LangChain
LangChain è un framework (e una società) open source per la creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni.
Panoramica
Fornisce blocchi di costruzione riutilizzabili per concatenare chiamate LLM, collegarsi a dati e strumenti e orchestrare agenti multi-passaggio.
Immersione profonda
Lanciato da Harrison Chase nell'ottobre 2022, poco prima del boom di ChatGPT, LangChain è diventato il framework più popolare per collegare gli LLM ad applicazioni reali. La sua premessa è che le app LLM utili raramente sono un unico prompt; concatenano le chiamate ai modelli, recuperano documenti, chiamano API, analizzano gli output e mantengono la memoria. LangChain standardizza questi pezzi con astrazioni per prompt, modelli, retriever, strumenti e "catene". LangChain Expression Language (LCEL) consente agli sviluppatori di comporre componenti con una sintassi in stile pipe. L'azienda si è espansa in una suite di prodotti: LangGraph per la creazione di flussi di lavoro con agenti stateful e controllabili come grafici; LangSmith per il tracciamento, il debug e la valutazione delle app LLM in produzione; e LangServe per la distribuzione. Disponibile in Python e JavaScript, ha decine di migliaia di stelle GitHub e un'ampia adozione aziendale, anche se alcuni critici sostengono che le sue astrazioni aggiungano complessità per casi d'uso semplici.
Approfondimento tecnico
Fondamentalmente LangChain è uno strato di composizione. I componenti condividono un'interfaccia Runnable comune, quindi un modello di prompt, un LLM e un parser di output possono essere collegati insieme (prompt | modello | parser) in un unico richiamabile. Per la generazione aumentata con recupero, collega modelli di incorporamento e archivi di vettori per recuperare il contesto pertinente. LangGraph modella gli agenti come una macchina a stati, fornendo un controllo esplicito su cicli, rami e chiamate agli strumenti.
Impatto strategico
Strategia del fornitore
Le roadmap dei fornitori influenzano le funzionalità che il tuo team può sviluppare successivamente.
Costo e budget
I termini commerciali e le opzioni di implementazione influiscono sui costi e sui rischi a lungo termine.
Rischio e sicurezza
Gli incentivi aziendali modellano le impostazioni predefinite dei prodotti, la postura di sicurezza e l’apertura.
Il futuro di LangChain
LangChain si sta trasformando da un insieme di catene verso l'orchestrazione degli agenti, con LangGraph come nucleo durevole per agenti affidabili e con stato in grado di mettere in pausa, riprendere e incorporare la revisione umana. Aspettatevi una maggiore enfasi sull'osservabilità e sulla valutazione tramite LangSmith, poiché i team che spostano le app LLM in produzione devono misurare qualità e costi. La scommessa più ampia: man mano che gli agenti diventano il modello dominante, una solida orchestrazione e strumenti di debug contano più dei comodi wrapper.
Implementazione nel mondo reale
Una startup crea un bot di domande e risposte sui documenti che recupera i passaggi PDF rilevanti da un archivio vettoriale e li invia a un LLM per risposte fondate.
Uno sviluppatore compone una catena che accetta una richiesta dell'utente, chiama un'API meteo come strumento, quindi formatta il risultato in una risposta amichevole.
Un'azienda utilizza LangGraph per creare un agente di assistenza clienti che esegue ciclicamente i passaggi e fa pause per l'approvazione umana prima di emettere rimborsi.
Un team utilizza LangSmith per tracciare ogni fase di una catena di produzione lenta, trovare la chiamata con collo di bottiglia e valutare la qualità della risposta rispetto a un set di test.
Rischi e guardrail
Gli annunci di lancio potrebbero superare la stabilità nei flussi di lavoro di produzione reali.
I prezzi delle API o i cambiamenti politici possono infrangere le ipotesi da un giorno all’altro.
La dipendenza da un unico fornitore aumenta i costi di lock-in e di migrazione.
Tabella di marcia per l'implementazione
Valuta i fornitori utilizzando le tue attività e i tuoi set di dati.
Esamina la privacy, la sicurezza e i termini legali prima dell'integrazione.
Mantenere un piano di riserva tra modelli o fornitori.
Monitora le note di rilascio in modo che le modifiche alla roadmap non sorprendano i team.
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Domande frequenti
Cos'è LangChain?
LangChain è un framework (e una società) open source per la creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni. Fornisce elementi costitutivi riutilizzabili per concatenare chiamate LLM, connettersi a dati e strumenti e orchestrare agenti in più fasi.
Qual è l’idea centrale dietro LangChain?
LangChain fornisce elementi costitutivi riutilizzabili per concatenare chiamate LLM, connettere dati e strumenti e orchestrare gli agenti.
Chi ha creato LangChain e più o meno quando?
Harrison Chase ha lanciato LangChain nell'ottobre 2022, poco prima che ChatGPT rendesse popolari le applicazioni LLM.
A cosa serve LangGraph all'interno dell'ecosistema LangChain?
LangGraph modella gli agenti come una macchina/grafo a stati, fornendo un controllo esplicito su cicli, rami e chiamate a strumenti.
Qual è il ruolo principale di LangSmith?
LangSmith offre osservabilità: tracciamento di ogni passaggio, debug dei problemi e valutazione della qualità dell'output in produzione.
In LangChain, cosa richiede la sintassi della pipe | modello | parser' rappresenta?
I componenti condividono un'interfaccia Runnable, quindi possono essere composti con LangChain Expression Language in un'unica pipeline richiamabile.