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。
概述
It provides reusable building blocks for chaining LLM calls, connecting to data and tools, and orchestrating multi-step agents.
深入探討
LangChain 由 Harrison Chase 於 2022 年 10 月推出，就在 ChatGPT 繁榮之前，LangChain 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。
戰略影響
供應商策略
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
成本與預算
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
風險與安全
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
浪鏈的未來
LangChain 正在從鏈的抓包轉向代理編排，LangGraph 作為可靠、有狀態代理的持久核心，可以暫停、恢復和納入人工審核。預計 LangSmith 將更加重視可觀察性和評估，因為將 LLM 應用程式轉移到生產環境的團隊需要衡量品質和成本。更廣泛的賭注：隨著代理成為主導模式，強大的編排和調試工具比方便的包裝器更重要。
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根據的答案。
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。
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。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
不斷探索
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常見問題
What is LangChain?
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。
浪鏈背後的中心思想是什麼？
LangChain 提供可重複使用的構建塊來連結 LLM 呼叫、連接資料和工具以及編排代理。
浪鏈是誰創造的，大概是什麼時候創造的？
Harrison Chase 於 2022 年 10 月推出了 LangChain，就在 ChatGPT 普及 LLM 申請之前。
LangGraph在LangChain生態系中的用途是什麼？
LangGraph 將代理程式建模為狀態機/圖，對循環、分支和工具呼叫進行明確控制。
朗史密斯的主要角色是什麼？
LangSmith 提供可觀察性：追蹤每個步驟、調試問題以及評估生產中的輸出品質。
LangChain中，管道語法'提示什麼？型號|解析器'代表什麼？
元件共用一個 Runnable 接口，因此可以使用 LangChain 表達式語言將它們組合成單一可調用管道。