LangChain es un marco de desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) de código abierto en Python que proporciona módulos y herramientas necesarios para construir aplicaciones de IA basadas en modelos grandes. Con LangChain, los desarrolladores pueden integrarse fácilmente con modelos de lenguaje grandes (LLM) para completar tareas como generación de texto, respuesta a preguntas, traducción y conversación. LangChain reduce la barrera para el desarrollo de aplicaciones de IA, permitiendo a cualquier persona construir sus propias aplicaciones creativas basadas en LLM.

Características de LangChain:

  • LLM y Plantillas: LangChain abstrae la API de todos los modelos grandes, unifica el acceso a los modelos grandes y proporciona un mecanismo para gestionar las plantillas de indicaciones.
  • Cadenas: LangChain encapsula algunos escenarios comunes en módulos listos para usar, como sistemas de respuesta a preguntas basados en contexto, generación de lenguaje natural de consultas SQL, etc. Estas tareas se ejecutan paso a paso como un flujo de trabajo, de ahí el nombre "cadenas".
  • LCEL: El Lenguaje de Expresión de LangChain (LCEL) es la característica principal de la nueva versión de LangChain, utilizado para resolver problemas de orquestación de flujo de trabajo. Con las expresiones LCEL, podemos personalizar de forma flexible el flujo de procesamiento de tareas de IA, también conocido como "cadenas" personalizadas flexibles.
  • Generación con Recuperación Aumentada (RAG): Dado que los modelos grandes (LLM) no entienden nueva información y no pueden responder a nuevas preguntas, importamos nueva información al LLM para mejorar la calidad del contenido generado. Este modelo se llama Generación con Recuperación Aumentada (RAG).
  • Agentes: Este es un patrón de diseño para aplicaciones basadas en modelos grandes (LLM), que aprovecha la comprensión del lenguaje natural y las capacidades de razonamiento de los LLM (actuando como el cerebro) para llamar automáticamente a sistemas y dispositivos externos juntos para completar tareas basadas en los requisitos del usuario. Por ejemplo, un usuario ingresa "tomar un día libre mañana", y el modelo grande (LLM) llama automáticamente al sistema de permisos para iniciar una solicitud de permiso.
  • Memoria del Modelo: Esto permite que el modelo grande (LLM) recuerde el contenido de conversaciones anteriores, conocido como memoria del modelo.