Als nächstesNächster Leitfaden
Cresta Contact Center KI
Unternehmen
Leitfaden für Unternehmen
LangChain
LangChain ist ein Open-Source-Framework (und Unternehmen) zum Erstellen von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren.
Auf dieser Seite2 Minuten gelesen
Übersicht
Es bietet wiederverwendbare Bausteine für die Verkettung von LLM-Anrufen, die Verbindung zu Daten und Tools und die Orchestrierung mehrstufiger Agenten.
Tiefer Einblick
LangChain wurde von Harrison Chase im Oktober 2022, kurz vor dem ChatGPT-Boom, ins Leben gerufen und entwickelte sich zum beliebtesten Framework für die Verknüpfung von LLMs mit realen Anwendungen. Seine Prämisse ist, dass nützliche LLM-Apps selten eine einzelne Eingabeaufforderung sind; Sie verketten Modellaufrufe, rufen Dokumente ab, rufen APIs auf, analysieren Ausgaben und verwalten den Speicher. LangChain standardisiert diese Teile mit Abstraktionen für Eingabeaufforderungen, Modelle, Retriever, Werkzeuge und „Ketten“. Mit der LangChain Expression Language (LCEL) können Entwickler Komponenten mit einer Pipe-Stil-Syntax verfassen. Das Unternehmen erweiterte sich zu einer Produktsuite: LangGraph zum Erstellen zustandsbehafteter, steuerbarer Agenten-Workflows als Diagramme; LangSmith zum Verfolgen, Debuggen und Bewerten von LLM-Apps in der Produktion; und LangServe für die Bereitstellung. Es ist in Python und JavaScript verfügbar, hat Zehntausende von GitHub-Stars und eine breite Unternehmensakzeptanz, obwohl einige Kritiker argumentieren, dass seine Abstraktionen die Komplexität einfacher Anwendungsfälle erhöhen.
Strategische Auswirkungen
Anbieterstrategie
Anbieter-Roadmaps beeinflussen, welche Funktionen Ihr Team als Nächstes entwickeln kann.
Kosten und Budget
Kommerzielle Bedingungen und Bereitstellungsoptionen wirken sich auf die langfristigen Kosten und Risiken aus.
Risiko und Sicherheit
Unternehmensanreize prägen Produktstandards, Sicherheitslage und Offenheit.
Die Zukunft von LangChain
LangChain wandelt sich von einem Sammelsurium an Ketten zur Agenten-Orchestrierung, mit LangGraph als dauerhaftem Kern für zuverlässige, zustandsbehaftete Agenten, die anhalten, fortfahren und eine menschliche Überprüfung integrieren können. Erwarten Sie eine stärkere Betonung der Beobachtbarkeit und Bewertung durch LangSmith, da Teams, die LLM-Anwendungen in die Produktion überführen, Qualität und Kosten messen müssen. Die breitere Wette: Da Agenten zum vorherrschenden Muster werden, sind robuste Orchestrierungs- und Debugging-Tools wichtiger als praktische Wrapper.
Reale Umsetzung
Ein Startup erstellt einen Q&A-Bot für Dokumente, der relevante PDF-Passagen aus einem Vektorspeicher abruft und sie an ein LLM weiterleitet, um fundierte Antworten zu erhalten.
Ein Entwickler erstellt eine Kette, die eine Benutzeranfrage entgegennimmt, eine Wetter-API als Tool aufruft und das Ergebnis dann in eine benutzerfreundliche Antwort formatiert.
Ein Unternehmen nutzt LangGraph, um einen Kundensupport-Agenten zu erstellen, der Schritte durchläuft und für die menschliche Genehmigung innehält, bevor er Rückerstattungen ausstellt.
Ein Team verwendet LangSmith, um jeden Schritt einer langsamen Produktionskette zu verfolgen, den Engpassanruf zu finden und die Antwortqualität anhand eines Testsatzes zu bewerten.
Risiken und Leitplanken
Markteinführungsankündigungen können die Stabilität realer Produktionsabläufe übertreffen.
API-Preise oder Richtlinienänderungen können Annahmen über Nacht zunichte machen.
Die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter erhöht die Bindungs- und Migrationskosten.
Implementierungs-Roadmap
Bewerten Sie Anbieter anhand Ihrer eigenen Aufgaben und Datensätze.
Lesen Sie vor der Integration Datenschutz, Sicherheit und rechtliche Bestimmungen.
Pflegen Sie einen Fallback-Plan für alle Modelle oder Anbieter.
Überwachen Sie die Versionshinweise, damit Roadmap-Änderungen die Teams nicht überraschen.
Entdecken Sie weiter
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
Häufig gestellte Fragen
Was ist LangChain?
LangChain ist ein Open-Source-Framework (und Unternehmen) zum Erstellen von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren. Es bietet wiederverwendbare Bausteine für die Verkettung von LLM-Anrufen, die Verbindung zu Daten und Tools und die Orchestrierung mehrstufiger Agenten.
Was ist die zentrale Idee hinter LangChain?
LangChain bietet wiederverwendbare Bausteine zur Verkettung von LLM-Aufrufen, zur Verbindung von Daten und Tools sowie zur Orchestrierung von Agenten.
Wer hat LangChain erstellt und ungefähr wann?
Harrison Chase startete LangChain im Oktober 2022, kurz bevor ChatGPT LLM-Anwendungen populär machte.
Wofür wird LangGraph im LangChain-Ökosystem verwendet?
LangGraph modelliert Agenten als Zustandsmaschine/Graph und ermöglicht eine explizite Kontrolle über Schleifen, Verzweigungen und Toolaufrufe.
Was ist die Hauptaufgabe von LangSmith?
LangSmith bietet Beobachtbarkeit: jeden Schritt nachverfolgen, Probleme beheben und die Ausgabequalität in der Produktion bewerten.
Was bewirkt die Pipe-Syntax in LangChain? Modell | Parser' darstellen?
Komponenten teilen sich eine ausführbare Schnittstelle, sodass sie mit LangChain Expression Language in einer einzigen aufrufbaren Pipeline zusammengefasst werden können.
Lerne weiter
Verwandte Leitfäden
Weitere Leitfäden zu diesem Thema ausgewählt