LangGraph
LangGraph este o bibliotecă avansată pentru construirea de aplicații stateful, multi-actor, folosind modele lingvistice mari (LLMs). Dezvoltată de LangChain Inc...
3 min citire
LangGraph
LangChain
+4
LangChain este un framework open-source conceput pentru dezvoltarea aplicațiilor alimentate de Modele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM-uri). Creat de Harrison Chase și Ankush Gola în 2022, LangChain are ca scop simplificarea integrării LLM-urilor puternice, precum GPT-3.5 și GPT-4 de la OpenAI, cu diverse surse externe de date pentru a crea aplicații avansate de Procesare a Limbajului Natural (NLP).
De ce este important LangChain
LangChain simplifică procesul de creare a interfețelor pentru aplicații de AI generativă prin organizarea unor volume mari de date și permiterea LLM-urilor să acceseze și să utilizeze aceste date fără întreruperi. Acest lucru este esențial pentru dezvoltatorii care lucrează la aplicații ce necesită actualizări de date în timp real, deoarece permite modelelor să depășească datele statice de antrenament și să interacționeze cu informații actualizate.
Caracteristici cheie ale LangChain
- Dezvoltare: LangChain oferă o suită de blocuri de construcție open-source, componente și integrări terțe pentru dezvoltarea aplicațiilor cu LLM-uri. Include instrumente precum LangGraph pentru crearea de agenți cu stare, ce suportă streaming și interacțiune umană în buclă.
- Producție: LangSmith este o platformă oferită de LangChain pentru inspectarea, monitorizarea și evaluarea aplicațiilor tale cu LLM-uri, asigurând optimizarea și implementarea lor continuă cu încredere.
- Implementare: LangChain permite conversia aplicațiilor cu LLM-uri în API-uri și Asistenți pregătiți pentru producție prin LangGraph Cloud, facilitând implementarea și scalarea rapidă.
Componente principale
- langchain-core: Abstractizări de bază și Limbajul de Expresii LangChain.
- langchain-community: Integrări terțe, inclusiv pachete partenere precum langchain-openai și langchain-anthropic.
- langchain: Lanțuri, agenți și strategii de recuperare care alcătuiesc arhitectura cognitivă a unei aplicații.
- LangGraph: Pentru construirea de aplicații robuste și cu stare, cu mai mulți actori, folosind LLM-uri prin modelarea pașilor ca muchii și noduri într-un graf.
- LangServe: Implementarea lanțurilor LangChain ca API-uri REST.
- LangSmith: O platformă pentru dezvoltatori pentru depanare, testare, evaluare și monitorizarea aplicațiilor cu LLM-uri.
