LangChain ist ein Open-Source Python AI-Anwendungs-Entwicklungsframework, das Module und Tools bereitstellt, die benötigt werden, um KI-Anwendungen auf der Grundlage großer Modelle zu erstellen. Mit LangChain können Entwickler*innen ganz einfach mit umfangreichen Sprachmodellen (LLMs) integrieren, um Aufgaben wie Textgenerierung, Fragebeantwortung, Übersetzung und Konversation zu erledigen. LangChain senkt die Einstiegshürde für die Entwicklung von KI-Anwendungen und ermöglicht es jedem, kreative Anwendungen auf der Grundlage von LLMs zu erstellen.

Funktionen von LangChain:

  • LLM und Vorlagen: LangChain abstrahiert die API für alle großen Modelle, vereinheitlicht den Zugriff auf große Modelle und bietet einen Mechanismus zur Verwaltung von Vorlagen.
  • Ketten: LangChain kapselt einige häufige Szenarien in gebrauchsfertige Module ein, wie z.B. kontextbasierte Frage-Antwort-Systeme, die natürliche Sprachgenerierung von SQL-Abfragen usw. Diese Aufgaben werden schrittweise wie ein Workflow ausgeführt, daher der Name "Ketten".
  • LCEL: LangChain Expression Language (LCEL) ist das Kernmerkmal der neuen Version von LangChain, das zur Lösung von Workflow-Orchestrierungsproblemen verwendet wird. Mit LCEL-Ausdrücken können wir den KI-Aufgabenverarbeitungsfluss flexibel anpassen, was auch als flexible benutzerdefinierte "Ketten" bekannt ist.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Da große Modelle (LLMs) neue Informationen nicht verstehen und neue Fragen nicht beantworten können, importieren wir neue Informationen in LLM, um die Qualität des generierten Inhalts zu verbessern. Dieses Modell wird als Retrieval Augmented Generation (RAG) bezeichnet.
  • Agenten: Dies ist ein Designmuster für Anwendungen auf der Grundlage großer Modelle (LLMs), das die Fähigkeiten des natürlichen Sprachverständnisses und der Argumentation von LLMs (als Gehirn) nutzt, um automatisch externe Systeme und Geräte zusammenzurufen, um Aufgaben basierend auf den Benutzeranforderungen zu erledigen. Zum Beispiel ruft ein Benutzereingang "morgen frei nehmen" automatisch das Freistellungssystem auf, um einen Freistellungsantrag zu initiieren.
  • Modellgedächtnis: Dies ermöglicht es dem großen Modell (LLM), sich an vorherige Konversationsinhalte zu erinnern, bekannt als Modellgedächtnis.