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 சாட்டை எப்படிப் பயன்படுத்துவது: பூஜ்ஜியத்திலிருந்து உற்பத்திக்குத் தயார் நிலை வரை

பெரிய மொழி மாதிரியை (large language model) ஒரு செயலியில் இணைக்க முயற்சி செய்து, கருவிகள், நினைவகம், பல-டர்ன் நிலை, மதிப்பீடுகள் போன்ற சிக்கலான காரணிகளால் அது உருகிப் போவதை உணர்ந்தால், நீங்கள் மட்டும் தனியாக இல்லை. பெரும்பாலான குழுக்கள் பிராம்ட்களை விட இசைவிப்பதிலேயே அதிக நேரத்தை செலவிடுகிறார்கள் என்பது ஆச்சரியமான உண்மை. LangChain-இன் சாட் கட்டமைப்பு இங்குதான் பிரகாசிக்கிறது. நம்பகமான, கருவியைப் பயன்படுத்தும் உரையாடல் முகவர்களை வடிவமைத்து அனுப்ப LangChain/Chat-ஐ எப்படிப் பயன்படுத்துவது என்பது குறித்த ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டியை நாம் பார்க்கலாம்.

நாம் ஒரு நடைமுறை மற்றும் தீர்வு சார்ந்த பாணியை பின்பற்றி வேகமாகச் செல்வோம்: பிரச்சனை → கட்டமைப்பு → வேலை செய்யும் குறியீடு → உற்பத்தி பரிசீலனைகள். வழியில், பிராம்ட்கள், நினைவகம், கருவிகள், மதிப்பீடு மற்றும் பயன்பாடு ஆகியவற்றிற்கான சிறந்த நடைமுறைகளை இணைப்போம். நீங்கள் வாடிக்கையாளர் உதவியாளர், உள் ஆய்வாளர் அல்லது ஆராய்ச்சி கோ-பைலட்டை உருவாக்கினாலும், இந்த விளக்கம் நம்பிக்கையுடன் உருவாக்க உதவும்.

LangChain சாட் என்றால் என்ன, அதை ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?

LangChain என்பது LLM-ஆற்றல் கொண்ட பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான திறந்த மூல கட்டமைப்பு ஆகும். “சாட்” அடுக்கு பல-டர்ன் இடைவினைகளில் கவனம் செலுத்துகிறது—செய்தி வரலாற்றைக் கண்காணித்தல், கணினி வழிமுறைகளைச் செலுத்துதல், கருவிகள் மற்றும் அறிவுடன் தரையிறங்குதல் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை நிர்வகித்தல். சுருக்கமாக, LangChain/Chat உங்களுக்கு வழங்குவது:

கூறுகளை ஒன்றிணைத்தல்: பிராம்ட்கள், மாதிரிகள், நினைவகம், கருவிகள், மீட்டெடுப்பவர்கள்

கருவி பயன்பாடு: மாதிரி செயல்பாடுகள்/API-களை தட்டச்சு செய்யப்பட்ட வாதங்களுடன் அழைக்க அனுமதிக்கவும்

நினைவகம்: டோக்கன்களை வீணாக்காமல் தொடர்புடைய உரையாடல் சூழலைத் தக்கவைக்கவும்

RAG: பிரமைகள் குறைப்பதற்காக உங்கள் ஆவணங்களிலிருந்து உண்மைகளை மீட்டெடுக்கவும்

சங்கிலிகள் மற்றும் முகவர்கள்: பல-படி தர்க்கம் மற்றும் செயல்களை ஒழுங்கமைக்கவும்

கண்காணிப்பு & மதிப்பீடுகள்: பயனர்கள் செய்வதற்கு முன்பு தரத்தை அளவிடவும்

உங்களுடைய குறிக்கோள் உறுதியான உரையாடல் இடைமுகமாக இருந்தால், LangChain சாட் அம்சங்களை எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதை கற்றுக்கொள்வது உங்கள் நேரத்தை மிச்சப்படுத்தும் மற்றும் அபாயத்தை குறைக்கும்.

விரைவான தொடக்கம்: சில வரிகளில் குறைந்தபட்ச சாட்

OpenAI-ஐ மாதிரியாகப் பயன்படுத்தி எளிய எக்கோ-ஸ்டைல் சாட் மூலம் தொடங்கலாம். நீங்கள் ஆதரிக்கப்படும் எந்தவொரு வழங்குநரையும் மாற்றலாம் (எ.கா., Anthropic, Google, Azure OpenAI, Together, Ollama வழியாக திறந்த மூல).

# குறைந்தபட்ச LangChain சாட்
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.3)
response = llm.invoke(.\n"
"- சூழல் போதுமானதாக இல்லை என்றால், குறிப்பான கேள்வியைக் கேட்கவும்.\n"
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( or .
தொடர்புடைய ஆதாரங்கள் எதுவும் கிடைக்கவில்லை என்றால், அதைக் கூறி, அடுத்த கட்டங்களை முன்மொழியவும்.

JSON வெளியீட்டு உத்தரவாதம்:

வழங்கப்பட்ட ஸ்கீமாவிற்கு இணங்கக்கூடிய சரியான JSON-ஐ மட்டும் திருப்பி அனுப்பவும். JSON-க்கு வெளியே உரைநடையை சேர்க்க வேண்டாம்.

பொதுவான குறைபாடுகள் மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு தவிர்ப்பது

அதிகமான சூழல்: சுருக்க நினைவகம் மற்றும் மீட்டெடுப்பு வடிப்பான்களைப் பயன்படுத்தவும்; k-ஐ கட்டுப்படுத்தவும்.

கருவி படபடப்பு: தேவையற்ற கருவி அழைப்புகளை கட்டுப்படுத்த கணினி செய்தியை அமைக்கவும்; வரவு செலவுத் திட்டங்களைச் செயல்படுத்தவும்.

ஸ்கீமா விலகல்: கட்டமைக்கப்பட்ட பார்சர்களைப் பயன்படுத்தவும்; பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு pydantic உடன் சரிபார்க்கவும்.

அமைதியான தோல்விகள்: ஒவ்வொரு கருவிக்கும் நேர வரம்பு, மறுமுயற்சிகள் மற்றும் பதிவுகளைச் சேர்க்கவும்.

பிரமை ஆதாரங்கள்: மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களை எப்போதும் மேற்கோள் காட்டுங்கள்; எதுவும் இல்லை என்றால், அதை வெளிப்படையாகக் கூறுங்கள்.

சோதனை மற்றும் மதிப்பீடு: தரத்தை அளவிடக்கூடியதாக ஆக்குங்கள்

விளிம்பு நிகழ்வுகளை உள்ளடக்கிய சிறிய ஆனால் பிரதிநிதித்துவமான தங்க தரவுத்தொகுப்பை (20–50 வழக்குகள்) உருவாக்கவும்.

சரியான தன்மை, முழுமை, தொனி, தாமதம், கருவி செலவு போன்ற அச்சுகளில் மதிப்பிடவும்.

ஜோடி விருப்பத் தேர்வைப் பயன்படுத்தவும்: அடிப்படை எதிராக புதிய பிராம்ட்/மாதிரி.

காலப்போக்கில் அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும்; முக்கியமான பின்னடைவுகளில் கட்டமைப்பைத் தவறவிடவும்.

உதாரண விரைவான மதிப்பீட்டு விதி:

துல்லியம்: 0–2

பாதுகாப்பு இணக்கம்: 0–2

கருவிகள்/மேற்கோள்களின் பயன்பாடு: 0–2

தெளிவு/வடிவமைத்தல்: 0–2

டோக்கன்/தாமத வரவு செலவுத் திட்டம்: 0–2

வெளியிடுவதற்கு முன்பு ≥8/10-ஐ இலக்காகக் கொள்ளவும்.

பயன்பாட்டு குறிப்புகள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு குறிப்புகள்

LangChain-ஐ ஒரு நிலையற்ற API-இல் போர்த்தி, Redis அல்லது Postgres-இல் அமர்வு/பயனர் மூலம் நினைவகத்தை சேமிக்கவும்.

உணரப்பட்ட தாமதத்தை மேம்படுத்த டோக்கன்களை ஸ்ட்ரீம் செய்யவும்.

உட்பொதிவுகளை முன்கூட்டியே ஏற்றவும் மற்றும் திசையன் சேமிப்புகளை சூடாக்கவும்.

புதிய பிராம்ட்களை அல்லது கருவிகளை படிப்படியாக வெளியிட அம்சக் கொடிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

தனியுரிமைக் கொள்கைகளுக்கு மதிப்பளிக்கும் அதே நேரத்தில் பிழைத்திருத்தத்திற்கு தேவையான அனைத்தையும் பதிவு செய்யுங்கள்.

மூலம், உங்கள் LangChain சாட் ஓட்டங்களை உருவாக்கும்போது நீங்கள் விவரக்குறிப்புகளை வரைவு செய்தாலோ, சோதனை நிகழ்வுகளை உருவாக்கினாலோ அல்லது விரைவான பிராம்ட் மறு செய்கைகளை விரும்பினாலோ, Sider.AI (https://sider.ai/) போன்ற ஒரு துணை உங்கள் பணிப்பாய்வுக்குள் முன்மாதிரி மற்றும் ஆவண உருவாக்கத்தை விரைவுபடுத்த முடியும் என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். இது பிராம்ட்களை மறு செய்கை செய்யவும், வெளியீடுகளை ஒப்பிடவும் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தை இணைக்கவும் உதவுகிறது, அதை நீங்கள் LangChain வார்ப்புருக்களில் மீண்டும் பைப் செய்யலாம்.

முக்கிய கருத்துக்கள் மற்றும் அடுத்த கட்டங்கள்

LangChain/Chat-ஐ திறம்பட பயன்படுத்துவது பிராம்ட்கள், நினைவகம், கருவிகள், RAG மற்றும் மதிப்பீடுகள் ஆகிய ஐந்து தூண்களாகும்.

குறைந்தபட்சத்திலிருந்து தொடங்கி, மீட்டெடுப்பு மற்றும் தட்டச்சு செய்யப்பட்ட கருவிகளை லேயர் செய்யவும்.

JSON மற்றும் பார்சர்களைக் கொண்டு கட்டமைப்பைச் செயல்படுத்தவும்.

அளவிடுவதற்கு முன்பு சிறிய, இலக்கு மதிப்பீடுகளுடன் தரத்தை அளவிடவும்.

அடுத்த கட்டங்கள்:

ஒரு கணினி பிராம்ட் மற்றும் இடையக நினைவகத்துடன் குறைந்தபட்ச சாட்டை உருவாக்கவும்.

ஒரு அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் கருவியை (தேடல்/DB) சேர்க்கவும், பின்னர் உங்கள் ஆவணங்களுக்கான RAG-ஐ சேர்க்கவும்.

மதிப்பீடுகள் மற்றும் பதிவுகளை அறிமுகப்படுத்துங்கள்; கணினி பிராம்ட்டை மீண்டும் செய்யவும்.

நீங்கள் வளரும்போது சுருக்க நினைவகம் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகளுக்கு மாறவும்.

LangChain உடன் நம்பகமான, உற்பத்தி-தர சாட் உதவியாளருக்கு “ஹலோ வேர்ல்ட்” என்பதிலிருந்து பெற உங்களுக்கு இப்போது ஒரு வரைபடம் உள்ளது.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

Q1: LangChain சாட் மூலம் தொடங்க எளிதான வழி எது? ஒரு அடிப்படை சாட் மாதிரியைப் பயன்படுத்தவும் (எ.கா., ChatOpenAI) ஒரு குறுகிய கணினி பிராம்ட் மற்றும் ஒரு ஒற்றை மனித செய்தி. பின்னர் பல-டர்ன் சூழலுக்கு ConversationBufferMemory-ஐ சேர்க்கவும். இது முக்கிய UX-ஐ நீங்கள் சரிபார்க்கும்போது LangChain சாட்டை எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதை எளிமையாக வைத்திருக்கிறது.

Q2: LangChain/Chat-இல் கருவிகள் அல்லது செயல்பாடு அழைப்பை எப்படி சேர்ப்பது? @tool உடன் பைதான் செயல்பாடுகளை அலங்கரித்து அவற்றை ஒரு முகவருக்கு அனுப்பவும் (எ.கா., create_react_agent). மாதிரி கட்டமைக்கப்பட்ட வாதங்களுடன் கருவிகளை அழைக்கும், இது LangChain சாட் துல்லியமான செயல்களைச் செய்ய உதவுகிறது, அதாவது தேடல்கள் அல்லது டிக்கெட் உருவாக்கம்.

Q3: LangChain சாட்டைப் பயன்படுத்தும்போது பிரமைகளை நான் எவ்வாறு குறைப்பது? RAG-ஐ பின்பற்றவும்: உங்கள் ஆவணங்களை உட்பொதிக்கவும், டாப்-k துண்டுகளை மீட்டெடுக்கவும் மற்றும் பதிலுக்கு மேற்கோள்களுடன் அடித்தளம் அமைக்கவும். LangChain/Chat வடிவங்களை எப்படிப் பயன்படுத்துவது என்பதில், 'மேற்கோள் காட்டு-அல்லது-கேள்' விதியைச் சேர்க்கவும்—ஆதாரம் அல்லது நம்பிக்கை குறைவாக இருந்தால் ஒரு தெளிவுபடுத்தும் கேள்வியைக் கேட்கவும்.

Q4: நீண்ட உரையாடல்களுக்கு நான் என்ன நினைவக உத்தியைப் பயன்படுத்த வேண்டும்? டோக்கன் பயன்பாட்டைக் கட்டுப்படுத்த இடையக நினைவகத்துடன் தொடங்கி சுருக்க நினைவகத்திற்கு பட்டம் பெறவும். உற்பத்திக்கு, பயனர் சுயவிவரத் தரவை தனித்தனியாகச் சேமித்து, பழைய திருப்பங்களை சுருக்கவும், இதனால் LangChain சாட் வேகமாக மற்றும் பொருத்தமாக இருக்கும்.

Q5: ஒரு சாட் மாதிரியிலிருந்து நான் எப்படி கட்டமைக்கப்பட்ட JSON வெளியீடுகளைப் பெறுவது? StructuredOutputParser அல்லது JSON பயன்முறையைப் பயன்படுத்தி பிராம்ட் வழிமுறைகள் மூலம் ஸ்கீமாக்களைச் செயல்படுத்தவும். இது LangChain/Chat இயந்திரம்-பகுப்பாய்வு செய்யக்கூடிய முடிவுகளைத் திருப்பி அனுப்புகிறது, அதை நீங்கள் கீழ்நிலை அமைப்புகளில் பாதுகாப்பாகப் பயன்படுத்தலாம் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

LangChain உரையாடலை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது: ஆரம்பத்திலிருந்து தயாரிப்புக்குத் தயார் நிலை வரை