Mai departeUrmătorul ghid
Cresta Contact Center AI
Companii
GHID Firme
LangChain
LangChain offers components and integrations for LLM applications.
Ascultă acest ghidNarativ AI · ~1 min
Pe această pagină1 minut de citit
Prezentare generală
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.
Scufundare în profunzime
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.
Implementare în lumea reală
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.
Viitorul LangChain
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.
Punând-o în practică
De ce contează
- Strategia furnizorului. Foile de parcurs ale furnizorilor influențează caracteristicile pe care echipa ta le poate construi în continuare.
- Cost și buget. Condițiile comerciale și opțiunile de implementare afectează costurile și riscurile pe termen lung.
- Risc și siguranță. Stimulentele companiei modelează valorile implicite ale produselor, postura de siguranță și deschiderea.
Atenție la
- Anunțurile de lansare pot depăși stabilitatea în fluxurile de producție reale.
- Prețurile API sau schimbările de politică pot rupe ipoteze peste noapte.
- Dependența de un singur furnizor crește costurile de blocare și migrare.
Următorii pași
- Evaluați furnizorii folosind propriile sarcini și seturi de date.
- Examinați confidențialitatea, securitatea și condițiile legale înainte de integrare.
- Mențineți un plan alternativ pentru modele sau furnizori.
- Monitorizați notele de lansare, astfel încât modificările foii de parcurs să nu surprindă echipele.
Continuați să explorați
Buletin gratuit
Primește briefingul zilnic AI
Trei povești AI verificate în fiecare dimineață de zi lucrătoare, scrise în engleză simplă. Gratuit pentru totdeauna, fără reclame.
Un e-mail în fiecare zi lucrătoare. Dezabonare cu un singur clic. Nu vindem niciodată și nu împărtășim adresa ta.
Testează-te
Take the LangChain quiz
Feedback instantaneu la fiecare răspuns și un certificat partajabil cu un ID verificabil după ce parcurgi un curs.
Susține educația AI gratuită. AI Understanding este o organizație nonprofit 501(c)(3) — fără reclame, fără barieră de plată, pentru totdeauna. Fă o donație
Întrebări frecvente
Ce este 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.
Care este ideea centrală din spatele LangChain?
LangChain oferă blocuri reutilizabile pentru a înlănțui apelurile LLM, a conecta date și instrumente și pentru a orchestra agenți.
Cine a creat LangChain și, aproximativ, când?
Harrison Chase a lansat LangChain în octombrie 2022, chiar înainte ca ChatGPT să popularizeze aplicațiile LLM.
Pentru ce este folosit LangGraph în cadrul ecosistemului LangChain?
LangGraph modelează agenții ca o mașină de stare/graf, oferind control explicit asupra buclelor, ramurilor și apelurilor de instrumente.
Care este rolul principal al lui LangSmith?
LangSmith oferă observabilitate: urmărirea fiecărui pas, depanarea problemelor și evaluarea calității rezultatelor în producție.
În LangChain, ce indică sintaxa pipei „prompt | model | parser' reprezintă?
Componentele partajează o interfață Runnable, astfel încât să poată fi compuse cu LangChain Expression Language într-o singură conductă apelabilă.
Continuați să învățați
Ghiduri conexe
Mai multe ghiduri alese pentru acest subiect