Tích Hợp Tính Năng Ra Lệnh Bằng Giọng Nói Vào Website Sử Dụng Ollama LLM Kết Hợp LangChain

1. Giới Thiệu

Tích hợp Ollama LLM và LangChain giúp xây dựng hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ. Khi kết hợp với tính năng ra lệnh bằng giọng nói, ứng dụng có thể hiểu và phản hồi chính xác các yêu cầu của người dùng.

2. Các Thành Phần Chính

a. Ollama LLM

Ollama là nền tảng cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể được triển khai cục bộ hoặc qua API.

b. LangChain

LangChain là một framework mạnh mẽ để xây dựng ứng dụng sử dụng LLM, hỗ trợ xử lý các luồng hội thoại, bộ nhớ, và nhiều tính năng khác.

c. Web Speech API

Được sử dụng ở frontend để thu âm và chuyển giọng nói thành văn bản.

d. Giao Tiếp Frontend - Backend

Kết nối frontend và backend qua giao thức HTTP/REST để xử lý dữ liệu giọng nói.

3. Hướng Dẫn Từng Bước

Bước 1: Thiết Lập Backend Với Python

a. Cài Đặt Thư Viện

lang-bash
pip install flask flask-cors langchain openai
Made withby 8 Sync Dev
Tác giả:Nguyễn Phương Anh Tú |Phone: 0703930513

b. Tạo Backend API Kết Hợp Ollama và LangChain

lang-python
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
from langchain.llms import Ollama
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# Khởi tạo LLM từ Ollama
llm = Ollama(modelₙame="llama2")

# Tạo chuỗi hội thoại với LangChain
memory = ConversationBufferMemory()
conversation_chain = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)

app = Flask(_ₙame__)
CORS(app)

@app.route('/process', methods=['POST'])
def process_voice_command():
    data = request.json
    userᵢnput = data.get('text')

    try:
        # Xử lý đầu vào với LangChain
        response = conversation_chain.run(input=userᵢnput)

        return jsonify({"response": response})
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if _ₙame__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
Made withby 8 Sync Dev
Tác giả:Nguyễn Phương Anh Tú |Phone: 0703930513

Giải Thích

• •LangChain ConversationChain: Tạo luồng hội thoại có bộ nhớ.
• •Ollama LLM: Xử lý văn bản đầu vào để trả về kết quả từ mô hình.
• •Flask API: Nhận và xử lý yêu cầu từ frontend.

Bước 3: Chạy Ứng Dụng

1. •Chạy backend bằng lệnh: bash python app.py
2. •Mở file HTML trong trình duyệt và thử nghiệm tính năng.

4. Kết Luận

Bằng cách sử dụng Ollama LLM và LangChain, hệ thống có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và duy trì ngữ cảnh hội thoại. Tích hợp với tính năng ra lệnh bằng giọng nói giúp nâng cao trải nghiệm người dùng.

5. Tài Liệu Tham Khảo

• •LangChain Documentation
• •Ollama LLM Documentation
• •Web Speech API - MDN
• •Flask Documentation