LangChain + Featherless AI: Giải phóng sức mạnh LLM của bạn mà không lo hạ tầng!

Lê Lân

18/06/2025

Featherless và LangChain: Cách Mạng Xây Dựng Ứng Dụng LLM Không Cần Hạ Tầng

Mở Đầu

Trong bối cảnh hệ sinh thái AI mã nguồn mở phát triển nhanh chóng, việc quản lý hạ tầng và đánh giá hàng ngàn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang trở thành thách thức lớn đối với các nhà phát triển.

Sự kết hợp giữa Featherless và LangChain mở ra một hướng đi hoàn toàn mới, giúp các nhà phát triển xây dựng và triển khai các ứng dụng LLM một cách dễ dàng mà không phải lo lắng về vấn đề hạ tầng. Bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về Featherless, LangChain và lý do tại sao sự tích hợp giữa hai nền tảng này lại là một bước tiến quan trọng trong ngành AI. Chúng ta sẽ cùng khám phá cách bắt đầu nhanh, ví dụ ứng dụng thực tế, và những lợi ích nổi bật khi sử dụng Featherless cùng LangChain.

Featherless và LangChain: Giải Pháp Toàn Diện Cho LLM

Vấn Đề Của Nhà Phát Triển Hiện Nay

Quản lý hạ tầng triển khai LLM phức tạp, tốn kém.

Khó khăn trong việc thử nghiệm và lựa chọn mô hình phù hợp.

Chi phí không rõ ràng và quy trình phát triển kéo dài.

Giải Pháp Featherless + LangChain

Hạ Tầng Mở Rộng Linh Hoạt

Featherless cung cấp hạ tầng LLM không cần DevOps, không cần quản lý GPU, auto-scaling hay container.

Mọi việc về inference đều được Featherless xử lý giúp bạn tập trung xây dựng ứng dụng.

Truy Cập Hơn 4,300 Mô Hình Mã Nguồn Mở

Một API thống nhất cho phép chọn lựa các mô hình như Mistral, Llama, DeepSeek, Qwen chỉ bằng cách thay đổi tham số.

Thử nghiệm các mô hình mới, tối ưu hiệu suất và chi phí trong ít phút thay vì nhiều ngày.

Giá Cả Dự Đoán Được

Chính sách trả phí đơn giản, không phát sinh chi phí ẩn, giúp bạn kiểm soát ngân sách.

Tích hợp native giữa Featherless và LangChain giúp bạn khởi chạy ứng dụng LLM nhanh và dễ dàng hơn bao giờ hết.

Hướng Dẫn Nhanh: Khởi Chạy Ứng Dụng LangChain Với Featherless

Bước 1: Cài Đặt Gói Phần Mềm

pip install langchain langchain-core langchain-featherless-ai

Lưu ý: langchain-featherless-ai là gói dành riêng cho tích hợp native Featherless.

Bước 2: Khởi Tạo ChatFeatherlessAi làm LLM Provider

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: Sử dụng trực tiếp ChatFeatherlessAi từ gói langchain_featherless_ai thay vì endpoint tương thích OpenAI.

Ví Dụ Thực Tế: Xây Dựng Ứng Dụng RAG Với Featherless và LangChain

Bước 1: Cài Đặt Thêm Các Thư Viện Hỗ Trợ

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

Lưu ý: Dùng faiss-cpu cho môi trường CPU, hoặc faiss-gpu nếu có GPU.

Bước 2: Chuẩn Bị Tài Liệu và Tạo Chỉ Mục 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

try:
    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()
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
    print("Vui lòng tạo file 'your_document.txt' thủ công nếu cần.")
    documents = []

retriever = None
if documents:
    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)

    try:
        vectorstore = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings)
        retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
    except Exception as e:
        print(f"Lỗi khi tạo FAISS vector store hoặc retriever: {e}")
else:
    print("Chưa có tài liệu, retriever không được khởi tạo.")

Bước 3: Xây Dựng Chuỗi RAG

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)

if retriever:
    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})")
else:
    print("Không thể tạo chuỗi RAG vì retriever chưa sẵn sàng.")

Ví dụ trên thể hiện khả năng xây dựng ứng dụng Hỏi Đáp nâng cao bằng RAG, tận dụng khả năng inference serverless từ Featherless và điều phối qua LangChain.

Thử Nghiệm Mô Hình Linh Hoạt: Tham Số `model`

Bạn có thể dễ dàng thử nghiệm với các mô hình khác nhau chỉ bằng cách thay đổi tham số model khi khởi tạo ChatFeatherlessAi :

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"
)

Sau đó chỉ cần tích hợp các mô hình này vào chuỗi LangChain vốn có để nhanh chóng so sánh hiệu quả, tối ưu chi phí và chất lượng.

Cách Bắt Đầu Với Featherless Và LangChain

Đăng ký tài khoản miễn phí tại Featherless.ai .

Lấy khóa API trên bảng điều khiển và đặt biến môi trường FEATHERLESS_API_KEY hoặc truyền trực tiếp khi khởi tạo ChatFeatherlessAi .

Khám phá catalog hơn 4,300 mô hình mã nguồn mở tại đây .

Cài đặt langchain-featherless-ai cùng các gói LangChain đi kèm.

Tham khảo tài liệu chi tiết:

Featherless API Documentation

LangChain Featherless Integration

LangChain Expression Language (LCEL)

Kết Luận

Featherless và LangChain đang đồng hành để loại bỏ mọi rào cản kỹ thuật trong việc xây dựng ứng dụng AI phức tạp. Từ việc xử lý hạ tầng inference đến cung cấp đa dạng mô hình LLM trong một API duy nhất, sự tích hợp native này giúp bạn phát triển sản phẩm nhanh, hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

Hãy thử ngay Featherless với LangChain để trải nghiệm việc xây dựng ứng dụng LLM không giới hạn, không lo hạ tầng!

Tham gia cộng đồng Discord của Featherless để nhận hỗ trợ và cập nhật mới nhất: https://discord.gg/7gybCMPjVA

Tham Khảo

Featherless Blog, “Zero to AI: Deploying Language Models without the Infrastructure Headache” - https://featherless.ai/blog/zero-to-ai-deploying-language-models-without-the-infrastructure-headache

LangChain Python Documentation, Featherless integration - https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/featherless_ai/

Featherless Model Catalog - https://featherless.ai/models

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

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