लैंगचेन
लैंगचेन बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क (और कंपनी) है।
सिंहावलोकन
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
गहरा गोता
ChatGPT बूम से ठीक पहले अक्टूबर 2022 में हैरिसन चेज़ द्वारा लॉन्च किया गया, लैंगचेन एलएलएम को वास्तविक अनुप्रयोगों में जोड़ने के लिए सबसे लोकप्रिय ढांचा बन गया। इसका आधार यह है कि उपयोगी एलएलएम ऐप्स शायद ही कभी एक संकेत देते हैं; वे मॉडल कॉल को श्रृंखलाबद्ध करते हैं, दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करते हैं, एपीआई कॉल करते हैं, आउटपुट पार्स करते हैं और मेमोरी बनाए रखते हैं। लैंगचेन इन टुकड़ों को संकेतों, मॉडलों, रिट्रीवर्स, टूल्स और 'चेन' के लिए सार के साथ मानकीकृत करता है। लैंगचेन एक्सप्रेशन लैंग्वेज (एलसीईएल) डेवलपर्स को पाइप-शैली सिंटैक्स के साथ घटकों को बनाने की सुविधा देता है। कंपनी ने एक उत्पाद सूट में विस्तार किया: ग्राफ़ के रूप में स्टेटफुल, नियंत्रणीय एजेंट वर्कफ़्लो बनाने के लिए लैंगग्राफ; उत्पादन में एलएलएम ऐप्स का पता लगाने, डिबगिंग और मूल्यांकन के लिए लैंगस्मिथ; और तैनाती के लिए लैंगसर्व। पायथन और जावास्क्रिप्ट में उपलब्ध, इसमें हजारों GitHub सितारे और व्यापक उद्यम अपनाने हैं, हालांकि कुछ आलोचकों का तर्क है कि इसके सार सरल उपयोग के मामलों के लिए जटिलता जोड़ते हैं।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
इसके मूल में लैंगचेन एक रचना परत है। घटक एक सामान्य रननेबल इंटरफ़ेस साझा करते हैं, इसलिए एक प्रॉम्प्ट टेम्पलेट, एक एलएलएम और एक आउटपुट पार्सर को एक ही कॉल करने योग्य में एक साथ पाइप किया जा सकता है (प्रॉम्प्ट | मॉडल | पार्सर)। पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी के लिए, यह प्रासंगिक संदर्भ लाने के लिए एम्बेडिंग मॉडल और वेक्टर स्टोर को जोड़ता है। लैंगग्राफ एजेंटों को एक राज्य मशीन के रूप में मॉडल करता है, जो लूप, शाखाओं और टूल कॉल पर स्पष्ट नियंत्रण देता है।
सामरिक प्रभाव
विक्रेता रणनीति
विक्रेता रोडमैप इस बात को प्रभावित करते हैं कि आपकी टीम आगे क्या सुविधाएँ बना सकती है।
लागत और बजट
वाणिज्यिक शर्तें और तैनाती विकल्प दीर्घकालिक लागत और जोखिम को प्रभावित करते हैं।
जोखिम और सुरक्षा
कंपनी के प्रोत्साहन उत्पाद चूक, सुरक्षा स्थिति और खुलेपन को आकार देते हैं।
लैंगचेन का भविष्य
लैंगचेन चेन के ग्रैब-बैग से एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन की ओर बढ़ रहा है, लैंगग्राफ विश्वसनीय, स्टेटफुल एजेंटों के लिए टिकाऊ कोर के रूप में है जो मानव समीक्षा को रोक सकता है, फिर से शुरू कर सकता है और शामिल कर सकता है। लैंगस्मिथ के माध्यम से अवलोकन और मूल्यांकन पर अधिक जोर देने की अपेक्षा करें, क्योंकि एलएलएम ऐप्स को उत्पादन में ले जाने वाली टीमों को गुणवत्ता और लागत को मापने की आवश्यकता होती है। व्यापक शर्त: जैसे-जैसे एजेंट प्रमुख पैटर्न बन जाते हैं, सुविधा रैपर्स की तुलना में मजबूत ऑर्केस्ट्रेशन और डिबगिंग टूलिंग अधिक मायने रखती है।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
एक स्टार्टअप एक दस्तावेज़ Q&A बॉट बनाता है जो एक वेक्टर स्टोर से प्रासंगिक पीडीएफ अंशों को पुनः प्राप्त करता है और उन्हें जमीनी उत्तरों के लिए एलएलएम में फीड करता है।
एक डेवलपर एक श्रृंखला बनाता है जो उपयोगकर्ता का अनुरोध लेता है, मौसम एपीआई को एक उपकरण के रूप में कॉल करता है, फिर परिणाम को एक अनुकूल उत्तर में प्रारूपित करता है।
एक उद्यम एक ग्राहक-सहायता एजेंट बनाने के लिए लैंगग्राफ का उपयोग करता है जो रिफंड जारी करने से पहले मानव अनुमोदन के लिए चरणों और विरामों से गुज़रता है।
एक टीम धीमी उत्पादन श्रृंखला के हर चरण का पता लगाने, बाधा कॉल का पता लगाने और परीक्षण सेट के विरुद्ध उत्तर की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए लैंगस्मिथ का उपयोग करती है।
जोखिम और रेलिंग
लॉन्च घोषणाएँ वास्तविक उत्पादन वर्कफ़्लो में स्थिरता को पीछे छोड़ सकती हैं।
एपीआई मूल्य निर्धारण या नीतिगत बदलाव रातों-रात धारणाओं को तोड़ सकते हैं।
एकल-विक्रेता निर्भरता से लॉक-इन और माइग्रेशन लागत बढ़ जाती है।
कार्यान्वयन रोडमैप
अपने स्वयं के कार्यों और डेटासेट का उपयोग करके प्रदाताओं का मूल्यांकन करें।
एकीकरण से पहले गोपनीयता, सुरक्षा और कानूनी शर्तों की समीक्षा करें।
सभी मॉडलों या विक्रेताओं के बीच फ़ॉलबैक योजना बनाए रखें।
रिलीज़ नोट्स की निगरानी करें ताकि रोडमैप परिवर्तन टीमों को आश्चर्यचकित न करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
What is LangChain?
लैंगचेन बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क (और कंपनी) है। यह एलएलएम कॉल्स को चेन करने, डेटा और टूल्स से कनेक्ट करने और मल्टी-स्टेप एजेंटों को व्यवस्थित करने के लिए पुन: प्रयोज्य बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करता है।
लैंगचेन के पीछे केंद्रीय विचार क्या है?
लैंगचेन एलएलएम कॉलों की श्रृंखला, डेटा और टूल कनेक्ट करने और एजेंटों को व्यवस्थित करने के लिए पुन: प्रयोज्य बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करता है।
लैंगचेन को किसने और मोटे तौर पर कब बनाया?
हैरिसन चेज़ ने ChatGPT के एलएलएम अनुप्रयोगों के लोकप्रिय होने से ठीक पहले अक्टूबर 2022 में लैंगचेन लॉन्च किया था।
लैंगचेन पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर लैंगग्राफ का उपयोग किस लिए किया जाता है?
लैंगग्राफ एजेंटों को एक राज्य मशीन/ग्राफ के रूप में मॉडल करता है, जो लूप, शाखाओं और टूल कॉल पर स्पष्ट नियंत्रण देता है।
लैंगस्मिथ की प्राथमिक भूमिका क्या है?
लैंगस्मिथ अवलोकन क्षमता प्रदान करता है: प्रत्येक चरण का पता लगाना, मुद्दों को डीबग करना और उत्पादन में आउटपुट गुणवत्ता का मूल्यांकन करना।
लैंगचेन में, पाइप सिंटैक्स 'प्रॉम्प्ट |' क्या करता है? मॉडल | पार्सर' प्रतिनिधित्व करता है?
घटक एक रननेबल इंटरफ़ेस साझा करते हैं, इसलिए उन्हें लैंगचेन एक्सप्रेशन लैंग्वेज के साथ एकल कॉल करने योग्य पाइपलाइन में बनाया जा सकता है।