LangChain, büyük modellere dayalı yapay zeka uygulamaları geliştirmek için gereken modülleri ve araçları sunan, açık kaynaklı bir Python yapay zeka uygulama geliştirme çerçevesidir. LangChain ile geliştiriciler, büyük dil modelleri (LLM'ler) ile metin oluşturma, soru cevaplama, çeviri ve konuşma gibi görevleri kolayca entegre edebilir. LangChain, AI uygulama geliştirme engelini azaltarak, herkesin LLM'lere dayalı yaratıcı uygulamalarını oluşturabilmesini sağlar.
LangChain'in Özellikleri:
- LLM ve İpucu: LangChain, tüm büyük modeller için API'yı soyutlar, büyük modellere erişimi birleştirir ve ipucu şablonlarını yönetmek için bir mekanizma sağlar.
- Zincirler (Chains): LangChain, bazı yaygın senaryoları hazır olarak kullanıma sunar, örneğin, bağlam tabanlı soru cevaplama sistemleri, SQL sorgularının doğal dilde oluşturulması vb. Bu görevler adım adım bir iş akışı gibi yürütülür, bu yüzden "zincir" adını alır.
- LCEL: LangChain Expression Language (LCEL), yeni sürümün temel özelliğidir ve iş akışı düzenleme sorunlarını çözmek için kullanılır. LCEL ifadeleri ile esnek bir şekilde AI görev işleme akışını özelleştirebiliriz, bu esnek özel "zincirler" olarak da bilinir.
- Arama Artırılmış Oluşturma (RAG): Büyük modeller (LLM'ler), yeni bilgileri anlamaz ve yeni sorulara cevap veremezler, bu nedenle LLM'lerin kalitesini artırmak için yeni bilgileri LLM'ye ithal ederiz. Bu model Arama Artırılmış Oluşturma (RAG) olarak adlandırılır.
- Ajanlar (Agents): Bu, büyük modellere dayalı uygulamalar için bir tasarım desenidir ve LLM'lerin doğal dil anlama ve akıl yürütme yeteneklerini (beyin gibi davranan) kullanarak kullanıcı gereksinimlerine dayalı görevleri otomatik olarak tamamlamak için harici sistemler ve cihazları bir araya getirir. Örneğin, bir kullanıcı "yarın izin al" dediğinde, büyük model (LLM) otomatik olarak izin başvurusunu başlatmak için izin sistemini çağırır.
- Model Hafızası: Bu, büyük modelin (LLM'nin) önceki konuşma içeriğini hatırlamasına olanak tanır, buna model hafızası denir.