LangChain
LangChain — це фреймворк (і компанія) з відкритим кодом для створення додатків на основі великих мовних моделей.
Огляд
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
Глибоке занурення
LangChain, запущений Гаррісоном Чейзом у жовтні 2022 року, незадовго до буму ChatGPT, став найпопулярнішим фреймворком для підключення LLM до реальних програм. Його передумова полягає в тому, що корисні програми LLM рідко є одним запитом; вони моделюють виклики, отримують документи, викликають API, аналізують виходи та обслуговують пам’ять. LangChain стандартизує ці частини за допомогою абстракцій для підказок, моделей, ретриверів, інструментів і «ланцюжків». Мова виразів LangChain (LCEL) дозволяє розробникам створювати компоненти за допомогою синтаксису конвеєра. Компанія розширила пакет продуктів: LangGraph для створення керованих робочих процесів агентів із збереженням стану у вигляді графіків; LangSmith для відстеження, налагодження та оцінки програм LLM у виробництві; і LangServe для розгортання. Доступний на Python і JavaScript, він має десятки тисяч зірок GitHub і широко розповсюджений на підприємствах, хоча деякі критики стверджують, що його абстракції додають складності для простих випадків використання.
Технічне розуміння
У своїй основі LangChain є композиційним шаром. Компоненти мають загальний інтерфейс Runnable, тому шаблон запиту, LLM і синтаксичний аналізатор виводу можуть бути передані разом (підказка | модель | аналізатор) в один виклик. Для генерації з доповненим пошуком він поєднує моделі вбудовування та векторні сховища для отримання відповідного контексту. LangGraph моделює агентів як кінцевий автомат, надаючи явний контроль над циклами, розгалуженнями та викликами інструментів.
Стратегічний вплив
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.
Майбутнє LangChain
LangChain переходить від мішка ланцюжків до оркестровки агентів із LangGraph як міцним ядром для надійних агентів із збереженням стану, які можуть призупиняти, відновлювати та включати перевірку персоналом. Очікуйте більшого наголосу на спостережливість та оцінку через LangSmith, оскільки команди, які переміщують додатки LLM у виробництво, повинні вимірювати якість і вартість. Більш широка ставка: оскільки агенти стають домінуючим шаблоном, надійна оркестровка та інструменти для налагодження важливіші, ніж зручні оболонки.
Реалізація в реальному світі
Стартап створює бота для запитань і відповідей на документи, який отримує відповідні уривки PDF із векторного сховища та передає їх LLM для обґрунтованих відповідей.
Розробник створює ланцюжок, який приймає запит користувача, викликає API погоди як інструмент, а потім форматує результат у дружню відповідь.
Підприємство використовує LangGraph для створення агента підтримки клієнтів, який циклічно виконує кроки та робить паузи для схвалення людиною перед поверненням коштів.
Команда використовує LangSmith для відстеження кожного кроку повільного виробничого ланцюга, пошуку вузького місця виклику та оцінки якості відповіді за набором тестів.
Ризики та огорожі
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.
Дорожня карта впровадження
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
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
Наступний посібник
Cresta Contact Center AI
Часті запитання
What is LangChain?
LangChain — це фреймворк (і компанія) з відкритим кодом для створення додатків на основі великих мовних моделей. Він надає багаторазові будівельні блоки для з’єднання викликів LLM, підключення до даних і інструментів, а також оркестрування багатоетапних агентів.
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.