Bahasa Ekspresi Rantai LangChain (LCEL singkatnya) adalah metode orkestrasi alur kerja Kecerdasan Buatan (AI) yang bersifat deklaratif, yang memungkinkan beberapa langkah pemrosesan digabungkan dengan mudah seperti tautan dalam sebuah rantai. Oleh karena itu, alur kerja yang didefinisikan oleh LCEL disebut sebagai "Rantai" dalam LangChain. Mulai dari yang paling sederhana "prompt + LLM" rantai hingga rantai paling kompleks (misalnya, rantai yang terdiri dari ratusan langkah).

Fitur-fitur dari Bahasa Ekspresi Rantai LangChain adalah sebagai berikut:

  • Dukungan Pemrosesan Streaming: Saat membangun rantai menggunakan LCEL, untuk dengan cepat mendapatkan konten yang dikembalikan oleh model LLM, LCEL juga mendukung pemrosesan streaming, mencapai efek yang mirip dengan mengambil konten per huruf, seperti halnya ChatGPT.

  • Dukungan Asynchronous: Setiap rantai yang dibangun menggunakan LCEL dapat digunakan dengan API synchronous dan asynchronous. Tujuan penggunaan API asynchronous adalah untuk meningkatkan kinerja dan mendukung permintaan bersamaan yang lebih tinggi.

  • Dukungan untuk Eksekusi Paralel: Setiap kali rantai LCEL Anda memiliki langkah-langkah yang dapat dieksekusi secara paralel (misalnya, jika Anda mengambil dokumen dari beberapa sumber), kami secara otomatis mengeksekusinya untuk antarmuka synchronous dan asynchronous untuk mencapai laten minimal.

  • Retry dan Rollback: Konfigurasikan retry dan rollback untuk bagian dari rantai LCEL apa pun.

  • Dukungan untuk Mengakses Hasil Intermediet: Untuk rantai alur kerja yang kompleks, seringkali diinginkan dapat menjelajahi hasil-hasil intermediet antara langkah-langkah tugas yang berbeda selama debugging.

  • Mode Input dan Output: Mode input dan output disimpulkan berdasarkan struktur rantai, menyediakan skema Pydantic dan JSONSchema untuk setiap rantai LCEL. Hal ini dapat digunakan untuk validasi input dan output dan merupakan bagian dari LangServe.

  • Dukungan untuk Integrasi dengan Layanan Pemantauan LangSmith: Ketika rantai semakin kompleks, memahami dengan tepat apa yang terjadi pada setiap langkah semakin penting. Dengan LCEL, semua langkah secara otomatis dicatat ke LangSmith untuk mencapai observabilitas maksimum dan debugging.

  • Dukungan untuk Penyediaan LangServe: Setiap rantai yang dibuat dengan menggunakan LCEL dapat dengan mudah didistribusikan menggunakan LangServe.