แลงเชน
LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส (และบริษัท) สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ภาพรวม
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
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
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
กลยุทธ์ของผู้ขาย
โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป
ต้นทุนและงบประมาณ
ข้อกำหนดทางการค้าและตัวเลือกการใช้งานส่งผลต่อต้นทุนและความเสี่ยงในระยะยาว
ความเสี่ยงและความปลอดภัย
สิ่งจูงใจของบริษัทจะกำหนดค่าเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ ท่าทางที่ปลอดภัย และความเปิดกว้าง
อนาคตของ LangChain
LangChain กำลังเปลี่ยนจากกลุ่มโซ่ไปสู่การประสานงานของตัวแทน โดยมี LangGraph เป็นแกนหลักที่ทนทานสำหรับตัวแทนที่เชื่อถือได้และมีสถานะ ซึ่งสามารถหยุดชั่วคราว ดำเนินการต่อ และรวมการตรวจสอบโดยมนุษย์ได้ คาดหวังการเน้นที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในเรื่องความสามารถในการสังเกตและการประเมินผลผ่าน LangSmith เนื่องจากทีมที่ย้ายแอป LLM ไปสู่การใช้งานจริงจำเป็นต้องวัดคุณภาพและต้นทุน เดิมพันที่กว้างขึ้น: เมื่อตัวแทนกลายเป็นรูปแบบที่โดดเด่น การจัดการที่มีประสิทธิภาพและเครื่องมือการแก้ไขจุดบกพร่องมีความสำคัญมากกว่าการห่อแบบอำนวยความสะดวก
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
สตาร์ทอัพจะสร้างบอทถามตอบเอกสารที่ดึงข้อความ PDF ที่เกี่ยวข้องจากร้านค้าเวกเตอร์ และป้อนไปยัง LLM เพื่อหาคำตอบที่มีเหตุผล
นักพัฒนาเขียนห่วงโซ่ที่รับคำขอของผู้ใช้ เรียก API สภาพอากาศเป็นเครื่องมือ จากนั้นจัดรูปแบบผลลัพธ์เป็นการตอบกลับที่เป็นมิตร
องค์กรใช้ LangGraph เพื่อสร้างตัวแทนสนับสนุนลูกค้าที่วนขั้นตอนและหยุดชั่วคราวเพื่อขออนุมัติจากมนุษย์ก่อนจะคืนเงิน
ทีมงานใช้ LangSmith เพื่อติดตามทุกขั้นตอนของห่วงโซ่การผลิตที่ช้า ค้นหาปัญหาคอขวด และประเมินคุณภาพคำตอบโดยเทียบกับชุดทดสอบ
ความเสี่ยงและรั้ว
การประกาศเปิดตัวอาจแซงหน้าความเสถียรในขั้นตอนการทำงานจริง
การกำหนดราคา API หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายสามารถทำลายสมมติฐานได้ในชั่วข้ามคืน
การพึ่งพาผู้ขายรายเดียวจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการล็อคอินและการย้ายข้อมูล
แผนงานการดำเนินงาน
ประเมินผู้ให้บริการโดยใช้งานและชุดข้อมูลของคุณเอง
ตรวจสอบความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และข้อกำหนดทางกฎหมายก่อนรวมระบบ
รักษาแผนสำรองสำหรับรุ่นหรือผู้จำหน่าย
ตรวจสอบบันทึกประจำรุ่นเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงแผนงานไม่ทำให้ทีมแปลกใจ
สำรวจต่อไป
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
คำแนะนำต่อไป
ศูนย์ติดต่อ Cresta AI
คำถามที่พบบ่อย
What is LangChain?
LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส (และบริษัท) สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยมี Building Block ที่นำมาใช้ซ้ำได้สำหรับการเชื่อมโยงการโทร LLM การเชื่อมต่อกับข้อมูลและเครื่องมือ และการจัดการเอเจนต์แบบหลายขั้นตอน
แนวคิดหลักเบื้องหลัง LangChain คืออะไร?
LangChain จัดเตรียม Building Block ที่นำมาใช้ซ้ำได้เพื่อเชื่อมโยงการโทร LLM เชื่อมต่อข้อมูลและเครื่องมือ และประสานตัวแทน
ใครเป็นผู้สร้าง LangChain และเมื่อใด?
Harrison Chase เปิดตัว LangChain ในเดือนตุลาคม 2022 ก่อนที่ ChatGPT จะทำให้แอปพลิเคชัน LLM ได้รับความนิยม
LangGraph ใช้ทำอะไรภายในระบบนิเวศของ LangChain?
LangGraph จำลองเอเจนต์เป็นเครื่องสถานะ/กราฟ ให้การควบคุมลูป สาขา และการเรียกเครื่องมืออย่างชัดเจน
บทบาทหลักของ LangSmith คืออะไร?
LangSmith ให้ความสามารถในการสังเกต: การติดตามแต่ละขั้นตอน การแก้ไขจุดบกพร่อง และการประเมินคุณภาพผลผลิตในการผลิต
ใน LangChain ไวยากรณ์ไปป์ 'พร้อมท์ | รุ่น | parser' เป็นตัวแทนของ?
คอมโพเนนต์ใช้อินเทอร์เฟซ Runnable ร่วมกัน เพื่อให้สามารถประกอบด้วย LangChain Expression Language ลงในไปป์ไลน์เดียวที่สามารถเรียกได้