LangGraph
LangGraph är ett avancerat bibliotek för att bygga tillståndsbevarande, multi-aktörs-applikationer med hjälp av stora språkmodeller (LLM:er). Utvecklat av LangC...
3 min läsning
LangGraph
LangChain
+4
LangChain är ett open source-ramverk utformat för att utveckla applikationer som drivs av stora språkmodeller (LLM:er). Skapat av Harrison Chase och Ankush Gola år 2022, syftar LangChain till att förenkla integreringen av kraftfulla LLM:er, såsom OpenAI:s GPT-3.5 och GPT-4, med olika externa datakällor för att skapa avancerade applikationer inom Natural Language Processing (NLP).
Varför LangChain är viktigt
LangChain förenklar processen att skapa gränssnitt för generativa AI-applikationer genom att organisera stora datamängder och möjliggöra för LLM:er att sömlöst komma åt och använda denna data. Detta är avgörande för utvecklare som arbetar med applikationer som kräver realtidsuppdateringar, då det gör att modeller kan gå bortom sin statiska träningsdata och använda aktuell information.
Viktiga funktioner i LangChain
- Utveckling: LangChain erbjuder en samling open source-byggblock, komponenter och tredjepartsintegrationer för utveckling av LLM-applikationer. Det inkluderar verktyg som LangGraph för att skapa tillståndsbaserade agenter med streaming och stöd för människa-i-loopen.
- Produktionssättning: LangSmith är en plattform som erbjuds av LangChain för att inspektera, övervaka och utvärdera dina LLM-applikationer, vilket säkerställer att de kontinuerligt kan optimeras och driftsättas med förtroende.
- Driftsättning: LangChain möjliggör omvandling av LLM-applikationer till produktionsklara API:er och assistenter via LangGraph Cloud, vilket förenklar driftsättning och skalning.
Kärnkomponenter
- langchain-core: Grundläggande abstraktioner och LangChain Expression Language.
- langchain-community: Tredjepartsintegrationer, inklusive partnerpaket som langchain-openai och langchain-anthropic.
- langchain: Kedjor, agenter och hämtningstrategier som utgör en applikations kognitiva arkitektur.
- LangGraph: För att bygga robusta och tillståndsbaserade multi-aktörsapplikationer med LLM:er genom att modellera steg som kanter och noder i en graf.
- LangServe: Driftsätt LangChain-kedjor som REST API:er.
- LangSmith: En utvecklarplattform för felsökning, testning, utvärdering och övervakning av LLM-applikationer.
