LangChain è un framework di sviluppo di applicazioni AI open source in Python che fornisce moduli e strumenti necessari per costruire applicazioni AI basate su modelli di grandi dimensioni. Con LangChain, gli sviluppatori possono facilmente integrarsi con grandi modelli linguistici (LLM) per completare compiti come la generazione di testo, la risposta a domande, la traduzione e la conversazione. LangChain abbassa la barriera dello sviluppo di applicazioni AI, consentendo a chiunque di costruire le proprie applicazioni creative basate su LLM.

Caratteristiche di LangChain:

  • LLM e Prompts: LangChain astrae l'API per tutti i grandi modelli, unifica l'accesso ai grandi modelli e fornisce un meccanismo per la gestione dei modelli di prompt.
  • Catene: LangChain incapsula alcuni scenari comuni in moduli pronti all'uso, come ad esempio sistemi di risposta a domande basati sul contesto, generazione di linguaggio naturale di query SQL, ecc. Questi compiti vengono eseguiti passo dopo passo come un flusso di lavoro, da qui il nome "catena".
  • LCEL: LangChain Expression Language (LCEL) è la caratteristica principale della nuova versione di LangChain, utilizzata per risolvere problemi di orchestrare i flussi di lavoro. Con le espressioni LCEL, possiamo personalizzare in modo flessibile il flusso di elaborazione dei compiti AI, noto anche come "catene" personalizzate flessibili.
  • Generazione Arricchita da Recupero (RAG): Poiché i grandi modelli (LLM) non comprendono nuove informazioni e non possono rispondere a nuove domande, importiamo nuove informazioni nel LLM per migliorare la qualità dei contenuti generati. Questo modello è chiamato Generazione Arricchita da Recupero (RAG).
  • Agenti: Questo è un modello di progettazione per le applicazioni basate su grandi modelli (LLM), sfruttando le capacità di comprensione e ragionamento del linguaggio naturale dei LLM (che agiscono come il cervello), per chiamare automaticamente sistemi esterni e dispositivi insieme per completare compiti basati sui requisiti dell'utente. Ad esempio, un utente inserisce "prendere un giorno libero domani," e il grande modello (LLM) chiama automaticamente il sistema di congedo per avviare una domanda di ferie.
  • Memoria del Modello: Questo consente al grande modello (LLM) di ricordare i contenuti delle conversazioni precedenti, noto come memoria del modello.