Что такое LangChain?

LangChain — это мощный фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания приложений с использованием больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет стандартный интерфейс для «связывания» различных компонентов в цепочки, что позволяет разработчикам создавать сложные, основанные на данных и агентные приложения. Подключая LLM к внешним источникам данных и позволяя им взаимодействовать с окружающей средой, LangChain выходит за рамки простых вызовов API для создания действительно сложных систем ИИ.

Ключевые особенности

• Модульные компоненты: LangChain построен на наборе модульных абстракций для моделей, промптов, индексов, памяти, цепочек и агентов, которые можно легко комбинировать и настраивать.
• Цепочки (Chains): Комбинируйте LLM с другими компонентами для выполнения последовательности операций. Простые цепочки связывают промпт и LLM, в то время как более сложные цепочки могут включать несколько шагов и источников данных.
• Агенты и инструменты (Agents and Tools): Наделяйте LLM способностью принимать решения, выполнять действия и наблюдать за результатами. Вы можете предоставить агентам «инструменты» (например, поисковые системы, API или базы данных), и они будут интеллектуально решать, какие из них использовать для выполнения задачи.
• Генерация с дополненной выборкой (RAG): Подключайте LLM к вашим частным данным. LangChain предоставляет инструменты для загрузки, преобразования, хранения и запроса ваших данных, позволяя LLM отвечать на вопросы на основе информации, на которой он не обучался.
• Память (Memory): Позволяет цепочкам или агентам запоминать предыдущие взаимодействия, создавая целостный опыт общения.

Сценарии использования

• Контекстно-зависимые чат-боты: Создавайте интеллектуальных чат-ботов, которые могут получать доступ к частным документам для предоставления точных и релевантных ответов.
• Системы вопросов и ответов: Создавайте системы, которые могут отвечать на вопросы по конкретным документам, таким как внутренняя база знаний компании.
• Автономные агенты: Разрабатывайте агентов, которые могут выполнять многоэтапные задачи, например, бронирование авиабилетов через API бронирования или проведение исследований путем просмотра веб-страниц.
• Анализ данных: Используйте LLM для анализа структурированных данных (например, из базы данных SQL), предоставляя модели возможность писать и выполнять запросы.
• Суммаризация: Автоматически суммируйте длинные документы, статьи или разговоры.

Начало работы

Вот пример в стиле “Hello World” с использованием LangChain с Python и OpenAI.

Сначала установите необходимые пакеты: ```bash pip install langchain langchain-openai

Затем установите ваш ключ API OpenAI как переменную окружения: ```bash export OPENAI_API_KEY=”ваш-api-ключ-здесь”

Теперь вы можете создать простую цепочку для генерации названия компании: ```python from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

1. Инициализируйте LLM

llm = ChatOpenAI(model=”gpt-3.5-turbo”)

2. Создайте шаблон промпта

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ (“system”, “Вы — креативный консультант по неймингу.”), (“user”, “Какое хорошее название для компании, которая производит {product}?”) ])

3. Создайте парсер вывода

output_parser = StrOutputParser()

4. Постройте цепочку с использованием LangChain Expression Language (LCEL)

chain = prompt | llm | output_parser

5. Вызовите цепочку с входными данными

response = chain.invoke({“product”: “экологичные бутылки для воды”})

print(response)

Цены

Основной фреймворк LangChain является открытым и бесплатным для использования по лицензии MIT. Компания также предлагает LangSmith, сопутствующую платформу для отладки, тестирования, оценки и мониторинга LLM-приложений, которая работает по модели freemium с платными тарифами за расширенные функции и более высокое использование.