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LangChain
LangChain es un marco (y una empresa) de código abierto para crear aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje.
En esta pagina2 minutos de lectura
Descripción general
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
Buceo profundo
Lanzado por Harrison Chase en octubre de 2022, justo antes del auge de ChatGPT, LangChain se convirtió en el marco más popular para conectar los LLM en aplicaciones reales. Su premisa es que las aplicaciones LLM útiles rara vez consisten en un único mensaje; encadenan llamadas de modelos, recuperan documentos, llaman a API, analizan resultados y mantienen la memoria. LangChain estandariza estas piezas con abstracciones de indicaciones, modelos, recuperadores, herramientas y "cadenas". LangChain Expression Language (LCEL) permite a los desarrolladores componer componentes con una sintaxis de estilo canalización. La empresa se expandió a un conjunto de productos: LangGraph para crear flujos de trabajo de agentes controlables y con estado en forma de gráficos; LangSmith por rastrear, depurar y evaluar aplicaciones LLM en producción; y LangServe para su implementación. Disponible en Python y JavaScript, tiene decenas de miles de estrellas de GitHub y una amplia adopción empresarial, aunque algunos críticos argumentan que sus abstracciones añaden complejidad para casos de uso simples.
Impacto Estratégico
Estrategia del proveedor
Las hojas de ruta de los proveedores influyen en las funciones que su equipo puede desarrollar a continuación.
Costo y presupuesto
Los términos comerciales y las opciones de implementación afectan los costos y riesgos a largo plazo.
Riesgo y seguridad
Los incentivos de las empresas dan forma a los incumplimientos de los productos, la postura de seguridad y la apertura.
El futuro de LangChain
LangChain está pasando de ser un conjunto de cadenas a la orquestación de agentes, con LangGraph como el núcleo duradero para agentes confiables y con estado que pueden pausar, reanudar e incorporar revisión humana. Espere un énfasis más profundo en la observabilidad y la evaluación a través de LangSmith, ya que los equipos que trasladan aplicaciones LLM a producción necesitan medir la calidad y el costo. La apuesta más amplia: a medida que los agentes se convierten en el patrón dominante, una orquestación sólida y herramientas de depuración son más importantes que los envoltorios de conveniencia.
Implementación en el mundo real
Una startup crea un robot de preguntas y respuestas de documentos que recupera pasajes PDF relevantes de un almacén de vectores y los envía a un LLM para obtener respuestas fundamentadas.
Un desarrollador compone una cadena que toma una solicitud de usuario, llama a una API meteorológica como herramienta y luego formatea el resultado en una respuesta amigable.
Una empresa utiliza LangGraph para crear un agente de atención al cliente que recorre los pasos y hace una pausa para la aprobación humana antes de emitir reembolsos.
Un equipo utiliza LangSmith para rastrear cada paso de una cadena de producción lenta, encontrar la llamada del cuello de botella y evaluar la calidad de la respuesta comparándola con un conjunto de pruebas.
Riesgos y barandillas
Los anuncios de lanzamiento pueden superar la estabilidad en los flujos de trabajo de producción reales.
Los precios de API o los cambios de políticas pueden romper los supuestos de la noche a la mañana.
La dependencia de un único proveedor aumenta los costos de bloqueo y migración.
Hoja de ruta de implementación
Evalúe proveedores utilizando sus propias tareas y conjuntos de datos.
Revise los términos legales, de seguridad y de privacidad antes de la integración.
Mantenga un plan alternativo entre modelos o proveedores.
Supervise las notas de la versión para que los cambios en la hoja de ruta no sorprendan a los equipos.
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Preguntas frecuentes
What is LangChain?
LangChain es un marco (y una empresa) de código abierto para crear aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje. Proporciona componentes básicos reutilizables para encadenar llamadas de LLM, conectarse a datos y herramientas y orquestar agentes de varios pasos.
¿Cuál es la idea central detrás de LangChain?
LangChain proporciona bloques de construcción reutilizables para encadenar llamadas de LLM, conectar datos y herramientas y organizar agentes.
¿Quién creó LangChain y aproximadamente cuándo?
Harrison Chase lanzó LangChain en octubre de 2022, justo antes de que ChatGPT popularizara las aplicaciones LLM.
¿Para qué se utiliza LangGraph dentro del ecosistema LangChain?
LangGraph modela agentes como una máquina/gráfico de estado, brindando control explícito sobre bucles, ramas y llamadas a herramientas.
¿Cuál es la función principal de LangSmith?
LangSmith proporciona observabilidad: seguimiento de cada paso, depuración de problemas y evaluación de la calidad del resultado en producción.
En LangChain, ¿qué indica la sintaxis de canalización? modelo | ¿El analizador representa?
Los componentes comparten una interfaz Runnable, por lo que se pueden componer con LangChain Expression Language en una única canalización invocable.
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