إعداد بيئة العمل الخاصة بك: LangChain و LangGraph و Chat LLMs
لقد قضيت ذات مرة ساعتين في تصحيح أخطاء (debugging) مشروع LangChain. كانت المشكلة تكمن في متغير بيئة واحد مفقود. كان مفتاح الـ API الخاص بي موجودًا في ملف .env، لكنني نسيت تحميله.
لقد كتبت هذا الدليل حتى لا تضيع وقتك كما فعلت أنا.
ستتعلم كيفية إعداد بيئة Python جاهزة للعمل مع LangChain و LangGraph و Chat LLM.
الحزم المطلوبة:
- langchain: الإطار الأساسي للسلاسل (chains) والوكلاء (agents)
- langchain-openai: التكامل مع نماذج OpenAI
- langchain-core: العناصر الأساسية المشتركة مثل الرسائل (messages)
- langgraph: سير عمل الوكلاء القائم على الرسوم البيانية (graph-based)
- python-dotenv: لتحميل المتغيرات من ملف .env
- openai: مكتبة OpenAI Python SDK الرسمية
الخطوة 1: تحقق من إصدار Python
يتطلب LangChain إصدار Python 3.9 أو أحدث. قم بتشغيل هذا الأمر في الطرفية (terminal):
python --version
الخطوة 2: إنشاء بيئة افتراضية استخدم دائمًا بيئة افتراضية لتجنب تعارض التبعيات (dependency conflicts).
mkdir langchain-agents-series
cd langchain-agents-series
python -m venv venv
للتفعيل على Mac/Linux:
source venv/bin/activate
للتفعيل على Windows:
venv\Scripts\activate
الخطوة 3: تثبيت التبعيات
بعد تفعيل البيئة، قم بتشغيل:
pip install langchain langchain-openai langchain-core langgraph python-dotenv openai
الخطوة 4: تأمين مفاتيح الـ API الخاصة بك لا تضع مفتاح الـ API مباشرة داخل الكود (hardcode) أبدًا. هذا أمر خطير؛ فإذا قمت برفعه إلى GitHub، فستقوم البوتات بسرقته.
- أنشئ ملف .env:
touch .env - أضف مفتاحك:
OPENAI_API_KEY=your-key-here - أنشئ ملف .gitignore لإخفاء مجلدات .env و venv.
الخطوة 5: وكيلك الأول
أنشئ ملفًا باسم hello_agent.py. استخدم دالة load_dotenv() لقراءة مفاتيحك.
استخدم temperature=0 عند بناء الوكلاء. هذا يجعل مخرجات النموذج قابلة للتوقع ومتسقة.
أخطاء شائعة يجب الانتباه إليها:
OPENAI_API_KEY not found: تحقق مما إذا كان ملف .env موجودًا في المجلد الصحيح وهل قمت باستدعاءload_dotenv().ModuleNotFoundError: بيئتك الافتراضية ليست نشطة.AuthenticationError: مفتاح الـ API الخاص بك غير صحيح.RateLimitError: لقد وصلت إلى الحد الأقصى المسموح به أو تحتاج إلى إضافة رصيد إلى حساب OpenAI الخاص بك.
أفضل الممارسات:
- استخدم دائمًا بيئة افتراضية.
- قم بتثبيت إصداراتك باستخدام
pip freeze > requirements.txt. - استخدم
temperature=0لتحقيق الاستقرار. - قم بتسجيل استخدام الـ tokens لتتبع التكاليف.
المصدر: https://dev.to/ikram_khan/setting-up-your-environment-langchain-langgraph-chat-llms-43cf
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi