LangChain - это средство разработки приложений и фреймворк искусственного интеллекта на основе открытого исходного кода, написанный на Python. Он предоставляет модули и инструменты, необходимые для создания приложений на основе больших моделей. С помощью LangChain разработчики могут легко интегрировать большие языковые модели (LLM) для выполнения таких задач, как генерация текста, ответы на вопросы, перевод и общение. LangChain снижает порог для разработки приложений искусственного интеллекта, позволяя каждому создавать свои собственные творческие приложения на основе LLM.

Особенности LangChain:

  • LLM и шаблоны: LangChain абстрагирует API для всех больших моделей, унифицирует доступ к ним и предоставляет механизм управления шаблонами запросов.
  • Цепи: LangChain инкапсулирует некоторые общие сценарии в готовые модули, такие как системы ответов на вопросы на основе контекста, естественная генерация текста SQL-запросов и т. д. Эти задачи выполняются пошагово, как рабочий процесс, отсюда и название "цепь".
  • LCEL: Язык выражений LangChain (LCEL) является основной особенностью новой версии LangChain и используется для решения проблем оркестровки рабочих процессов. С помощью выражений LCEL мы можем гибко настраивать поток обработки задач искусственного интеллекта, что также известно как гибкие пользовательские "цепи".
  • Получение улучшенной генерации (RAG): Поскольку большие модели (LLM) не понимают новую информацию и не могут отвечать на новые вопросы, мы импортируем новую информацию в LLM для улучшения качества создаваемого контента. Эта модель называется Получение улучшенной генерации (RAG).
  • Агенты: Это шаблон проектирования для приложений на основе больших моделей (LLM), использующий возможности понимания естественного языка и рассуждения LLM (действующих как мозг), чтобы автоматически вызывать внешние системы и устройства для выполнения задач на основе запросов пользователя. Например, пользователь вводит "взять выходной завтра", и большая модель (LLM) автоматически вызывает систему отпусков для инициирования заявки на отпуск.
  • Память модели: Это позволяет большой модели (LLM) запоминать предыдущий контент беседы, известный как память модели.