Die LangChain Expression Language (kurz LCEL) ist eine deklarative KI-Workflow-Orchestrierungsmethode, die es ermöglicht, mehrere Verarbeitungsschritte wie Glieder in einer Kette einfach miteinander zu kombinieren. Daher werden die von LCEL definierten Workflows in LangChain als "Chains" bezeichnet. Diese reichen von der einfachsten "Prompt + LLM"-Kette bis hin zu komplexesten Ketten (z. B. Ketten, die aus Hunderten von Schritten bestehen).

Die Merkmale der LangChain Expression Language sind wie folgt:

  • Unterstützung für Streaming-Verarbeitung: Beim Aufbau von Ketten mit LCEL unterstützt LCEL auch Streaming-Verarbeitung, um schnell den von dem LLM-Modell zurückgegebenen Inhalt zu erhalten, ähnlich wie das Abrufen von Inhalten Zeichen für Zeichen, wie es bei ChatGPT der Fall ist.

  • Asynchrone Unterstützung: Jede mit LCEL erstellte Kette kann sowohl mit synchronen als auch asynchronen APIs verwendet werden. Die Verwendung von asynchronen APIs dient dazu, die Leistung zu verbessern und eine höhere Anzahl gleichzeitiger Anfragen zu unterstützen.

  • Unterstützung für parallele Ausführung: Immer wenn Ihre LCEL-Kette Schritte enthält, die parallel ausgeführt werden können (zum Beispiel, wenn Sie Dokumente aus mehreren Quellen abrufen), führen wir sie automatisch sowohl für synchrone als auch asynchrone Schnittstellen aus, um minimale Latenzzeiten zu erreichen.

  • Wiederholen und Zurücksetzen: Konfigurieren Sie für jeden Teil der LCEL-Kette Wiederholungen und Zurücksetzungen.

  • Unterstützung für den Zugriff auf Zwischenergebnisse: Bei komplexen Workflow-Ketten ist es oft wünschenswert, in der Lage zu sein, während des Debuggens Zwischenergebnisse zwischen verschiedenen Aufgabenschritten zu durchsuchen.

  • Eingabe- und Ausgabemodi: Die Eingabe- und Ausgabemodi werden anhand der Kettenstruktur abgeleitet und bieten Pydantic- und JSONSchema-Schemas für jede LCEL-Kette. Diese können zur Eingabe- und Ausgabepüfung verwendet werden und sind Teil von LangServe.

  • Unterstützung der Integration mit dem LangSmith-Überwachungsdienst: Mit zunehmender Komplexität der Ketten wird ein genaues Verständnis dessen, was bei jedem Schritt passiert, immer wichtiger. Mit LCEL werden alle Schritte automatisch in LangSmith protokolliert, um maximale Beobachtbarkeit und Debugging zu erreichen.

  • Unterstützung für die Bereitstellung mit LangServe: Jede mit LCEL erstellte Kette kann leicht mit LangServe bereitgestellt werden.