Şirketler KILAVUZU

LangChain

LangChain, büyük dil modelleriyle desteklenen uygulamalar oluşturmaya yönelik açık kaynaklı bir çerçevedir (ve şirkettir).

Genel Bakış

LangChain, büyük dil modelleriyle desteklenen uygulamalar oluşturmaya yönelik açık kaynaklı bir çerçevedir (ve şirkettir). LLM çağrılarını zincirlemek, verilere ve araçlara bağlanmak ve çok adımlı aracıları düzenlemek için yeniden kullanılabilir yapı taşları sağlar.

LangChain en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır.

Derin Dalış

Harrison Chase tarafından Ekim 2022'de, ChatGPT patlamasından hemen önce başlatılan LangChain, LLM'leri gerçek uygulamalara bağlamak için en popüler çerçeve haline geldi. Bunun öncülü, yararlı LLM uygulamalarının nadiren tek bir istem olduğudur; model çağrılarını zincirlerler, belgeleri alır, API'leri çağırır, çıktıları ayrıştırır ve belleği korurlar. LangChain bu parçaları bilgi istemleri, modeller, alıcılar, araçlar ve 'zincirler' için soyutlamalarla standartlaştırır. LangChain İfade Dili (LCEL), geliştiricilerin bileşenleri boru stili sözdizimiyle oluşturmasına olanak tanır. Şirket şu ürün paketini genişletti: Grafikler halinde durum bilgisi olan, kontrol edilebilir aracı iş akışları oluşturmak için LangGraph; Üretimdeki LLM uygulamalarını izlemek, hata ayıklamak ve değerlendirmek için LangSmith; ve dağıtım için LangServe. Python ve JavaScript'te mevcut olan bu yazılım, on binlerce GitHub yıldızına sahiptir ve kurumsal düzeyde benimsenmektedir; ancak bazı eleştirmenler, soyutlamalarının basit kullanım durumları için karmaşıklık kattığını öne sürmektedir.

Teknik Bilgi

LangChain'in kalbinde bir kompozisyon katmanı bulunur. Bileşenler ortak bir Çalıştırılabilir arayüzünü paylaşır, böylece bir bilgi istemi şablonu, bir LLM ve bir çıktı ayrıştırıcısı tek bir çağrılabilir öğeye birlikte (istem | model | ayrıştırıcı) aktarılabilir. Almayla artırılmış oluşturma için, ilgili bağlamı getirmek üzere yerleştirme modellerini ve vektör depolarını birbirine bağlar. LangGraph, aracıları bir durum makinesi olarak modelleyerek döngüler, dallar ve araç çağrıları üzerinde açık kontrol sağlar.

LangChain'de Uzmanlaşmak

LangChain, büyük dil modelleriyle desteklenen uygulamalar oluşturmaya yönelik açık kaynaklı bir çerçevedir (ve şirkettir). LLM çağrılarını zincirlemek, verilere ve araçlara bağlanmak ve çok adımlı aracıları düzenlemek için yeniden kullanılabilir yapı taşları sağlar. LangChain en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır. Derin bir anlayış oluşturmak için LangChain'i tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.

Uygulamada, LangChain'i kullanan güçlü ekipler, taahhütte bulunmadan önce satıcı stratejisini, yol haritasının güvenilirliğini ve bağlılık riskini değerlendirir. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.

Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Aynı zamanda, Lansman duyuruları gerçek üretim iş akışlarındaki istikrarı geride bırakabilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.

Stratejik Etki

Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler.

Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.

Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler.

Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.

Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir.

Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.

LangChain'in Geleceği

LangChain, insan incelemesini duraklatabilen, devam ettirebilen ve dahil edebilen güvenilir, durum bilgisi olan aracılar için dayanıklı bir çekirdek olan LangGraph ile zincirlerden oluşan bir paketten aracı orkestrasyonuna doğru dönüyor. LLM uygulamalarını üretime taşıyan ekiplerin kalite ve maliyeti ölçmesi gerektiğinden, LangSmith aracılığıyla gözlemlenebilirlik ve değerlendirmeye daha fazla önem verilmesini bekleyebilirsiniz. Daha geniş kapsamlı bahis: Aracılar baskın model haline geldikçe, sağlam orkestrasyon ve hata ayıklama araçları, kullanışlı paketleyicilerden daha fazla önem kazanır.

Gerçek Dünya Uygulaması

Yeni kurulan bir şirket, bir vektör deposundan ilgili PDF pasajlarını alan ve bunları temelli yanıtlar için bir Yüksek Lisans'a besleyen bir belge Soru-Cevap botu oluşturur.

Geliştirici, kullanıcı isteğini alan, araç olarak hava durumu API'sini çağıran ve ardından sonucu dostane bir yanıt olarak biçimlendiren bir zincir oluşturur.

Bir kuruluş, geri ödeme yapmadan önce insan onayı için adımlar ve duraklamalar arasında geçiş yapan bir müşteri destek temsilcisi oluşturmak için LangGraph'ı kullanıyor.

Bir ekip, yavaş bir üretim zincirinin her adımını izlemek, darboğaz çağrısını bulmak ve yanıt kalitesini bir test kümesine göre değerlendirmek için LangSmith'i kullanıyor.

Uygulama Modelleri

LangChain pratikte

Yeni kurulan bir şirket, bir vektör deposundan ilgili PDF pasajlarını alan ve bunları temelli yanıtlar için bir Yüksek Lisans'a besleyen bir belge Soru-Cevap botu oluşturur.

Yeni kurulan bir şirket, bir vektör mağazasından ilgili PDF pasajlarını alan ve bunları temelli yanıtlar için bir Yüksek Lisans'a besleyen bir belge Soru-Cevap botu oluşturur. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.

LangChain pratikte

Geliştirici, kullanıcı isteğini alan, araç olarak hava durumu API'sini çağıran ve ardından sonucu dostane bir yanıt olarak biçimlendiren bir zincir oluşturur.

Bir geliştirici, kullanıcı isteğini alan, bir araç olarak hava durumu API'sini çağıran ve ardından sonucu dostane bir yanıt olarak biçimlendiren bir zincir oluşturur. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.

LangChain pratikte

Bir kuruluş, geri ödeme yapmadan önce insan onayı için adımlar ve duraklamalar arasında geçiş yapan bir müşteri destek temsilcisi oluşturmak için LangGraph'ı kullanıyor.

Bir kuruluş, geri ödeme yapmadan önce insan onayı için adımlar ve duraklamalar arasında geçiş yapan bir müşteri destek temsilcisi oluşturmak için LangGraph'ı kullanır. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.

LangChain pratikte

Bir ekip, yavaş bir üretim zincirinin her adımını izlemek, darboğaz çağrısını bulmak ve yanıt kalitesini bir test kümesine göre değerlendirmek için LangSmith'i kullanıyor.

Bir ekip, yavaş bir üretim zincirinin her adımını izlemek, darboğaz çağrısını bulmak ve bir test kümesine göre yanıt kalitesini değerlendirmek için LangSmith'i kullanıyor. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.

Riskler ve Korkuluklar

!

Lansman duyuruları, gerçek üretim iş akışlarında istikrarın önüne geçebilir.

!

API fiyatlandırması veya politika değişiklikleri, varsayımları bir gecede boşa çıkarabilir.

!

Tek satıcıya bağımlılık, bağlılık ve geçiş maliyetlerini artırır.

Uygulama Yol Haritası

1

Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin.

Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.

2

Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin.

Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.

3

Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün.

Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.

4

Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin.

Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.

Keşfetmeye Devam Edin