LangChain
A LangChain egy nyílt forráskódú keretrendszer (és vállalat) nagy nyelvi modelleken alapuló alkalmazások építésére.
Áttekintés
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
Mély merülés
A Harrison Chase által 2022 októberében, közvetlenül a ChatGPT fellendülés előtt elindított LangChain lett a legnépszerűbb keretrendszer az LLM-ek valódi alkalmazásokba való bekötéséhez. Feltételezése az, hogy a hasznos LLM-alkalmazások ritkán jelennek meg egyetlen felszólításban; modellhívásokat láncolnak, dokumentumokat kérnek le, API-kat hívnak, kimeneteket elemeznek és memóriát karbantartanak. A LangChain szabványosítja ezeket a darabokat promptok, modellek, retrieverek, eszközök és "láncok" absztrakcióival. A LangChain Expression Language (LCEL) segítségével a fejlesztők csőszerű szintaxissal állíthatnak össze komponenseket. A vállalat kibővült egy termékcsomaggal: LangGraph állapotalapú, vezérelhető ügynöki munkafolyamatok grafikonként történő létrehozásához; LangSmith az éles LLM-alkalmazások nyomon követéséhez, hibakereséséhez és kiértékeléséhez; és a LangServe a telepítéshez. Pythonban és JavaScriptben elérhető, több tízezer GitHub-csillaggal és széles körű vállalati alkalmazással rendelkezik, bár egyes kritikusok azzal érvelnek, hogy absztrakciói bonyolultabbá teszik az egyszerű használati eseteket.
Technikai betekintés
A LangChain lényege egy kompozíciós réteg. Az összetevők közös futtatható felületet használnak, így a prompt sablon, egy LLM és egy kimeneti elemző összekapcsolható (prompt | modell | elemző) egyetlen hívhatóvá. A visszakereséssel kiegészített generáláshoz a beágyazott modelleket és a vektortárakat összekapcsolja a releváns kontextus lekéréséhez. A LangGraph állapotgépként modellezi az ügynököket, explicit szabályozást biztosítva a hurkok, ágak és eszközhívások felett.
Stratégiai hatás
Szállítói stratégia
A szállítói ütemterv befolyásolja, hogy csapata milyen funkciókat építhet fel legközelebb.
Költség és költségvetés
A kereskedelmi feltételek és a telepítési lehetőségek befolyásolják a hosszú távú költségeket és kockázatokat.
Kockázat és biztonság
A vállalati ösztönzők alakítják a termék alapértelmezett beállításait, a biztonsági testtartást és a nyitottságot.
A LangChain jövője
A LangChain a láncok zsákjából az ágens-hangszerelés felé fordul, a LangGraph pedig a megbízható, állapotfüggő ügynökök tartós magja, amely szüneteltetheti, folytathatja és beépítheti az emberi ellenőrzést. A LangSmith-en keresztül nagyobb hangsúlyt kell fektetni a megfigyelhetőségre és a kiértékelésre, mivel az LLM-alkalmazásokat éles üzembe helyező csapatoknak mérniük kell a minőséget és a költségeket. A tágabb tét: ahogy az ügynökök válnak a domináns mintává, a robusztus hangszerelés és hibakereső eszközök többet számítanak, mint a kényelmi csomagolóeszközök.
Valós megvalósítás
Egy startup létrehoz egy dokumentum-Q&A botot, amely lekéri a releváns PDF-részleteket egy vektortárból, és továbbítja azokat egy LLM-nek, hogy megalapozott válaszokat kapjon.
A fejlesztő összeállít egy láncot, amely fogad egy felhasználói kérést, eszközként meghív egy időjárási API-t, majd az eredményt barátságos válaszként formázza.
Egy vállalat a LangGraph segítségével olyan ügyfél-támogatási ügynököt épít fel, amely végighalad a lépéseken, és szünetet tart az emberi jóváhagyás érdekében, mielőtt visszatérítést adna ki.
Egy csapat a LangSmith segítségével nyomon követi a lassú gyártási lánc minden lépését, megtalálja a szűk keresztmetszetű hívást, és értékeli a válasz minőségét egy tesztkészlet alapján.
Kockázatok és védőkorlátok
Az indítási bejelentések meghaladhatják a valódi termelési munkafolyamatok stabilitását.
Az API-árazás vagy az irányelvváltások egyik napról a másikra megdönthetik a feltételezéseket.
Az egyszállítótól való függőség növeli a bezárási és migrációs költségeket.
Végrehajtási ütemterv
Értékelje a szolgáltatókat saját feladatai és adatkészletei segítségével.
Az integráció előtt tekintse át az adatvédelmi, biztonsági és jogi feltételeket.
Tartsa fenn a tartalék tervet a modellek vagy szállítók között.
Figyelje a kiadási megjegyzéseket, hogy az ütemterv változásai ne lepjék meg a csapatokat.
Folytassa a felfedezést
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
Következő útmutató
Cresta Contact Center AI
Gyakran ismételt kérdések
What is LangChain?
A LangChain egy nyílt forráskódú keretrendszer (és vállalat) nagy nyelvi modelleken alapuló alkalmazások építésére. Újrafelhasználható építőelemeket biztosít az LLM-hívások láncolásához, az adatokhoz és eszközökhöz való kapcsolódáshoz, valamint a többlépcsős ügynökök összehangolásához.
Mi a LangChain központi gondolata?
A LangChain újrafelhasználható építőelemeket biztosít az LLM-hívások láncolásához, adatok és eszközök összekapcsolásához, valamint ügynökök összehangolásához.
Ki hozta létre a LangChaint és nagyjából mikor?
Harrison Chase 2022 októberében indította el a LangChaint, közvetlenül azelőtt, hogy ChatGPT népszerűsítette volna az LLM alkalmazásokat.
Mire használják a LangGraph-ot a LangChain ökoszisztémán belül?
A LangGraph állapotgépként/gráfként modellezi az ügynököket, explicit szabályozást biztosítva a hurkok, ágak és eszközhívások felett.
Mi LangSmith elsődleges szerepe?
A LangSmith biztosítja a megfigyelhetőséget: az egyes lépések nyomon követését, a problémák hibakeresését és a kimeneti minőség értékelését a gyártás során.
A LangChain programban mit jelez a cső szintaxisa | modell | parser' képvisel?
Az összetevők futtatható felületen osztoznak, így a LangChain Expression Language segítségével egyetlen hívható folyamattá alakíthatók.