LangGraph
LangGraph ist eine fortschrittliche Bibliothek zur Entwicklung zustandsbehafteter, multi-aktiver Anwendungen unter Verwendung von Large Language Models (LLMs). ...
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LangChain
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LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) unterstützt werden. Entwickelt wurde LangChain 2022 von Harrison Chase und Ankush Gola. Ziel ist es, die Integration leistungsfähiger LLMs wie OpenAI’s GPT-3.5 und GPT-4 mit verschiedenen externen Datenquellen zu vereinfachen, um fortschrittliche Natural Language Processing (NLP)-Anwendungen zu schaffen.
Warum LangChain wichtig ist
LangChain vereinfacht die Erstellung von Schnittstellen für generative KI-Anwendungen, indem es große Datenmengen organisiert und es LLMs ermöglicht, nahtlos auf diese Daten zuzugreifen und sie zu nutzen. Das ist besonders wichtig für Entwickler, die an Anwendungen mit Echtzeit-Datenaktualisierungen arbeiten, da die Modelle so über ihr statisches Trainingswissen hinausgehen und aktuelle Informationen nutzen können.
Hauptfunktionen von LangChain
- Entwicklung: LangChain bietet eine Reihe von Open-Source-Bausteinen, Komponenten und Drittanbieter-Integrationen für die Entwicklung von LLM-Anwendungen. Dazu gehören Tools wie LangGraph, mit denen zustandsbehaftete Agents mit Streaming- und Human-in-the-Loop-Unterstützung erstellt werden können.
- Produktionsreife: LangSmith ist eine von LangChain bereitgestellte Plattform zur Inspektion, Überwachung und Auswertung Ihrer LLM-Anwendungen. So können sie kontinuierlich optimiert und mit Vertrauen ausgerollt werden.
- Bereitstellung: Mit LangChain lassen sich LLM-Anwendungen über LangGraph Cloud in produktionsreife APIs und Assistenten umwandeln, was eine einfache Implementierung und Skalierung ermöglicht.
Zentrale Komponenten
- langchain-core: Basisabstraktionen und LangChain Expression Language.
- langchain-community: Drittanbieter-Integrationen, einschließlich Partnerpaketen wie langchain-openai und langchain-anthropic.
- langchain: Chains, Agents und Retrieval-Strategien, die die kognitive Architektur einer Anwendung bilden.
- LangGraph: Zum Aufbau robuster und zustandsbehafteter Multi-Actor-Anwendungen mit LLMs, indem Schritte als Kanten und Knoten in einem Graphen modelliert werden.
- LangServe: Zum Bereitstellen von LangChain-Chains als REST-APIs.
- LangSmith: Eine Entwicklerplattform zum Debuggen, Testen, Evaluieren und Überwachen von LLM-Anwendungen.
