ДаліНаступний посібник
Cresta Contact Center AI
Компанії
ГІД компаній
LangChain
LangChain offers components and integrations for LLM applications.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~1 min
На цій сторінці1 хв читання
Огляд
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.
Глибоке занурення
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.
Реалізація в реальному світі
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.
Майбутнє 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.
Застосування на практиці
Чому це важливо
- Стратегія постачальника. Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі.
- Вартість і бюджет. Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик.
- Ризики та безпека. Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість.
Зверніть увагу на
- Оголошення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва.
- Зміни в ціноутворенні API або в політиці можуть миттєво порушити припущення.
- Залежність від одного постачальника збільшує витрати на блокування та міграцію.
Наступні кроки
- Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних.
- Перегляньте умови конфіденційності, безпеки та юридичні умови перед інтеграцією.
- Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників.
- Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди.
Продовжуйте досліджувати
Безплатний розсилок
Отримуйте щоденне зведення новин про ШІ
Три перевірені історії про ШІ щоробочого ранку, написані простою мовою. Безплатно назавжди, без реклами.
Один лист щотижня з понеділка по п'ятницю. Відписатися в один клік. Ми ніколи не продаємо та не передаємо вашу адресу.
Перевір себе
Take the LangChain quiz
Миттєва зворотна связь на кожну відповідь та сертифікат із перевіреним ідентифікатором, яким можна поділитися, після проходження курсу.
Підтримайте безплатну освіту у сфері ШІ. AI Understanding — це некомерційна організація 501(c)(3) — без реклами, без платних стін, назавжди. Зробіть пожертву
Часті запитання
What is 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.
Яка основна ідея LangChain?
LangChain надає багаторазові будівельні блоки для ланцюжка LLM-дзвінків, підключення даних і інструментів, а також керування агентами.
Хто створив LangChain і коли приблизно?
Гаррісон Чейз запустив LangChain у жовтні 2022 року, незадовго до того, як ChatGPT популяризував програми LLM.
Для чого використовується LangGraph в екосистемі LangChain?
LangGraph моделює агентів як кінцевий автомат/граф, надаючи явний контроль над циклами, розгалуженнями та викликами інструментів.
Яка головна роль ЛенгСміта?
LangSmith забезпечує спостережливість: відстеження кожного кроку, усунення помилок і оцінка якості вихідних даних у виробництві.
У LangChain, що підказує синтаксис каналу | модель | аналізатор' представляти?
Компоненти мають спільний інтерфейс Runnable, тому їх можна скомпонувати за допомогою мови виразів LangChain в єдиний конвеєр, який можна викликати.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми