langchain
langchain-tests==0.3.0
⚡ بناء تطبيقات الاستدلال المدركة للسياق ⚡
هل تبحث عن مكتبة JS/TS؟ تحقق من LangChain.js.
لمساعدتك في إرسال تطبيقات LangChain إلى الإنتاج بشكل أسرع، راجع LangSmith. LangSmith عبارة عن منصة مطورة موحدة لبناء واختبار ومراقبة تطبيقات LLM. املأ هذا النموذج للتحدث مع فريق المبيعات لدينا.
مع النقطة:
pip install langchainمع كوندا:
conda install langchain -c conda-forgeLangChain هو إطار عمل لتطوير التطبيقات التي تدعمها نماذج اللغات الكبيرة (LLMs).
بالنسبة لهذه التطبيقات، تعمل LangChain على تبسيط دورة حياة التطبيق بأكملها:
langchain-core : التجريدات الأساسية ولغة تعبير LangChain.langchain-community : تكاملات الطرف الثالث.langchain-core . تتضمن الأمثلة langchain_openai و langchain_anthropic .langchain : السلاسل والوكلاء واستراتيجيات الاسترجاع التي تشكل البنية المعرفية للتطبيق.LangGraph : مكتبة لبناء تطبيقات قوية ومتعددة الجهات باستخدام LLMs من خلال نمذجة الخطوات كحواف وعقد في الرسم البياني. يتكامل بسلاسة مع LangChain، ولكن يمكن استخدامه بدونه. لمعرفة المزيد عن LangGraph، راجع أول دورة تدريبية لأكاديمية LangChain، مقدمة إلى LangGraph ، المتوفرة هنا.
❓الإجابة على الأسئلة باستخدام RAG
؟ استخراج الإخراج المنظم
؟ روبوتات الدردشة
وأكثر من ذلك بكثير! توجه إلى قسم البرامج التعليمية في المستندات للمزيد.
دعائم القيمة الرئيسية لمكتبات LangChain هي:
السلاسل الجاهزة تجعل من السهل البدء. تسهل المكونات تخصيص السلاسل الموجودة وإنشاء سلاسل جديدة.
يعد LCEL جزءًا أساسيًا من LangChain، مما يسمح لك ببناء وتنظيم سلاسل العمليات بطريقة صريحة ومباشرة. لقد تم تصميمه لدعم أخذ النماذج الأولية مباشرة إلى الإنتاج دون الحاجة إلى تغيير أي كود. هذا يعني أنه يمكنك استخدام LCEL لإعداد كل شيء بدءًا من إعدادات "الموجه + LLM" الأساسية وحتى سير العمل المعقد ومتعدد الخطوات.
تنقسم المكونات إلى الوحدات التالية:
؟ نموذج الإدخال/الإخراج
يتضمن ذلك الإدارة السريعة والتحسين السريع وواجهة عامة لنماذج الدردشة وLLMs والأدوات المساعدة الشائعة للعمل مع مخرجات النماذج.
استرجاع
يتضمن الجيل المعزز للاسترجاع تحميل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، وإعدادها، ثم البحث فيها (المعروف أيضًا باسم الاسترجاع منها) لاستخدامها في خطوة الإنشاء.
؟ الوكلاء
يسمح الوكلاء باستقلالية LLM حول كيفية إنجاز المهمة. يتخذ الوكلاء قرارات بشأن الإجراءات التي يجب اتخاذها، ثم يتخذون هذا الإجراء، ويلاحظون النتيجة، ويكررون ذلك حتى تكتمل المهمة. توفر LangChain واجهة قياسية للوكلاء، إلى جانب LangGraph لبناء وكلاء مخصصين.
يرجى الاطلاع هنا للحصول على الوثائق الكاملة، والتي تشمل:
باعتبارنا مشروعًا مفتوح المصدر في مجال سريع التطور، فإننا منفتحون للغاية على المساهمات، سواء كان ذلك في شكل ميزة جديدة أو بنية تحتية محسنة أو توثيق أفضل.
للحصول على معلومات مفصلة حول كيفية المساهمة، انظر هنا.
