Featherless & LangChain: Thổi Bay Nỗi Lo Hạ Tầng, Triển Khai LLM 'Thần Tốc'!

Lê Lân

17/06/2025

Featherless và LangChain: Kết Hợp Đột Phá Giúp Phát Triển Ứng Dụng LLM Không Cần Quản Lý Hạ Tầng

Mở Đầu

Trong bối cảnh hệ sinh thái Trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở đang phát triển mạnh mẽ, việc xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng trở nên phức tạp do thách thức quản lý hạ tầng và đánh giá đa dạng mô hình.

Việc tích hợp Featherless với LangChain mở ra một giải pháp toàn diện, giúp các nhà phát triển tập trung vào xây dựng ứng dụng mà không phải lo lắng về phần hạ tầng phức tạp hay việc lựa chọn mô hình. Bài viết này sẽ đưa bạn đi sâu vào tìm hiểu về sự kết hợp này, cách bắt đầu nhanh chóng và ví dụ thực tế xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) với Featherless và LangChain.

Tại Sao Featherless Kết Hợp Với LangChain Là Một Bước Tiến Lớn?

Quản Lý Hạ Tầng Đơn Giản và Linh Hoạt

Featherless loại bỏ hoàn toàn nhu cầu lập trình DevOps như:

Cấu hình GPU

Quản lý tự động mở rộng (autoscaling)

Quản lý container phức tạp

Truy Cập Hơn 4.300+ Mô Hình Mã Nguồn Mở

Bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình như Mistral, Llama, DeepSeek, Qwen chỉ bằng cách thay đổi một tham số trong API duy nhất.

Chính Sách Giá Cả Minh Bạch

Featherless cung cấp gói đăng ký cố định, không có chi phí ẩn, giúp các dự án dễ dàng dự trù ngân sách và mở rộng quy mô.

Thử Nghiệm & Phát Triển Nhanh

Khả năng đánh giá và tinh chỉnh mô hình nhanh chóng, giúp giảm thời gian từ ý tưởng đến sản phẩm.

Hướng Dẫn Nhanh: Triển Khai Ứng Dụng LangChain Với Featherless

Bước 1: Cài Đặt Gói Phần Mềm Cần Thiết

pip install langchain langchain-core langchain-featherless-ai

Lưu ý: langchain-featherless-ai là gói chuyên biệt cho tích hợp Featherless native.

Bước 2: Khởi Tạo ChatFeatherlessAi trong LangChain

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_featherless_ai import ChatFeatherlessAi

llm = ChatFeatherlessAi(
    featherless_api_key="YOUR_FEATHERLESS_API_KEY",
    model="mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501",
    temperature=0.7,
    max_tokens=256
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "What is a creative slogan for a product called {product}?"
)

output_parser = StrOutputParser()

chain = prompt | llm | output_parser

product_name = "Featherless AI"
response = chain.invoke({"product": product_name})

print(f"Slogan for {product_name}: {response}")

Thay đổi quan trọng: Bạn sử dụng ChatFeatherlessAi trực tiếp từ langchain_featherless_ai thay vì endpoint tương thích OpenAI trước đây.

Ví Dụ Thực Tế: Xây Dựng Ứng Dụng RAG Với Featherless Native Integration

1. Chuẩn Bị Cài Đặt Thêm

pip install langchain-community langchain-huggingface langchain-text-splitters faiss-cpu sentence-transformers

Nếu sử dụng GPU, thay faiss-cpu bằng faiss-gpu .

2. Đọc và Chia Nhỏ Văn Bản Để Lưu Trữ Vector

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

with open("your_document.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("The Featherless API provides access to many LLMs. It's designed for ease of use and developer productivity.")

loader = TextLoader("./your_document.txt", encoding="utf-8")
documents = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings_model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embeddings_model_name)

vectorstore = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

3. Khởi Tạo Featherless LLM và Xây Dựng Chuỗi RAG với LCEL

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableParallel
from langchain_featherless_ai import ChatFeatherlessAi

llm = ChatFeatherlessAi(
    featherless_api_key="YOUR_FEATHERLESS_API_KEY",
    model="mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501",
    temperature=0.3
)

template = """
Answer the question based only on the following context:
{context}
Question: {question}
Answer:
"""
rag_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

rag_chain_from_docs = (
    RunnablePassthrough.assign(context=(lambda x: format_docs(x["documents"])))
    | rag_prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

rag_chain_with_source = RunnableParallel(
    {"documents": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
).assign(answer=rag_chain_from_docs)

question = "What is the Featherless API designed for?"
result = rag_chain_with_source.invoke(question)

print(f"\nQuestion: {question}")
print(f"Answer: {result['answer']}")
print("\nSources:")
for doc in result['documents']:
    print(f"- {doc.page_content} (Metadata: {doc.metadata})")

Bạn đã tạo thành công một hệ thống hỏi đáp có khả năng truy xuất tài liệu riêng biệt, hoàn toàn dựa vào Featherless và LangChain.

Thử Nghiệm Dễ Dàng Với Mô Hình Khác Nhau

Chỉ cần thay đổi tham số model trong ChatFeatherlessAi để dùng các mô hình nổi bật như LLaMA 3 hay DeepSeek:

llm_llama3 = ChatFeatherlessAi(
    featherless_api_key="YOUR_FEATHERLESS_API_KEY",
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"
)

llm_deepseek = ChatFeatherlessAi(
    featherless_api_key="YOUR_FEATHERLESS_API_KEY",
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324"
)

Việc này giúp so sánh hiệu năng, tinh chỉnh và chọn mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng chỉ trong vài phút.

Hướng Dẫn Bắt Đầu Với Featherless Và LangChain

Đăng ký tài khoản miễn phí tại Featherless.ai

Lấy API key trên dashboard của bạn.

Cài đặt gói langchain-featherless-ai cùng các gói liên quan.

Khám phá danh mục hơn 4.300 mô hình trên Featherless Models

Tham khảo tài liệu chính thức:

Featherless API Documentation

Tài liệu tích hợp LangChain bản chính thức

LangChain Expression Language (LCEL)

Kết Luận

Sự kết hợp giữa LangChain và Featherless mở ra một kỷ nguyên mới cho các ứng dụng LLM:

Xóa bỏ rào cản về hạ tầng phức tạp

Cung cấp quyền truy cập đa dạng vào hàng nghìn mô hình chất lượng

Tăng tốc phát triển và thử nghiệm ý tưởng

Giờ đây, bạn hoàn toàn có thể tập trung sáng tạo và xây dựng ứng dụng AI mạnh mẽ mà không phải lo lắng về vận hành hạ tầng. Hãy bắt đầu trải nghiệm Featherless với LangChain ngay hôm nay và biến ý tưởng của bạn thành hiện thực!

Tham Khảo

Featherless.ai Blog: Zero to AI: Deploying Language Models without the Infrastructure Headache

LangChain Python Documentation - Featherless Integration

LangChain Expression Language (LCEL) Documentation: https://python.langchain.com/docs/concepts/lcel/

Featherless Model Catalog

Discord Featherless Community: https://discord.gg/7gybCMPjVA