علم کے مرکز کے حصے ▾

نیویگیشن

▸ یہاں سے شروع کریں کردار کے لحاظ سے

زمرہ جات

ٹولز 32
لغت 12

ٹولز

LangChain + Gonka AI – AI ایپلیکیشنز بہت کم قیمت پر

LangChain ازگر (Python) اور JavaScript میں AI-ایپلیکیشنز بنانے کے لیے سب سے مقبول فریم ورک ہے۔ RAG-پائپ لائنز، چینز (chains)، ایجنٹس، دستاویزات کے ساتھ کام — LangChain ان سب کے لیے ایبسٹریکشن فراہم کرتا ہے۔

LangChain مقامی طور پر `ChatOpenAI` کلاس کے ذریعے OpenAI-مطابقت پذیر APIs کو سپورٹ کرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ JoinGonka Gateway کوڈ کی 3 لائنوں میں ضم ہوتا ہے — بغیر کسی اضافی پیکجز یا سیٹنگز کے۔

نتیجہ: ایک RAG-سسٹم، چیٹ بوٹ یا AI-ایجنٹ، جو OpenAI کے $2.50-15 کے بجائے $0.003 فی 1M ٹوکنز پر کام کرتا ہے۔

فوری آغاز: کوڈ کی 3 لائنز

ایک مختصر مثال — LangChain کو Gonka کے ساتھ کنیکٹ کرنے کا طریقہ:

from langchain_openai import ChatOpenAI

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

response = llm.invoke("RAG کیا ہے سمجھائیں")
print(response.content)

بس اتنا ہی۔ صرف تین لائنیں — اور آپ کا LangChain پروجیکٹ غیر مرکزی Gonka نیٹ ورک کے ذریعے انتہائی کم قیمت پر چلتا ہے۔

ڈیپینڈنسی انسٹالیشن:

pip install langchain langchain-openai

تجویز: واضح طور پر max_tokens=8192 بتائیں — JoinGonka Gateway کے ذریعے تمام نیٹ ورک ماڈلز کے لیے آؤٹ پٹ کی یہی حد ہے۔ نیٹ ورک ماڈل کی کنٹیکسٹ ونڈو 200K ٹوکن ہے — RAG پائپ لائنز میں chunk_size سیٹ کرتے وقت اس کا خیال رکھیں۔

مثال: Gonka کے ساتھ RAG-پائپ لائن

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — AI-ایپلیکیشنز کا سب سے مقبول پیٹرن ہے۔ دستاویزات اپ لوڈ کریں، ٹکڑوں (chunks) میں تقسیم کریں، ایمبیڈنگز بنائیں، متعلقہ حصے تلاش کریں اور کنٹیکسٹ کے ساتھ جواب پیدا کریں۔

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. Gonka کے ذریعے LLM
llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
    api_key="jg-آپ-کی-کی",
    model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    streaming=True,
)

# 2. دستاویزات کی لوڈنگ اور انڈیکسنگ
loader = TextLoader("docs/my_document.txt")
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000)
chunks = splitter.split_documents(docs)

# 3. ویکٹر اسٹوریج (لوکل، مفت)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)

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

# 5. استفسار
result = qa.invoke("یہ دستاویز کس بارے میں ہے؟")
print(result["result"])

قیمت: ایک RAG-پائپ لائن استفسار (retrieval + generation) ~2-5K LLM ٹوکنز استعمال کرتی ہے۔ Gonka کے ذریعے یہ $0.00001-0.000024 ہے۔ OpenAI کے ذریعے — $0.005-0.05۔ فرق — 2,000 گنا۔

پروڈکشن سسٹمز کے لیے، جو روزانہ ہزاروں درخواستیں پروسیس کرتے ہیں، بچت مہینے میں دسیوں ہزار ڈالرز تک ہوتی ہے۔

مثال: ٹول کالنگ کے ساتھ AI ایجنٹ

LangChain ٹولز کے ساتھ ایجنٹس بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ Kimi K2.6 مقامی ٹول کالنگ کو سپورٹ کرتا ہے — ایجنٹس ٹیکسٹ جوابات کو پارس کیے بغیر، قابل اعتماد طریقے سے کام کرتے ہیں۔

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-آپ-کی-کی",
    model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
)

@tool
def calculator(expression: str) -> str:
    """ریاضی کے اظہار کا حساب لگاتا ہے۔"""
    return str(eval(expression))

@tool
def search_web(query: str) -> str:
    """انٹرنیٹ پر معلومات تلاش کرتا ہے۔"""
    return f"تلاش کے نتائج برائے: {query}"

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "آپ ایک مددگار اسسٹنٹ ہیں۔"),
    ("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": "2**10 * 3.14 کتنا ہوتا ہے؟"})
print(result["output"])

ایجنٹ `calculator` کو کال کرتا ہے، نتیجہ حاصل کرتا ہے اور جواب تشکیل دیتا ہے۔ پورا سائیکل Gonka کے ذریعے ~$0.00005 لاگت کرتا ہے۔ OpenAI کے ذریعے — $0.01-0.05۔ ہزاروں صارفین والے سسٹمز کے لیے یہ دسیوں ہزار ڈالرز کا فرق ہے۔

LangChain + Gonka = کوڑیوں کے بھاؤ پروڈکشن-ریڈی AI-ایپلیکیشنز۔ RAG، ایجنٹس، چینز — سب ChatOpenAI کے ساتھ کوڈ کی 3 لائنوں میں۔ قیمت — $0.003 فی 1M ٹوکنز، مقامی ٹول کالنگ، سٹریمنگ۔
← Aider + Gonka AI – AI کے ساتھ جوڑا پروگرامنگ n8n + Gonka AI – سستے AI کے ساتھ آٹومیشن →

مزید جاننا چاہتے ہیں؟

دیگر حصوں کو دریافت کریں یا ابھی GNK کمانا شروع کریں۔

10M مفت ٹوکنز حاصل کریں →