概述
LangChain 是一個開源框架（和公司），用於建立由大型語言模型支援的應用程式。它提供可重複使用的建構塊，用於連結 LLM 呼叫、連接到資料和工具以及編排多步驟代理。
浪鏈最好從策略、模型存取、平台決策和生態系統合作夥伴關係的角度來理解。
深入探討
LangChain 由 Harrison Chase 於 2022 年 10 月推出，就在 ChatGPT 繁榮之前，它成為將 LLM 融入實際應用程式的最受歡迎的框架。它的前提是有用的LLM應用程式很少是單一的提示；它們連結模型呼叫、檢索文件、呼叫 API、解析輸出並維護記憶體。 LangChain 透過提示、模型、檢索器、工具和「鏈」的抽象來標準化這些部分。 LangChain 表達式語言（LCEL）允許開發人員使用管道式語法來編寫元件。該公司擴展到了一個產品套件：LangGraph，用於以圖形方式建立有狀態、可控的代理工作流程； LangSmith 用於在生產中追蹤、調試和評估 LLM 應用程式；和 LangServe 進行部署。它提供 Python 和 JavaScript 版本，擁有數以萬計的 GitHub star 和廣泛的企業採用，儘管一些批評者認為它的抽象增加了簡單用例的複雜性。
技術洞察
LangChain 的核心是一個組合層。元件共用一個通用的 Runnable 接口，因此提示模板、LLM 和輸出解析器可以透過管道連接在一起（提示 | 模型 | 解析器）到單一可調用物件中。對於檢索增強生成，它連接嵌入模型和向量存儲以獲取相關上下文。 LangGraph 將代理程式建模為狀態機，對循環、分支和工具呼叫進行明確控制。
掌握浪鏈
LangChain 是一個開源框架（和公司），用於建立由大型語言模型支援的應用程式。它提供可重複使用的建構塊，用於連結 LLM 呼叫、連接到資料和工具以及編排多步驟代理。浪鏈最好從策略、模型存取、平台決策和生態系統合作夥伴關係的角度來理解。為了建立深入的理解，請將LangChain視為營運模型，而不是單一的功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，使用浪鏈的強大團隊在提交之前會評估供應商策略、路線圖可靠性和鎖定風險。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。同時，發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
一家新創公司建立了一個文件問答機器人，從向量儲存中檢索相關的 PDF 段落，並將其提供給法學碩士以獲得有依據的答案。
開發人員組成一個鏈，該鏈接受用戶請求，調用天氣 API 作為工具，然後將結果格式化為友好的回應。
一家企業使用 LangGraph 建立一個客戶支援代理，該代理在發放退款之前循環執行步驟並暫停以進行手動批准。
團隊使用 LangSmith 追蹤緩慢生產鏈的每一步，找到瓶頸調用，並根據測試集評估答案品質。
實施模式
浪鏈實踐
一家新創公司建立了一個文件問答機器人，從向量儲存中檢索相關的 PDF 段落，並將其提供給法學碩士以獲得有依據的答案。
一家新創公司建立了一個文件問答機器人，從向量儲存中檢索相關的 PDF 段落，並將其提供給法學碩士以獲得有依據的答案。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
浪鏈實踐
開發人員組成一個鏈，該鏈接受用戶請求，調用天氣 API 作為工具，然後將結果格式化為友好的回應。
開發人員組成一個鏈，該鏈接受用戶請求，調用天氣 API 作為工具，然後將結果格式化為友好的回應。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
浪鏈實踐
一家企業使用 LangGraph 建立一個客戶支援代理，該代理在發放退款之前循環執行步驟並暫停以進行手動批准。
企業使用 LangGraph 建立一個客戶支援代理，該代理在發放退款之前循環執行步驟並暫停以供人工批准。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
浪鏈實踐
團隊使用 LangSmith 追蹤緩慢生產鏈的每一步，找到瓶頸調用，並根據測試集評估答案品質。
團隊使用 LangSmith 追蹤緩慢生產鏈的每一步，找到瓶頸調用，並根據測試集評估答案品質。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
使用您自己的任務和資料集評估提供者。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
維護跨模型或供應商的後備計劃。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。