LangChain एक ओपन-सोर्स Python AI एप्लीकेशन विकास फ़्रेमवर्क है जो बड़े मॉडल पर आधारित AI एप्लीकेशन बनाने के लिए आवश्यक मॉड्यूल और उपकरण प्रदान करता है। LangChain के साथ, डेवलपर्स बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को आसानी से इंटीग्रेट कर सकते हैं ताकि वे पाठ उत्पादन, सवाल का जवाब, अनुवाद और वार्ता जैसे कार्य पूरा कर सकें। LangChain ने AI एप्लीकेशन विकास की बाधा को कम किया है, जिससे किसी भी व्यक्ति को LLMs पर आधारित अपनी स्वयं की सृजनात्मक एप्लीकेशन बनाने की संभावना होती है।

LangChain की विशेषताएँ:

  • LLM और प्रॉम्प्ट्स: LangChain बड़े मॉडलों के लिए सभी API को अव्याख्या करता है, बड़े मॉडलों तक का पहुंच एकीकृत करता है, और प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट को प्रबंधित करने के लिए एक तंत्र प्रदान करता है।
  • चेनों: LangChain कुछ सामान्य परिदृश्यों को तैयार-से-इस्तेमाल मॉड्यूलों में बंधता है, जैसे संदर्भ-आधारित सवालों का जवाब सिस्टम, SQL क्वेरी का प्राकृतिक भाषा में उत्पन्न होना, आदि। ये कार्यों एक क्रमबद्ध रूप में निष्पादित होते हैं, इसलिए इन्हें "चेन" कहा जाता है।
  • LCEL: LangChain Expression Language (LCEL) नए संस्करण की महत्वपूर्ण विशेषता है, जिसका उपयोग वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन मुद्दों को हल करने के लिए किया जाता है। LCEL अभिव्यक्तियों के साथ, हम चुस्त रूप से AI कार्य प्रसंस्करण फ्लो को अनुकूलित कर सकते हैं, जिसे लचीला कस्टम "चेन्स" के रूप में भी जाना जाता है।
  • रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG): क्योंकि बड़े मॉडल (LLMs) नए जानकारी को समझने में सक्षम नहीं होते और नए सवालों का जवाब नहीं दे सकते, हम LLM में नई जानकारी को आयात कर गहराई में बनाते हैं ताकि उत्पन्न सामग्री की गुणवत्ता को बढ़ावा देने के लिए। इस मॉडल को रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) कहा जाता है।
  • एजेंट्स: यह एक निर्देशन पैटर्न है बड़े मॉडलों (LLMs) पर आधारित एप्लीकेशनों के लिए, LLMs की प्राकृतिक भाषा समझ और तर्क योग्यताओं का लाभ उठाते हैं (ब्रेन के रूप में कार्य करते हैं), ताकि उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के आधार पर समय-समय पर बाह्य सिस्टम और उपकरणों को स्वचालित रूप से बुलाया जा सके। उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता ने "कल एक दिन की छुट्टी लेनी है" इनपुट किया और बड़ा मॉडल (LLM) स्वचालित रूप से छुट्टी प्रारंभ करने के लिए छुट्टी प्रणाली को बुला लेता है।
  • मॉडल मेमोरी: यह बड़े मॉडल (LLM) को पिछले वार्ता सामग्री को याद रखने की अनुमति देता है, जिसे मॉडल मेमोरी कहा जाता है।