LangGraph
LangGraph 是一个用于构建有状态、多参与者应用程序的先进库，基于大语言模型（LLM）。由 LangChain Inc 开发，它为 LangChain 增加了循环计算能力，实现了复杂的类智能体行为和人机协作工作流。...
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LangChain 是一个开源框架，专为开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用而设计。由 Harrison Chase 和 Ankush Gola 于 2022 年创建，LangChain 旨在简化强大 LLM（如 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4）与各类外部数据源的集成，助力开发高级自然语言处理（NLP）应用。
为什么 LangChain 很重要
LangChain 通过组织大量数据并使 LLM 能够无缝访问和利用这些数据，简化了生成式 AI 应用界面的创建过程。这对需要实时数据更新的应用开发者来说至关重要，因为它让模型能够突破静态训练数据的限制，获取和利用最新信息。
LangChain 的主要特性
- 开发： LangChain 提供了一套开源构建模块、组件和第三方集成，用于开发 LLM 应用，包括如 LangGraph 之类的工具，可创建支持流式和人类参与的有状态代理。
- 生产化： LangChain 提供 LangSmith 平台，用于检查、监控和评估你的 LLM 应用，确保其可以持续优化并自信部署。
- 部署： LangChain 通过 LangGraph Cloud 实现将 LLM 应用转换为生产级 API 和助手，方便轻松部署和扩展。
核心组件
- langchain-core： 基础抽象和 LangChain 表达式语言。
- langchain-community： 第三方集成，包括如 langchain-openai 和 langchain-anthropic 等合作包。
- langchain： 构建应用认知架构的链、代理和检索策略。
- LangGraph： 通过将步骤建模为图中的边和节点，用于构建健壮且有状态的多参与者 LLM 应用。
- LangServe： 以 REST API 形式部署 LangChain 链。
- LangSmith： 面向开发者的调试、测试、评估和监控 LLM 应用的平台。
