浪链
LangChain 是一个开源框架（和公司），用于构建由大型语言模型支持的应用程序。
概述
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
深入探讨
LangChain 由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月推出，就在 ChatGPT 繁荣之前，它成为将 LLM 融入实际应用程序的最受欢迎的框架。它的前提是有用的LLM应用程序很少是单一的提示；它们链接模型调用、检索文档、调用 API、解析输出并维护内存。 LangChain 通过提示、模型、检索器、工具和“链”的抽象来标准化这些部分。 LangChain 表达式语言（LCEL）允许开发人员使用管道式语法来编写组件。该公司扩展到了一个产品套件：LangGraph，用于以图形方式构建有状态、可控的代理工作流程； LangSmith 用于在生产中跟踪、调试和评估 LLM 应用程序；和 LangServe 进行部署。它提供 Python 和 JavaScript 版本，拥有数以万计的 GitHub star 和广泛的企业采用，尽管一些批评者认为它的抽象增加了简单用例的复杂性。
技术洞察
LangChain 的核心是一个组合层。组件共享一个通用的 Runnable 接口，因此提示模板、LLM 和输出解析器可以通过管道连接在一起（提示 | 模型 | 解析器）到单个可调用对象中。对于检索增强生成，它连接嵌入模型和向量存储以获取相关上下文。 LangGraph 将代理建模为状态机，对循环、分支和工具调用进行显式控制。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
浪链的未来
LangChain 正在从链的抓包转向代理编排，LangGraph 作为可靠、有状态代理的持久核心，可以暂停、恢复和纳入人工审核。预计 LangSmith 将更加重视可观察性和评估，因为将 LLM 应用程序转移到生产环境的团队需要衡量质量和成本。更广泛的赌注：随着代理成为主导模式，强大的编排和调试工具比方便的包装器更重要。
现实世界的实施
一家初创公司构建了一个文档问答机器人，该机器人从矢量存储中检索相关的 PDF 段落，并将其提供给法学硕士以获得有根据的答案。
开发人员组成一个链，该链接受用户请求，调用天气 API 作为工具，然后将结果格式化为友好的回复。
一家企业使用 LangGraph 构建一个客户支持代理，该代理在发放退款之前循环执行步骤并暂停以供人工批准。
团队使用 LangSmith 跟踪缓慢生产链的每一步，找到瓶颈调用，并根据测试集评估答案质量。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
What is LangChain?
LangChain 是一个开源框架（和公司），用于构建由大型语言模型支持的应用程序。它提供可重用的构建块，用于链接 LLM 调用、连接到数据和工具以及编排多步骤代理。
浪链背后的中心思想是什么？
LangChain 提供可重用的构建块来链接 LLM 调用、连接数据和工具以及编排代理。
浪链是谁创建的，大概是什么时候创建的？
Harrison Chase 于 2022 年 10 月推出了 LangChain，就在 ChatGPT 普及 LLM 申请之前。
LangGraph在LangChain生态系统中的用途是什么？
LangGraph 将代理建模为状态机/图，对循环、分支和工具调用进行显式控制。
朗史密斯的主要作用是什么？
LangSmith 提供可观察性：跟踪每个步骤、调试问题以及评估生产中的输出质量。
LangChain中，管道语法'提示什么？型号|解析器'代表什么？
组件共享一个 Runnable 接口，因此可以使用 LangChain 表达式语言将它们组合成单个可调用管道。