A Linguagem de Expressão da LangChain (LCEL, para abreviar) é um método declarativo de orquestração de fluxo de trabalho de IA que permite a combinação fácil de vários passos de processamento, como elos em uma corrente. Portanto, os fluxos de trabalho definidos pelo LCEL são chamados de "Correntes" na LangChain. Desde a mais simples corrente "prompt + LLM" até as correntes mais complexas (por exemplo, correntes compostas por centenas de passos).

As características da Linguagem de Expressão da LangChain são as seguintes:

  • Suporte de Processamento de Streaming: Ao construir correntes usando o LCEL, para obter rapidamente o conteúdo retornado pelo modelo LLM, o LCEL também suporta processamento de streaming, alcançando efeitos semelhantes à obtenção de conteúdo caractere por caractere, assim como o ChatGPT.

  • Suporte Assíncrono: Qualquer corrente construída usando o LCEL pode ser usada com APIs síncronas e assíncronas. O objetivo de usar APIs assíncronas é melhorar o desempenho e dar suporte a solicitações simultâneas mais altas.

  • Suporte para Execução Paralela: Sempre que sua corrente LCEL tiver etapas que podem ser executadas em paralelo (por exemplo, se estiver recuperando documentos de várias fontes), as executamos automaticamente para interfaces síncronas e assíncronas para alcançar latência mínima.

  • Recuperação e Retrocesso: Configure recuperação e retrocesso para qualquer parte da corrente LCEL.

  • Suporte para Acesso a Resultados Intermediários: Para correntes de fluxo de trabalho complexas, é frequentemente desejável poder visualizar resultados intermediários entre diferentes etapas de tarefas durante a depuração.

  • Modos de Entrada e Saída: Os modos de entrada e saída são inferidos com base na estrutura da corrente, fornecendo esquemas Pydantic e JSONSchema para cada corrente LCEL. Isso pode ser usado para validação de entrada e saída e faz parte do LangServe.

  • Suporte para Integração com o Serviço de Monitoramento LangSmith: À medida que as correntes se tornam cada vez mais complexas, entender com precisão o que acontece em cada etapa se torna cada vez mais importante. Com o LCEL, todas as etapas são automaticamente registradas no LangSmith para alcançar máxima observabilidade e depuração.

  • Suporte para Implantação com o LangServe: Qualquer corrente criada usando o LCEL pode ser facilmente implantada usando o LangServe.