ภาพรวม
LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส (และบริษัท) สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยมี Building Block ที่นำมาใช้ซ้ำได้สำหรับการเชื่อมโยงการโทร LLM การเชื่อมต่อกับข้อมูลและเครื่องมือ และการจัดการเอเจนต์แบบหลายขั้นตอน
LangChain เป็นที่เข้าใจดีที่สุดในบริบทของกลยุทธ์ การเข้าถึงโมเดล การตัดสินใจเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม และความร่วมมือในระบบนิเวศ
เจาะลึก
เปิดตัวโดย Harrison Chase ในเดือนตุลาคม 2022 ก่อนที่ ChatGPT จะบูม LangChain กลายเป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการวางสาย LLM เข้ากับแอปพลิเคชันจริง หลักฐานก็คือแอป LLM ที่มีประโยชน์นั้นแทบจะไม่ได้รับการแจ้งเตือนเพียงครั้งเดียว พวกเขาเชื่อมโยงการเรียกโมเดล ดึงเอกสาร เรียก API แยกวิเคราะห์เอาต์พุต และรักษาหน่วยความจำ LangChain สร้างมาตรฐานให้กับชิ้นส่วนเหล่านี้ด้วยนามธรรมสำหรับ prompts, model,ดึงข้อมูล, tools และ 'chains' LangChain Expression Language (LCEL) ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนส่วนประกอบด้วยไวยากรณ์แบบไปป์ได้ บริษัทขยายไปสู่ชุดผลิตภัณฑ์: LangGraph สำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์ตัวแทนแบบมีสถานะและควบคุมได้เป็นกราฟ; LangSmith สำหรับการติดตาม ดีบัก และประเมินแอป LLM ในการผลิต และ LangServe สำหรับการปรับใช้ พร้อมใช้งานใน Python และ JavaScript โดยมีดาว GitHub นับหมื่นดาวและการนำไปใช้ในวงกว้างระดับองค์กร แม้ว่านักวิจารณ์บางคนแย้งว่านามธรรมของมันเพิ่มความซับซ้อนให้กับกรณีการใช้งานที่เรียบง่าย
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
หัวใจสำคัญของ LangChain คือเลเยอร์การเรียบเรียง คอมโพเนนต์ใช้อินเทอร์เฟซ Runnable ร่วมกัน ดังนั้นเทมเพลตพร้อมต์ LLM และตัวแยกวิเคราะห์เอาต์พุตสามารถไพพ์ร่วมกัน (พร้อมท์ | โมเดล | ตัวแยกวิเคราะห์) ให้เป็นสายเดียวที่เรียกได้ สำหรับรุ่นที่ดึงข้อมูลมาเสริม จะเชื่อมต่อโมเดลที่ฝังไว้และร้านค้าเวกเตอร์เพื่อดึงบริบทที่เกี่ยวข้อง LangGraph จำลองเอเจนต์เป็นเครื่องสถานะ ซึ่งให้การควบคุมลูป สาขา และการเรียกเครื่องมืออย่างชัดเจน
การเรียนรู้ LangChain
LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส (และบริษัท) สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยมี Building Block ที่นำมาใช้ซ้ำได้สำหรับการเชื่อมโยงการโทร LLM การเชื่อมต่อกับข้อมูลและเครื่องมือ และการจัดการเอเจนต์แบบหลายขั้นตอน LangChain เป็นที่เข้าใจดีที่สุดในบริบทของกลยุทธ์ การเข้าถึงโมเดล การตัดสินใจเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม และความร่วมมือในระบบนิเวศ เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ปฏิบัติต่อ LangChain เสมือนเป็นโมเดลการดำเนินงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ
ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้ LangChain จะประเมินกลยุทธ์ของผู้ขาย ความน่าเชื่อถือของแผนงาน และความเสี่ยงในการล็อคอินก่อนตัดสินใจ โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน
โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป ในขณะเดียวกัน การประกาศเปิดตัวอาจแซงหน้าความเสถียรในขั้นตอนการทำงานจริง แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป
โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
ข้อกำหนดทางการค้าและตัวเลือกการใช้งานส่งผลต่อต้นทุนและความเสี่ยงในระยะยาว
ข้อกำหนดทางการค้าและตัวเลือกการใช้งานส่งผลต่อต้นทุนและความเสี่ยงในระยะยาว ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
สิ่งจูงใจของบริษัทจะกำหนดค่าเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ ท่าทางที่ปลอดภัย และความเปิดกว้าง
สิ่งจูงใจของบริษัทจะกำหนดค่าเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ ท่าทางที่ปลอดภัย และความเปิดกว้าง ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
สตาร์ทอัพจะสร้างบอทถามตอบเอกสารที่ดึงข้อความ PDF ที่เกี่ยวข้องจากร้านค้าเวกเตอร์ และป้อนไปยัง LLM เพื่อหาคำตอบที่มีเหตุผล
นักพัฒนาเขียนห่วงโซ่ที่รับคำขอของผู้ใช้ เรียก API สภาพอากาศเป็นเครื่องมือ จากนั้นจัดรูปแบบผลลัพธ์เป็นการตอบกลับที่เป็นมิตร
องค์กรใช้ LangGraph เพื่อสร้างตัวแทนสนับสนุนลูกค้าที่วนขั้นตอนและหยุดชั่วคราวเพื่อขออนุมัติจากมนุษย์ก่อนจะคืนเงิน
ทีมงานใช้ LangSmith เพื่อติดตามทุกขั้นตอนของห่วงโซ่การผลิตที่ช้า ค้นหาปัญหาคอขวด และประเมินคุณภาพคำตอบโดยเทียบกับชุดทดสอบ
รูปแบบการดำเนินงาน
LangChain ในทางปฏิบัติ
สตาร์ทอัพจะสร้างบอทถามตอบเอกสารที่ดึงข้อความ PDF ที่เกี่ยวข้องจากร้านค้าเวกเตอร์ และป้อนไปยัง LLM เพื่อหาคำตอบที่มีเหตุผล
สตาร์ทอัพสร้างบอตถามตอบเอกสารที่ดึงข้อความ PDF ที่เกี่ยวข้องจากร้านค้าเวกเตอร์และป้อนไปยัง LLM เพื่อรับคำตอบที่มีเหตุผล ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
LangChain ในทางปฏิบัติ
นักพัฒนาเขียนห่วงโซ่ที่รับคำขอของผู้ใช้ เรียก API สภาพอากาศเป็นเครื่องมือ จากนั้นจัดรูปแบบผลลัพธ์เป็นการตอบกลับที่เป็นมิตร
นักพัฒนาสร้างห่วงโซ่ที่รับคำขอของผู้ใช้ เรียก API สภาพอากาศเป็นเครื่องมือ จากนั้นจัดรูปแบบผลลัพธ์เป็นการตอบกลับที่เป็นมิตร ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
LangChain ในทางปฏิบัติ
องค์กรใช้ LangGraph เพื่อสร้างตัวแทนสนับสนุนลูกค้าที่วนขั้นตอนและหยุดชั่วคราวเพื่อขออนุมัติจากมนุษย์ก่อนจะคืนเงิน
องค์กรใช้ LangGraph เพื่อสร้างตัวแทนฝ่ายสนับสนุนลูกค้าที่วนซ้ำขั้นตอนและหยุดชั่วคราวเพื่อการอนุมัติโดยมนุษย์ก่อนที่จะออกการคืนเงิน ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
LangChain ในทางปฏิบัติ
ทีมงานใช้ LangSmith เพื่อติดตามทุกขั้นตอนของห่วงโซ่การผลิตที่ช้า ค้นหาปัญหาคอขวด และประเมินคุณภาพคำตอบโดยเทียบกับชุดทดสอบ
ทีมใช้ LangSmith เพื่อติดตามทุกขั้นตอนของห่วงโซ่การผลิตที่ช้า ค้นหาการเรียกคอขวด และประเมินคุณภาพคำตอบเทียบกับชุดทดสอบ โดยปกติแล้วทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
ความเสี่ยงและรั้ว
การประกาศเปิดตัวอาจแซงหน้าความเสถียรในขั้นตอนการทำงานจริง
การกำหนดราคา API หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายสามารถทำลายสมมติฐานได้ในชั่วข้ามคืน
การพึ่งพาผู้ขายรายเดียวจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการล็อคอินและการย้ายข้อมูล
แผนงานการดำเนินงาน
ประเมินผู้ให้บริการโดยใช้งานและชุดข้อมูลของคุณเอง
ประเมินผู้ให้บริการโดยใช้งานและชุดข้อมูลของคุณเอง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
ตรวจสอบความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และข้อกำหนดทางกฎหมายก่อนรวมระบบ
ตรวจสอบความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และข้อกำหนดทางกฎหมายก่อนรวมระบบ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
รักษาแผนสำรองสำหรับรุ่นหรือผู้จำหน่าย
รักษาแผนสำรองสำหรับรุ่นหรือผู้จำหน่าย ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
ตรวจสอบบันทึกประจำรุ่นเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงแผนงานไม่ทำให้ทีมแปลกใจ
ตรวจสอบบันทึกประจำรุ่นเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงแผนงานไม่ทำให้ทีมแปลกใจ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น