What is the easiest way to start with LangChain chat?

Use a basic Chat model (e.g., ChatOpenAI) with a short system prompt and a single Human message. Then add ConversationBufferMemory for multi-turn context. This keeps how to use LangChain chat simple while you validate the core UX.

How do I add tools or function calling in LangChain/Chat?

Decorate Python functions with @tool and pass them to an agent (e.g., create_react_agent). The model will call tools with structured arguments, making LangChain chat capable of precise actions like lookups or ticket creation.

How can I reduce hallucinations when using LangChain chat?

Adopt RAG: embed your docs, retrieve top-k chunks, and ground the answer with citations. In how to use LangChain/Chat patterns, add a ‘cite-or-ask’ rule—cite sources or ask a clarifying question if confidence is low.

What memory strategy should I use for longer conversations?

Start with buffer memory and graduate to summary memory to control token usage. For production, store user profile data separately and compress older turns so LangChain chat stays fast and relevant.

How do I get structured JSON outputs from a chat model?

Use StructuredOutputParser or JSON mode and enforce schemas via prompt instructions. This ensures LangChain/Chat returns machine-parseable results you can safely consume in downstream systems.

LangChain ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು: ಶೂನ್ಯದಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗುವವರೆಗೆ

ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು (large language model) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಅದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಪರಿಕರಗಳು, ಮೆಮೊರಿ, ಮಲ್ಟಿ-ಟರ್ನ್ ಸ್ಟೇಟ್, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕರಗಿದಂತೆ ಭಾವಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಲ್ಲ. ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಸಂಗತಿಯೆಂದರೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಲಿಯೇ LangChain ನ ಚಾಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, LangChain/Chat ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಟೂಲ್-ಉಪಯೋಗಿಸುವ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾದ, ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಾವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ನಾವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ-ಆಧಾರಿತ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತೇವೆ: ಸಮಸ್ಯೆ → ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ → ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಲ್ಲ ಕೋಡ್ → ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಗಣನೆಗಳು. ಇದರೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಮೆಮೊರಿ, ಪರಿಕರಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ಗ್ರಾಹಕ ಸಹಾಯಕರನ್ನು, ಆಂತರಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಕರನ್ನು ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ವಾಕ್‌ಥ್ರೂ ನಿಮಗೆ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

LangChain ಚಾಟ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?

LangChain ಎಂಬುದು LLM-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. “ಚಾಟ್” ಲೇಯರ್ ಮಲ್ಟಿ-ಟರ್ನ್ ಸಂವಹನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ—ಸಂದೇಶ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, LangChain/Chat ನಿಮಗೆ ಇವುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

ಸಂಯೋಜಿಸಬಲ್ಲ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳು: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು, ಮೆಮೊರಿ, ಪರಿಕರಗಳು, ರಿಟ್ರೈವರ್‌ಗಳು

ಪರಿಕರಗಳ ಬಳಕೆ: ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳು/API ಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲು ಮಾದರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ

ಮೆಮೊರಿ: ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ

RAG: ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಸ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಿರಿ

ಚೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು: ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಟೆಪ್ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಿ

ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ

ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ದೃಢವಾದ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, LangChain ಚಾಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ಕಲಿಯುವುದು ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭ: ಕೆಲವು ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಚಾಟ್

OpenAI ಅನ್ನು ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸರಳವಾದ ಎಕೋ-ಶೈಲಿಯ ಚಾಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ. ನೀವು ಯಾವುದೇ ಬೆಂಬಲಿತ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು (ಉದಾ., Anthropic, Google, Azure OpenAI, Together, Ollama ಮೂಲಕ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್).

# ಕನಿಷ್ಠ LangChain ಚಾಟ್
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.3)
response = llm.invoke(.\n"
"- ಸನ್ನಿವೇಶವು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಗುರಿಯಿಟ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ.\n"
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( or .
ಸಂಬಂಧಿತ ಮೂಲಗಳು ಕಂಡುಬರದಿದ್ದರೆ, ಹಾಗೆಂದು ಹೇಳಿ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.

JSON ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗ್ಯಾರಂಟಿ:

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವ ಮಾನ್ಯ JSON ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ. JSON ಹೊರಗೆ ಗದ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಅತಿಯಾದ ಉದ್ದದ ಸನ್ನಿವೇಶ: ಸಾರಾಂಶ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; k ಅನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ.

ಟೂಲ್ ಫ್ಲಾಪಿಂಗ್: ಅನಗತ್ಯ ಟೂಲ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ; ಬಜೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ.

ಸ್ಕೀಮಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್: ರಚನಾತ್ಮಕ ಪಾರ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಪೈಡಾಂಟಿಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.

ಮೌನ ವೈಫಲ್ಯಗಳು: ಪ್ರತಿ ಟೂಲ್‌ಗೆ ಟೈಮ್‌ಔಟ್‌ಗಳು, ರಿಟ್ರೈಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ಭ್ರಮೆಯ ಮೂಲಗಳು: ಯಾವಾಗಲೂ ಹಿಂಪಡೆದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ; ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹಾಗೆಂದು ಹೇಳಿ.

ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಿ

ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಸಣ್ಣ ಆದರೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಗೋಲ್ಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ (20–50 ಪ್ರಕರಣಗಳು).

ಆಕ್ಸಿಸ್ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆ, ಸಂಪೂರ್ಣತೆ, ಟೋನ್, ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಟೂಲ್ ವೆಚ್ಚ.

ಜೋಡಿವಾರು ಆದ್ಯತೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ: ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ vs. ಹೊಸ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್/ಮಾದರಿ.

ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ; ಗಮನಾರ್ಹ ಹಿಂಜರಿತಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ವಿಫಲಗೊಳಿಸಿ.

ಉದಾಹರಣೆ ತ್ವರಿತ ರುಬ್ರಿಕ್:

ನಿಖರತೆ: 0–2

ಸುರಕ್ಷತಾ ಅನುಸರಣೆ: 0–2

ಪರಿಕರಗಳು/ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಬಳಕೆ: 0–2

ಸ್ಪಷ್ಟತೆ/ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್: 0–2

ಟೋಕನ್/ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಬಜೆಟ್: 0–2

ರೋಲ್‌ಔಟ್‌ಗೆ ಮೊದಲು ≥8/10 ಗುರಿಯಿರಿಸಿ.

ನಿಯೋಜನೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಸಲಹೆಗಳು

LangChain ಅನ್ನು ಸ್ಟೇಟ್‌ಲೆಸ್ API ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತಿ; ರೆಡಿಸ್ ಅಥವಾ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗ್ರೆಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೆಷನ್/ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಕೀಲಿಯಾದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.

ಗ್ರಹಿಸಿದ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳು.

ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಿಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಬೆಚ್ಚಗಿನ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಹೊಸ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಹೊರತರಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಖಾಸಗಿ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುವಾಗ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.

ಮೂಲಕ: ನಿಮ್ಮ LangChain ಚಾಟ್ ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ನೀವು ಸ್ಪೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, Sider.AI (https://sider.ai/) ನಂತಹ ಕಂಪ್ಯಾನಿಯನ್ ಪ್ರೋಟೋಟೈಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿಯೇ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು, ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ನೀವು LangChain ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತೆ ಸೇರಿಸಬಹುದಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮಗಳು

LangChain/Chat ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಐದು ಸ್ತಂಭಗಳಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಮೆಮೊರಿ, ಪರಿಕರಗಳು, RAG ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು.

ಕನಿಷ್ಠದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಮತ್ತು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಲೇಯರ್ ಮಾಡಿ.

JSON ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚನೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ.

ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಣ್ಣ, ಗುರಿಯಿಟ್ಟುಕೊಂಡ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮಗಳು:

ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಬಫರ್ ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.

ಒಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಪ್ರಭಾವದ ಪರಿಕರವನ್ನು (ಹುಡುಕಾಟ/DB) ಸೇರಿಸಿ, ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ RAG.

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ; ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.

ನೀವು ಬೆಳೆದಂತೆ ಸಾರಾಂಶ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸರಿಸಿ.

LangChain ನೊಂದಿಗೆ “hello world” ನಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಉತ್ಪಾದನಾ-ದರ್ಜೆಯ ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕರಾಗಲು ನಿಮಗೆ ಈಗ ಒಂದು ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ ಇದೆ.

FAQ

Q1:LangChain ಚಾಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು? ಸಣ್ಣ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಏಕೈಕ ಹ್ಯೂಮನ್ ಮೆಸೇಜ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಚಾಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಉದಾ., ChatOpenAI) ಬಳಸಿ. ನಂತರ ಮಲ್ಟಿ-ಟರ್ನ್ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಭಾಷಣೆ ಬಫರ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಇದು ಪ್ರಮುಖ UX ಅನ್ನು ನೀವು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವಾಗ LangChain ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ.

Q2:LangChain/Chat ನಲ್ಲಿ ನಾನು ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯ ಕರೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು? ಪೈಥಾನ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು @tool ನೊಂದಿಗೆ ಅಲಂಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಿ (ಉದಾ., create_react_agent). ಮಾದರಿಯು ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು LangChain ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

Q3:LangChain ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನಾನು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು? RAG ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿ, ಟಾಪ್-k ಚಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತರವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರೌಂಡ್ ಮಾಡಿ. LangChain/Chat ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ, ‘cite-or-ask’ ನಿಯಮವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ—ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸವು ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ.

Q4:ದೀರ್ಘ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಾನು ಯಾವ ಮೆಮೊರಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು? ಬಫರ್ ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಟೋಕನ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಾರಾಂಶ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಪದವಿ ಪಡೆಯಿರಿ. ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ತಿರುವುಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ ಆದ್ದರಿಂದ LangChain ಚಾಟ್ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

Q5:ಚಾಟ್ ಮಾದರಿಯಿಂದ ನಾನು ರಚನಾತ್ಮಕ JSON ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು? ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪಾರ್ಸರ್ ಅಥವಾ JSON ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸೂಚನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ. ಇದು LangChain/Chat ಯಂತ್ರ-ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.