LangChain
LangChain to platforma (i firma) typu open source do tworzenia aplikacji opartych na dużych modelach językowych.
Przegląd
Zapewnia wielokrotnego użytku elementy budulcowe do łączenia wywołań LLM, łączenia się z danymi i narzędziami oraz orkiestracji wieloetapowych agentów.
Głębokie nurkowanie
Uruchomiony przez Harrisona Chase’a w październiku 2022 r., tuż przed boomem ChatGPT, LangChain stał się najpopularniejszym frameworkiem do okablowania LLM w rzeczywistych aplikacjach. Założeniem jest, że przydatne aplikacje LLM rzadko są pojedynczym monitem; łączą wywołania modeli, pobierają dokumenty, wywołują interfejsy API, analizują dane wyjściowe i zarządzają pamięcią. LangChain standaryzuje te elementy za pomocą abstrakcji podpowiedzi, modeli, aporterów, narzędzi i „łańcuchów”. Język wyrażeń LangChain (LCEL) umożliwia programistom tworzenie komponentów ze składnią w stylu potoku. Firma rozszerzyła swoją ofertę o pakiet produktów: LangGraph do tworzenia stanowych, kontrolowanych przepływów pracy agentów w postaci wykresów; LangSmith do śledzenia, debugowania i oceny aplikacji LLM w produkcji; i LangServe do wdrożenia. Dostępny w Pythonie i JavaScript, ma dziesiątki tysięcy gwiazdek na GitHubie i jest szeroko stosowany w przedsiębiorstwach, chociaż niektórzy krytycy twierdzą, że jego abstrakcje zwiększają złożoność prostych przypadków użycia.
Wgląd techniczny
W swej istocie LangChain jest warstwą kompozycji. Komponenty mają wspólny interfejs Runnable, więc szablon podpowiedzi, LLM i parser wyjściowy można połączyć razem (podpowiedź | model | parser) w jeden wywoływalny. W przypadku generowania wspomaganego wyszukiwaniem łączy modele osadzania i magazyny wektorów w celu pobrania odpowiedniego kontekstu. LangGraph modeluje agentów jako maszynę stanów, dając wyraźną kontrolę nad pętlami, rozgałęzieniami i wywołaniami narzędzi.
Wpływ strategiczny
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.
Przyszłość LangChaina
LangChain przechodzi od worka łańcuchów do orkiestracji agentów, a LangGraph stanowi trwały rdzeń dla niezawodnych agentów zapewniających stany, którzy mogą wstrzymywać, wznawiać i uwzględniać kontrolę manualną. Spodziewaj się głębszego nacisku na obserwowalność i ocenę za pośrednictwem LangSmith, ponieważ zespoły przenoszące aplikacje LLM do środowiska produkcyjnego muszą mierzyć jakość i koszty. Szerszy wybór: w miarę jak agenci stają się dominującym wzorcem, solidna orkiestracja i narzędzia do debugowania mają większe znaczenie niż wygodne opakowania.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Startup tworzy bota pytań i odpowiedzi do dokumentów, który pobiera odpowiednie fragmenty plików PDF ze sklepu wektorowego i przekazuje je do LLM w celu uzyskania konkretnych odpowiedzi.
Programista tworzy łańcuch, który przyjmuje żądanie użytkownika, wywołuje interfejs API pogody jako narzędzie, a następnie formatuje wynik w przyjazną odpowiedź.
Przedsiębiorstwo używa LangGraph do zbudowania agenta obsługi klienta, który przechodzi przez kolejne etapy i wstrzymuje się do zatwierdzenia przez człowieka przed wydaniem zwrotu pieniędzy.
Zespół używa LangSmith do śledzenia każdego etapu powolnego łańcucha produkcyjnego, znajdowania wąskiego gardła i oceniania jakości odpowiedzi na podstawie zestawu testowego.
Zagrożenia i poręcze
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.
Plan wdrożenia
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
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
Następny poradnik
Centrum kontaktowe Cresta AI
Często zadawane pytania
Czym jest LangChain?
LangChain to platforma (i firma) typu open source do tworzenia aplikacji opartych na dużych modelach językowych. Zapewnia elementy składowe wielokrotnego użytku do łączenia wywołań LLM, łączenia się z danymi i narzędziami oraz organizowania wieloetapowych agentów.
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.