LangChain
LangChain е рамка (и компания) с отворен код за изграждане на приложения, задвижвани от големи езикови модели.
Преглед
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
Дълбоко гмуркане
Пуснат от Harrison Chase през октомври 2022 г., точно преди бума на ChatGPT, LangChain стана най-популярната рамка за свързване на LLMs в реални приложения. Неговата предпоставка е, че полезните LLM приложения рядко са единична подкана; те верижно моделират повиквания, извличат документи, извикват API, анализират изходи и поддържат памет. LangChain стандартизира тези части с абстракции за подкани, модели, ретривъри, инструменти и „вериги“. Езикът за изразяване LangChain (LCEL) позволява на разработчиците да съставят компоненти със синтаксис в стил тръба. Компанията се разшири в продуктов пакет: LangGraph за изграждане на контролируеми работни потоци на агенти като графики; LangSmith за проследяване, отстраняване на грешки и оценка на приложения за LLM в производство; и LangServe за внедряване. Наличен в Python и JavaScript, той има десетки хиляди звезди на GitHub и широко приемане в предприятията, въпреки че някои критици твърдят, че абстракциите му добавят сложност за прости случаи на употреба.
Техническа информация
В сърцето си LangChain е композиционен слой. Компонентите споделят общ Runnable интерфейс, така че шаблон за подкана, LLM и изходен анализатор могат да бъдат прехвърлени заедно (подкана | модел | анализатор) в един извикваем. За генериране с разширено извличане, той свързва модели за вграждане и векторни хранилища, за да извлече подходящ контекст. LangGraph моделира агентите като държавна машина, като дава явен контрол върху цикли, разклонения и извиквания на инструменти.
Стратегическо въздействие
Vendor strategy
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък.
Cost and budget
Търговските условия и опциите за внедряване влияят върху дългосрочните разходи и риск.
Risk and safety
Стимулите на компанията оформят продуктовите стандарти, безопасността и откритостта.
Бъдещето на LangChain
LangChain се завърта от чанта с вериги към оркестрация на агенти, с LangGraph като трайно ядро за надеждни агенти с постоянно състояние, които могат да поставят на пауза, да възобновяват и да включват човешки преглед. Очаквайте по-сериозен акцент върху наблюдаемостта и оценката чрез LangSmith, тъй като екипите, които преместват LLM приложенията в производство, трябва да измерват качеството и разходите. По-широкият залог: тъй като агентите се превръщат в доминиращ модел, стабилната оркестрация и инструменти за отстраняване на грешки имат повече значение от удобните обвивки.
Внедряване в реалния свят
Стартъп изгражда бот за въпроси и отговори на документи, който извлича подходящи PDF пасажи от векторно хранилище и ги предава на LLM за обосновани отговори.
Разработчик съставя верига, която приема потребителска заявка, извиква API за времето като инструмент, след което форматира резултата в приятелски отговор.
Предприятие използва LangGraph, за да изгради агент за поддръжка на клиенти, който преминава през стъпки и прави паузи за одобрение от човек, преди да възстанови средства.
Екип използва LangSmith, за да проследи всяка стъпка от бавна производствена верига, да намери обаждането с тесни места и да оцени качеството на отговора спрямо набор от тестове.
Рискове и предпазни огради
Съобщенията за стартиране може да изпреварят стабилността в реалните производствени работни процеси.
Ценообразуването на API или промените в политиката могат да разбият предположенията за една нощ.
Зависимостта от един доставчик увеличава разходите за заключване и миграция.
Пътна карта за изпълнение
Оценявайте доставчиците, като използвате вашите собствени задачи и набори от данни.
Прегледайте поверителността, сигурността и правните условия преди интегриране.
Поддържайте резервен план за модели или доставчици.
Наблюдавайте бележките по изданието, така че промените в пътната карта да не изненадват екипите.
Продължете да изследвате
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the LangChain quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Cresta Contact Center AI
Frequently asked questions
What is LangChain?
LangChain е рамка (и компания) с отворен код за изграждане на приложения, задвижвани от големи езикови модели. Той предоставя градивни блокове за многократна употреба за верижно обаждане на LLM, свързване с данни и инструменти и организиране на многоетапни агенти.
Каква е основната идея зад LangChain?
LangChain предоставя градивни блокове за многократна употреба за свързване на LLM повиквания, свързване на данни и инструменти и оркестриране на агенти.
Кой създаде LangChain и кога приблизително?
Харисън Чейс пусна LangChain през октомври 2022 г., точно преди ChatGPT да популяризира приложенията за LLM.
За какво се използва LangGraph в рамките на екосистемата LangChain?
LangGraph моделира агентите като държавна машина/графа, като дава ясен контрол върху цикли, разклонения и извиквания на инструменти.
Каква е основната роля на LangSmith?
LangSmith осигурява видимост: проследяване на всяка стъпка, отстраняване на грешки и оценка на качеството на продукцията в производството.
В LangChain, какво подканва синтаксисът на тръбата | модел | анализатор' представлява?
Компонентите споделят Runnable интерфейс, така че могат да бъдат съставени с LangChain Expression Language в един извикваем конвейер.