips:

• Uji dengan Berbagai Pertanyaan: Uji agen dengan berbagai pertanyaan untuk memastikan ia dapat menangani berbagai input.
• Evaluasi Akurasi: Periksa akurasi respons agen. Jika agen membuat kesalahan, sesuaikan prompt atau model untuk meningkatkan akurasi.
• Evaluasi Koherensi: Evaluasi koherensi respons agen. Pastikan responsnya logis dan masuk akal.
• Evaluasi Relevansi: Pastikan respons agen relevan dengan pertanyaan yang diajukan.

5. Alat dan Integrasi dalam LangChain

Jenis Alat: Pencarian Web, Penghitungan, Akses Database, API

Salah satu fitur utama LangChain adalah kemampuannya untuk mengintegrasikan dengan alat eksternal. Alat memperluas kemampuan agen AI di luar pemrosesan bahasa, memungkinkan mereka untuk berinteraksi dengan dunia nyata dan melakukan tugas-tugas kompleks. Berikut adalah beberapa jenis alat yang umum:

• Pencarian Web: Alat pencarian web memungkinkan agen untuk mengakses dan menggunakan informasi dari internet. Mereka berguna untuk menjawab pertanyaan faktual, melakukan penelitian, dan mengumpulkan informasi. Contoh: Google Search API.
• Penghitungan: Alat penghitungan memungkinkan agen untuk melakukan perhitungan matematika. Mereka berguna untuk memecahkan masalah matematika, mengonversi unit, dan melakukan analisis data. Contoh: Python Interpreter.
• Akses Database: Alat akses database memungkinkan agen untuk terhubung dan meminta database. Mereka berguna untuk mengambil informasi, memperbarui data, dan melakukan analisis data. Contoh: SQL Database.
• API: API memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan layanan eksternal dan mengakses data dan fungsionalitas. Mereka berguna untuk mengotomatiskan tugas, mengintegrasikan dengan aplikasi lain, dan mengakses data waktu nyata. Contoh: Weather API, News API.

Cara Mengintegrasikan Alat dengan LangChain

Untuk mengintegrasikan alat dengan LangChain, Anda perlu mendefinisikan alat dan membuatnya tersedia untuk agen. Berikut adalah langkah-langkah:

1. Definisikan Alat: Buat kelas yang mewakili alat tersebut dan implementasikan metode untuk berinteraksi dengan alat tersebut. Metode ini harus mengambil input dan mengembalikan output.
2. Daftarkan Alat: Daftarkan alat dengan agen. Ini memberi tahu agen tentang ketersediaan alat dan cara menggunakannya.
3. Gunakan Alat: Saat agen perlu menggunakan alat, ia akan memanggil metode yang sesuai pada kelas alat.

Contoh: Agen yang Menggunakan Pencarian Web untuk Menjawab Pertanyaan

Mari kita buat agen yang menggunakan pencarian web untuk menjawab pertanyaan faktual.

import os
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType

# Konfigurasi Kunci API OpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "YOUR_SERPAPI_API_KEY" # Dapatkan kunci API dari SerpAPI

# Inisialisasi Model
llm = OpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)

# Muat Alat
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

# Inisialisasi Agen
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

# Tanya Pertanyaan
question = "Siapakah Presiden AS saat ini? Berapa usianya?"
answer = agent.run(question)
print(answer)

Dalam contoh ini, kita menggunakan alat “serpapi” (Pencarian Google melalui SerpAPI) dan “llm-math” (untuk melakukan penghitungan). Agen akan menggunakan alat-alat ini untuk menemukan jawaban atas pertanyaan tersebut.

6. Memori dalam LangChain

Pentingnya Memori untuk Agen Percakapan

Memori adalah komponen penting dari agen percakapan. Tanpa memori, agen tidak dapat mempertahankan percakapan, mengingat informasi sebelumnya, atau memberikan respons yang dipersonalisasi. Memori memungkinkan agen untuk melacak konteks percakapan dan beradaptasi dengan kebutuhan pengguna.

Jenis Memori di LangChain: Buffer Memori, Buffer Window Memori, Memori Entitas

LangChain menyediakan berbagai jenis modul memori yang dapat digunakan untuk membangun agen percakapan:

• Buffer Memori: Buffer memori menyimpan seluruh riwayat percakapan dalam satu buffer. Ini berguna untuk percakapan pendek di mana seluruh konteks relevan.
• Buffer Window Memori: Buffer window memori menyimpan hanya sejumlah pesan terbaru dalam buffer. Ini berguna untuk percakapan yang lebih panjang di mana hanya konteks terbaru yang relevan.
• Memori Entitas: Memori entitas melacak entitas yang diekstraksi dari percakapan. Ini berguna untuk mengingat informasi tertentu tentang pengguna atau topik yang dibahas.

Implementasi Memori untuk Agen Percakapan

Untuk mengimplementasikan memori untuk agen percakapan, Anda perlu memilih jenis modul memori yang sesuai dan mengintegrasikannya dengan agen. Berikut adalah contoh menggunakan ConversationBufferMemory:

import os
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# Konfigurasi Kunci API OpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

# Inisialisasi Model
llm = OpenAI(temperature=0)

# Inisialisasi Memori
memory = ConversationBufferMemory()

# Buat Rantai Percakapan
conversation = ConversationChain(
    llm=llm,
    memory=memory,
    verbose=True
)

# Berinteraksi dengan Agen
print(conversation.predict(input="Hai, namaku John."))
print(conversation.predict(input="Apa yang aku katakan tentang namaku?"))

Dalam contoh ini, ConversationBufferMemory digunakan untuk menyimpan riwayat percakapan. Agen dapat mengingat informasi tentang nama pengguna dari percakapan sebelumnya.

7. Chains Tingkat Lanjut di LangChain

Rantai Sekuensial: Alur Kerja Langkah demi Langkah

Rantai sekuensial memungkinkan Anda untuk membuat alur kerja langkah demi langkah dengan merangkai beberapa rantai bersama-sama. Output dari setiap rantai diteruskan sebagai input ke rantai berikutnya.

from langchain.chains import SimpleSequentialChain

# Rantai Pertama
template1 = "Ceritakan lelucon tentang {topic}."
prompt1 = PromptTemplate(input_variables=["topic"], template=template1)
chain1 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt1)

# Rantai Kedua
template2 = "Jelaskan mengapa lelucon itu lucu dalam satu kalimat."
prompt2 = PromptTemplate(input_variables=["joke"], template=template2)
chain2 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt2)

# Rantai Sekuensial
overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain1, chain2], verbose=True)

# Jalankan Rantai
topic = "kucing"
explanation = overall_chain.run(topic)
print(explanation)

Rantai Router: Routing Dinamis Berdasarkan Input

Rantai router memungkinkan Anda untuk mengarahkan input ke rantai yang berbeda berdasarkan kondisi tertentu. Ini berguna untuk membangun agen yang dapat menangani berbagai jenis input secara berbeda.

from langchain.chains.router import MultiPromptChain
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterPromptTemplate

# Definisikan Prompt untuk Rantai Berbeda
physics_template = """Kamu adalah profesor fisika yang sangat berpengetahuan. Jawab pertanyaan berikut tentang fisika:

{input}"""

math_template = """Kamu adalah ahli matematika yang sangat berpengetahuan. Jawab pertanyaan berikut tentang matematika:

{input}"""

prompt_infos = [
    {
        "name": "fisika",
        "description": "Baik untuk menjawab pertanyaan tentang fisika",
        "prompt_template": physics_template
    },
    {
        "name": "matematika",
        "description": "Baik untuk menjawab pertanyaan tentang matematika",
        "prompt_template": math_template
    }
]

# Buat Rantai
destination_chains = {}
for p_info in prompt_infos:
    name = p_info["name"]
    template = p_info["prompt_template"]
    prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["input"])
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
    destination_chains[name] = chain
    
# Buat Prompt Router
destinations = [f"{p['name']}: {p['description']}" for p in prompt_infos]
destinations_str = "\n".join(destinations)

router_template = RouterPromptTemplate.from_template(
    """Given a raw text input to a language model, first classify the input as pertaining to physics or mathematics.
You will select one of:
{destinations}

INPUT: {input}
RESPONSE:"""
)
router_prompt = router_template.format(destinations=destinations_str)
router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm, router_prompt)

# Buat MultiPromptChain
chain = MultiPromptChain(router_chain=router_chain, destination_chains=destination_chains, default_chain=ConversationChain(llm=llm))

# Jalankan Rantai
print(chain.run("Apa itu relativitas khusus?"))
print(chain.run("Berapa akar kuadrat dari 144?"))

Rantai Kustom: Membangun Rantai Anda Sendiri

LangChain memungkinkan Anda untuk membangun rantai kustom dengan mendefinisikan komponen rantai dan merangkainya bersama-sama. Ini memberikan fleksibilitas untuk membuat alur kerja yang kompleks yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda.

8. Agen: Jantung Kecerdasan

Apa itu Agen dan Bagaimana Mereka Bekerja

Agen adalah jantung dari setiap sistem LangChain. Agen menggunakan LLM untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil. Tindakan dapat mencakup menggunakan alat, atau mengembalikan respons kepada pengguna.

Jenis Agen: Zero-shot ReAct Agent, Conversational Agent

• Zero-shot ReAct Agent: Agen ini menggunakan pendekatan “ReAct” (Reason + Act) untuk membuat keputusan. Mereka pertama-tama merenungkan situasi tersebut, kemudian memutuskan tindakan apa yang harus diambil. Mereka tidak memiliki memori percakapan.
• Conversational Agent: Agen ini dirancang untuk percakapan. Mereka memiliki memori percakapan dan dapat mempertahankan percakapan yang lebih koheren.

Menyesuaikan Agen dengan Alat dan Memori

Anda dapat menyesuaikan agen dengan menyediakan mereka dengan alat dan memori. Alat memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan dunia di sekitar mereka, sementara memori memungkinkan mereka untuk mempertahankan percakapan.

9. Evaluasi dan Pelacakan

Pentingnya Evaluasi untuk Agen AI

Evaluasi sangat penting untuk memastikan bahwa agen AI berfungsi seperti yang diharapkan. Evaluasi membantu Anda mengidentifikasi masalah, meningkatkan kinerja, dan memastikan bahwa agen memenuhi persyaratan Anda.

Metrik untuk Mengevaluasi Kinerja Agen

Ada beberapa metrik yang dapat Anda gunakan untuk mengevaluasi kinerja agen:

• Akurasi: Seberapa akurat respons agen?
• Koherensi: Seberapa koheren respons agen?
• Relevansi: Seberapa relevan respons agen dengan pertanyaan yang diajukan?
• Efisiensi: Seberapa efisien agen dalam melakukan tugasnya?
• Kepuasan Pengguna: Seberapa puas pengguna dengan kinerja agen?

Alat untuk Pelacakan dan Pemantauan (Langsmith)

Langsmith adalah alat yang dirancang untuk membantu Anda melacak dan memantau kinerja agen LangChain. Langsmith menyediakan dasbor tempat Anda dapat melihat metrik utama, melacak kesalahan, dan men-debug masalah.

10. Praktik Terbaik untuk Membangun Agen AI yang Lebih Cerdas

Desain Prompt: Pentingnya dan Teknik

Desain prompt sangat penting untuk membangun agen AI yang cerdas. Prompt yang dirancang dengan baik dapat memandu perilaku model dan memastikan bahwa respons yang dihasilkan relevan dan akurat.

Berikut adalah beberapa teknik untuk mendesain prompt yang efektif:

• Jelas dan Ringkas: Gunakan bahasa yang jelas dan ringkas untuk mengartikulasikan prompt.
• Spesifik: Jadilah spesifik tentang respons yang Anda inginkan dari model.
• Berikan Konteks: Berikan konteks yang cukup untuk membantu model memahami prompt.
• Gunakan Contoh: Gunakan contoh untuk menunjukkan jenis respons yang Anda inginkan.
• Eksperimen: Bereksperimenlah dengan prompt yang berbeda untuk menemukan yang paling efektif.

Pemilihan Alat: Memilih Alat yang Tepat untuk Tugas

Memilih alat yang tepat untuk tugas tersebut penting untuk membangun agen AI yang cerdas. Pilih alat yang relevan dengan tugas dan yang memberikan fungsionalitas yang diperlukan.

Strategi Memori: Mengelola Konteks Percakapan

Mengelola konteks percakapan penting untuk membangun agen percakapan. Pilih strategi memori yang sesuai untuk kasus penggunaan Anda dan pastikan bahwa agen dapat mengingat informasi yang relevan dari percakapan sebelumnya.

Penanganan Kesalahan dan Ketahanan

Menangani kesalahan dan membangun ketahanan penting untuk membangun agen AI yang andal. Implementasikan mekanisme penanganan kesalahan untuk menangani kesalahan tak terduga dan pastikan bahwa agen dapat pulih dari kesalahan.

11. Kasus Penggunaan Lanjutan

Agen Layanan Pelanggan

Agen layanan pelanggan dapat mengotomatiskan interaksi layanan pelanggan, memberikan jawaban atas pertanyaan yang sering diajukan, dan memecahkan masalah. Mereka dapat meningkatkan efisiensi layanan pelanggan dan mengurangi biaya.

Agen Peneliti

Agen peneliti dapat membantu dalam penemuan dan analisis penelitian dengan meringkas makalah, menghasilkan hipotesis, dan mengidentifikasi tren. Mereka dapat mempercepat proses penelitian dan meningkatkan produktivitas peneliti.

Agen Pembuat Konten

Agen pembuat konten dapat menghasilkan artikel, ringkasan, posting media sosial, dan konten kreatif lainnya. Mereka dapat membantu pemasar konten dan penulis mengotomatiskan tugas pembuatan konten dan meningkatkan produktivitas.

12. Pertimbangan Etika dan Tanggung Jawab

Bias dalam Agen AI

Bias dapat hadir dalam data pelatihan yang digunakan untuk melatih agen AI. Penting untuk menyadari bias ini dan mengambil langkah-langkah untuk memitigasinya. Evaluasi secara teratur kinerja agen dan sesuaikan prompt, data pelatihan, dan algoritma untuk mengurangi bias.

Privasi Data dan Keamanan

Privasi data dan keamanan penting dalam pengembangan agen AI. Tangani data pengguna dengan hati-hati dan patuhi peraturan privasi yang relevan. Implementasikan langkah-langkah keamanan untuk melindungi data sensitif dari akses tidak sah.

Transparansi dan Akuntabilitas

Transparansi dan akuntabilitas penting untuk membangun kepercayaan pada agen AI. Jelaskan dengan jelas bagaimana agen bekerja dan bagaimana mereka membuat keputusan. Buat mekanisme akuntabilitas untuk menangani kesalahan dan memastikan bahwa agen digunakan secara bertanggung jawab.

13. Masa Depan LangChain dan Agen AI

Tren yang Muncul dalam AI Generatif

AI generatif berkembang pesat, dengan tren yang muncul seperti:

• Model Multimodal: Model yang dapat memproses dan menghasilkan informasi dari berbagai modalitas, seperti teks, gambar, dan audio.
• Pembelajaran Transfer: Menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya sebagai titik awal untuk tugas baru.
• Pembelajaran Penguatan: Melatih agen untuk membuat keputusan dengan memaksimalkan imbalan.

Peluang untuk Inovasi dengan LangChain

LangChain menyediakan platform yang tangguh untuk inovasi dalam AI generatif. Peluang meliputi:

• Alat Baru: Membangun alat baru yang memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan dunia nyata dengan cara baru.
• Rantai Kustom: Membuat rantai khusus yang dioptimalkan untuk tugas-tugas tertentu.
• Pendekatan Agen Baru: Mengembangkan pendekatan agen baru yang lebih cerdas dan adaptif.

Peran Agen AI di Masa Depan

Agen AI akan memainkan peran yang semakin penting di masa depan, mengotomatiskan tugas, meningkatkan produktivitas, dan memecahkan masalah yang kompleks. Mereka akan digunakan di berbagai industri, termasuk layanan pelanggan, penelitian, pembuatan konten, dan banyak lagi.

14. Kesimpulan

Ringkasan Poin-poin Penting

Dalam panduan ini, kita telah mempelajari cara membangun agen AI yang lebih cerdas dengan LangChain dan GPT-4. Kita telah membahas: