أقسام قاعدة المعرفة ▾

التنقل

▸ ابدأ من هنا حسب الدور

الفئات

أدوات 52
قاموس المصطلحات 12

أدوات

LangChain + Gonka AI - تطبيقات AI بتكلفة زهيدة

LangChain هو الإطار الأكثر شعبية لبناء تطبيقات AI باستخدام Python و JavaScript. خطوط معالجة RAG، السلاسل (chains)، الوكلاء، والتعامل مع المستندات — يوفر LangChain تجريدات لكل ذلك.

يدعم LangChain أصلياً واجهات برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من خلال فئة ChatOpenAI. هذا يعني أن JoinGonka Gateway يتم دمجه في 3 أسطر من الكود — بدون حزم أو إعدادات إضافية.

النتيجة: نظام RAG، دردشة آلية أو وكيل AI، يعمل مقابل $0.0069 لكل 1 مليون توكن بدلاً من $2.50-15 لدى OpenAI.

بداية سريعة: 3 أسطر من الكود

مثال بسيط — ربط LangChain بـ Gonka:

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
    api_key="jg-your-key",
    model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
)

response = llm.invoke("Explain what RAG is")
print(response.content)

هذا كل شيء. ثلاثة أسطر — ومشروع LangChain لديك يعمل عبر شبكة Gonka اللامركزية بأسعار أرخص بمرات عديدة.

تثبيت الاعتماديات:

pip install langchain langchain-openai

توصية: حدّد صراحةً max_tokens=8192 — فهو سقف الإخراج عبر JoinGonka Gateway لنموذجَي MiniMax M2.7 وGLM-5.3 Flash (أما DeepSeek V4 Flash فحتى 32768). نافذة السياق — 200K توكن في MiniMax M2.7 (و380K في DeepSeek V4 Flash، و390K في GLM-5.3 Flash) — ضع ذلك في الحسبان عند ضبط chunk_size في خطوط معالجة RAG.

مثال: خط أنابيب RAG مع Gonka

RAG (Retrieval-Augmented Generation) هو النمط الأكثر شيوعًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ترفع المستندات، تقسّمها إلى أجزاء، تنشئ embeddings، تبحث عن المقاطع ذات الصلة، ثم تولّد إجابة مع السياق.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import TextLoader

# 1. LLM via Gonka
llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
    api_key="jg-your-key",
    model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    streaming=True,
)

# 2. Load and index documents
loader = TextLoader("docs/my_document.txt")
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000)
chunks = splitter.split_documents(docs)

# 3. Vector store (local, free)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)

# 4. RAG chain
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
)

# 5. Query
result = qa.invoke("What is this document about?")
print(result["result"])

التكلفة: طلب واحد في RAG pipeline (retrieval + generation) يستهلك ~2-5K token من LLM. عبر Gonka يكلّف $0.00001-0.000024. وعبر OpenAI — $0.005-0.05. الفرق — 1,300x.

بالنسبة لأنظمة production التي تعالج آلاف الطلبات يوميًا، تبلغ التوفيرات عشرات آلاف الدولارات شهريًا.

مثال: وكيل AI مع استدعاء الأدوات

يتيح لك LangChain إنشاء agents مزوّدة بـ tools. نماذج الشبكة تدعم native tool calling — تعمل الـ agents بموثوقية، دون تحليل النصوص النصية.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_openai_tools_agent, AgentExecutor
from langchain.tools import tool
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
    api_key="jg-your-key",
    model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
)

@tool
def calculator(expression: str) -> str:
    """Evaluates a math expression."""
    return str(eval(expression))

@tool
def search_web(query: str) -> str:
    """Searches the web for information."""
    return f"Search results for: {query}"

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant."),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
])

agent = create_openai_tools_agent(llm, [calculator, search_web], prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=[calculator, search_web])

result = executor.invoke({"input": "What is 2**10 * 3.14?"})
print(result["output"])

يستدعي الـ agent أداة calculator، يحصل على النتيجة، ثم يصوغ الإجابة. تكلّف الدورة كاملة ~$0.00005 عبر Gonka. وعبر OpenAI — $0.01-0.05. أما بالنسبة للأنظمة التي تضم آلاف المستخدمين، فالفرق يبلغ عشرات آلاف الدولارات.

LangChain + Gonka = تطبيقات AI جاهزة للإنتاج بسعر زهيد جداً. RAG، وكلاء، سلاسل — كل ذلك عبر 3 أسطر كود مع ChatOpenAI. التكلفة — $0.0069 لكل 1 مليون توكن، دعم أصلي لاستدعاء الأدوات (tool calling) والتدفق (streaming).
← Aider + Gonka AI - برمجة زوجية مع AI n8n + Gonka AI - أتمتة مع AI رخيص →

تريد معرفة المزيد؟

استكشف الأقسام الأخرى أو ابدأ في كسب GNK الآن.

احصل على توكنات مجانية →