PANDUAN Syarikat

LangChain

LangChain ialah rangka kerja sumber terbuka (dan syarikat) untuk membina aplikasi yang dikuasakan oleh model bahasa yang besar.

2 min dibacaKemas kini terakhir

Gambaran keseluruhan

It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.

Menyelam dalam

Dilancarkan oleh Harrison Chase pada Oktober 2022, sejurus sebelum ledakan ChatGPT, LangChain menjadi rangka kerja paling popular untuk pendawaian LLM ke dalam aplikasi sebenar. Premisnya ialah apl LLM yang berguna jarang sekali sahaja; mereka merantai panggilan model, mendapatkan semula dokumen, memanggil API, menghuraikan output dan mengekalkan memori. LangChain menyeragamkan kepingan ini dengan abstraksi untuk gesaan, model, retriever, alatan dan 'rantai'. LangChain Expression Language (LCEL) membolehkan pembangun mengarang komponen dengan sintaks gaya paip. Syarikat itu berkembang menjadi suite produk: LangGraph untuk membina aliran kerja ejen yang boleh dikawal sebagai graf; LangSmith untuk mengesan, menyahpepijat dan menilai apl LLM dalam pengeluaran; dan LangServe untuk penempatan. Tersedia dalam Python dan JavaScript, ia mempunyai puluhan ribu bintang GitHub dan penggunaan perusahaan yang luas, walaupun sesetengah pengkritik berpendapat abstraksinya menambah kerumitan untuk kes penggunaan yang mudah.

Wawasan Teknikal

Pada intinya LangChain ialah lapisan gubahan. Komponen berkongsi antara muka Runnable biasa, jadi templat segera, LLM dan penghurai output boleh disalurkan bersama (prompt | model | parser) ke dalam satu boleh panggil. Untuk penjanaan tambahan semula, ia menghubungkan model pembenaman dan stor vektor untuk mengambil konteks yang berkaitan. LangGraph memodelkan ejen sebagai mesin keadaan, memberikan kawalan eksplisit ke atas gelung, cawangan dan panggilan alat.

Kesan Strategik

Strategi vendor

Peta jalan vendor mempengaruhi ciri yang boleh dibina oleh pasukan anda seterusnya.

Kos dan bajet

Terma komersial dan pilihan penggunaan mempengaruhi kos dan risiko jangka panjang.

Risiko dan keselamatan

Insentif syarikat membentuk keingkaran produk, postur keselamatan dan keterbukaan.

Masa Depan LangChain

LangChain berpaling daripada beg rampasan rantai ke arah orkestrasi ejen, dengan LangGraph sebagai teras tahan lama untuk ejen yang boleh dipercayai dan berstatus yang boleh menjeda, menyambung semula dan menggabungkan semakan manusia. Jangkakan penekanan yang lebih mendalam pada kebolehmerhatian dan penilaian melalui LangSmith, kerana pasukan yang memindahkan apl LLM ke pengeluaran perlu mengukur kualiti dan kos. Pertaruhan yang lebih luas: apabila ejen menjadi corak yang dominan, orkestrasi yang mantap dan alatan penyahpepijatan lebih penting daripada pembalut kemudahan.

Pelaksanaan Dunia Sebenar

Permulaan membina bot Soal Jawab dokumen yang mendapatkan semula petikan PDF yang berkaitan daripada kedai vektor dan menyuapkannya ke LLM untuk mendapatkan jawapan berasaskan.

Pembangun mengarang rantaian yang mengambil permintaan pengguna, memanggil API cuaca sebagai alat, kemudian memformatkan hasilnya menjadi balasan mesra.

Sebuah perusahaan menggunakan LangGraph untuk membina ejen sokongan pelanggan yang mengikuti langkah-langkah dan menjeda untuk kelulusan manusia sebelum mengeluarkan bayaran balik.

Pasukan menggunakan LangSmith untuk mengesan setiap langkah rantaian pengeluaran yang perlahan, mencari panggilan kesesakan dan menilai kualiti jawapan terhadap set ujian.

Risiko & Pengawal

Pengumuman pelancaran mungkin melebihi kestabilan dalam aliran kerja pengeluaran sebenar.

Harga API atau anjakan dasar boleh memecahkan andaian semalaman.

Kebergantungan vendor tunggal meningkatkan kos kunci masuk dan penghijrahan.

Hala Tuju Pelaksanaan

1

Nilai penyedia menggunakan tugasan dan set data anda sendiri.

2

Semak privasi, keselamatan dan syarat undang-undang sebelum penyepaduan.

3

Kekalkan pelan sandaran merentas model atau vendor.

4

Pantau nota keluaran supaya perubahan peta jalan tidak mengejutkan pasukan.

Teruskan Meneroka

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.

Mulakan kuiz

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Panduan seterusnya

Pusat Perhubungan Cresta AI

Soalan lazim

What is LangChain?

LangChain ialah rangka kerja sumber terbuka (dan syarikat) untuk membina aplikasi yang dikuasakan oleh model bahasa yang besar. Ia menyediakan blok binaan boleh guna semula untuk merantai panggilan LLM, menyambung kepada data dan alatan, dan mengatur ejen berbilang langkah.

Apakah idea utama di sebalik LangChain?

LangChain menyediakan blok binaan boleh guna semula untuk merantai panggilan LLM, menyambung data dan alatan, dan mengatur ejen.

Siapa yang mencipta LangChain dan kira-kira bila?

Harrison Chase melancarkan LangChain pada Oktober 2022, sejurus sebelum ChatGPT mempopularkan aplikasi LLM.

Apakah kegunaan LangGraph dalam ekosistem LangChain?

LangGraph memodelkan ejen sebagai mesin/graf keadaan, memberikan kawalan eksplisit ke atas gelung, cawangan dan panggilan alat.

Apakah peranan utama LangSmith?

LangSmith menyediakan pemerhatian: mengesan setiap langkah, isu penyahpepijatan dan menilai kualiti output dalam pengeluaran.

Dalam LangChain, apakah yang digesa oleh sintaks paip | model | parser' mewakili?

Komponen berkongsi antara muka Runnable, supaya ia boleh digubah dengan LangChain Expression Language ke dalam satu saluran paip boleh panggil.