NastępnyNastępny poradnik
Centrum kontaktowe Cresta AI
Firmy
PRZEWODNIK FIRM
LangChain
LangChain offers components and integrations for LLM applications.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~1 min
Na tej stronie1 minuta czytania
Przegląd
LangGraph supports explicit stateful graph workflows, including persistence and human interruptions; LangSmith provides tracing and evaluation tools. These libraries provide mechanisms, while application developers choose the workflow and validation policy.
Głębokie nurkowanie
LangChain provides reusable components for model calls, prompts, tools, and output handling. LangGraph represents execution as a graph with state; checkpointers make thread state available across pauses, and interrupts can route selected steps to a human. LangSmith supports tracing and evaluation, including dataset-based offline tests and production-trace online evaluations. These capabilities do not guarantee an agent is reliable without task-specific testing and controls.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Compose a prompt, chat model, and output parser as a sequence of application steps.
Use a LangGraph checkpointer to preserve thread state across an interrupted run.
Pause a graph at a human review step and resume after the reviewer supplies input.
Run a LangSmith offline evaluation on curated examples before changing an application.
Przyszłość LangChaina
For agentic applications, begin with bounded workflows, inspect traces, and evaluate representative cases. Add human review where the consequence of an action warrants it; framework features are implementation options rather than proof that a workflow is safe.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Strategia dostawcy. Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć.
- Koszt i budżet. Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość.
Uważaj na
- Ogłoszenia o wprowadzeniu na rynek mogą przekroczyć stabilność w rzeczywistych przepływach pracy.
- Ceny interfejsów API lub zmiany zasad mogą z dnia na dzień złamać założenia.
- Zależność od jednego dostawcy zwiększa koszty uzależnienia i migracji.
Kolejne kroki
- Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych.
- Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa.
- Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców.
- Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the LangChain quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Czym jest LangChain?
LangChain offers components and integrations for LLM applications. LangGraph supports explicit stateful graph workflows, including persistence and human interruptions; LangSmith provides tracing and evaluation tools. These libraries provide mechanisms, while application developers choose the workflow and validation policy.
Jaka jest główna idea LangChain?
LangChain zapewnia elementy składowe wielokrotnego użytku do łączenia połączeń LLM, łączenia danych i narzędzi oraz organizowania agentów.
Kto stworzył LangChain i mniej więcej kiedy?
Harrison Chase uruchomił LangChain w październiku 2022 r., tuż przed spopularyzowaniem aplikacji LLM przez ChatGPT.
Do czego służy LangGraph w ekosystemie LangChain?
LangGraph modeluje agentów jako maszynę/wykres stanu, dając wyraźną kontrolę nad pętlami, rozgałęzieniami i wywołaniami narzędzi.
Jaka jest główna rola LangSmitha?
LangSmith zapewnia obserwowalność: śledzenie każdego kroku, debugowanie problemów i ocenę jakości wyników w produkcji.
Co w LangChain oznacza składnia potoku „podpowiedź | modelka | parser” reprezentuje?
Komponenty mają wspólny interfejs Runnable, dzięki czemu można je połączyć za pomocą języka LangChain Expression Language w jeden wywoływalny potok.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat