langchain

?️? 랭체인

⚡ 상황 인식 추론 애플리케이션 구축 ⚡

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LangChain 앱을 더 빠르게 프로덕션에 출시하려면 LangSmith를 확인하세요. LangSmith는 LLM 애플리케이션을 구축, 테스트 및 모니터링하기 위한 통합 개발자 플랫폼입니다. 영업팀과 상담하려면 이 양식을 작성하세요.

빠른 설치

핍으로:

pip install langchain

콘다 사용:

conda install langchain -c conda-forge

? 랭체인이란 무엇인가요?

LangChain 은 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 하는 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다.

이러한 애플리케이션의 경우 LangChain은 전체 애플리케이션 수명주기를 단순화합니다.

• 오픈 소스 라이브러리 : LangChain의 오픈 소스 빌딩 블록, 구성 요소 및 타사 통합을 사용하여 애플리케이션을 구축하세요. LangGraph를 사용하여 최고 수준의 스트리밍 및 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 지원을 갖춘 상태 저장 에이전트를 구축하세요.
• 프로덕션화 : LangSmith로 앱을 검사, 모니터링 및 평가하여 자신 있게 지속적으로 최적화하고 배포할 수 있습니다.
• 배포 : LangGraph Cloud를 사용하여 LangGraph 애플리케이션을 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 API 및 도우미로 전환하세요.

오픈 소스 라이브러리

• langchain-core : 기본 추상화 및 LangChain 표현 언어.
• langchain-community : 제3자 통합.
  • 일부 통합은 langchain-core 에만 의존하는 파트너 패키지 로 추가로 분할되었습니다. 예로는 langchain_openai 및 langchain_anthropic 있습니다.
• langchain : 애플리케이션의 인지 아키텍처를 구성하는 체인, 에이전트 및 검색 전략입니다.
• LangGraph : 단계를 그래프의 가장자리와 노드로 모델링하여 LLM을 사용하여 강력한 상태 저장 다중 행위자 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리입니다. LangChain과 원활하게 통합되지만 LangChain 없이도 사용할 수 있습니다. LangGraph에 대해 자세히 알아보려면 여기에서 제공되는 첫 번째 LangChain Academy 과정인 LangGraph 소개를 확인하세요.

생산:

• LangSmith : LLM 프레임워크에 구축된 체인을 디버그, 테스트, 평가 및 모니터링하고 LangChain과 원활하게 통합할 수 있는 개발자 플랫폼입니다.

전개:

• LangGraph Cloud : LangGraph 애플리케이션을 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 API 및 보조 도구로 전환합니다.

? LangChain으로 무엇을 구축할 수 있나요?

❓ RAG를 통한 질문 답변

• 선적 서류 비치
• 엔드투엔드 예: Chat LangChain 및 repo

? 구조화된 출력 추출

• 선적 서류 비치
• 엔드 투 엔드 예: SQL Llama2 템플릿

? 챗봇

• 선적 서류 비치
• 엔드투엔드 예시: Web LangChain(웹 연구원 챗봇) 및 repo

그리고 훨씬 더! 자세한 내용은 문서의 튜토리얼 섹션을 참조하세요.

LangChain은 어떻게 도움이 되나요?

LangChain 라이브러리의 주요 가치 제안은 다음과 같습니다:

1. 구성 요소 : 언어 모델 작업을 위한 구성 가능한 빌딩 블록, 도구 및 통합입니다. LangChain 프레임워크의 나머지 부분을 사용하는지 여부에 관계없이 구성 요소는 모듈식이며 사용하기 쉽습니다.
2. 기성품 체인 : 더 높은 수준의 작업을 수행하기 위해 내장된 구성 요소 조립체

기성품 체인을 사용하면 쉽게 시작할 수 있습니다. 구성요소를 사용하면 기존 체인을 쉽게 맞춤화하고 새 체인을 구축할 수 있습니다.

랭체인 표현 언어(LCEL)

LCEL은 LangChain의 핵심 부분으로, 간단하고 선언적인 방식으로 프로세스 체인을 구축하고 구성할 수 있습니다. 코드를 변경할 필요 없이 프로토타입을 직접 생산에 투입할 수 있도록 설계되었습니다. 즉, LCEL을 사용하여 기본 "프롬프트 + LLM" 설정부터 복잡한 다단계 워크플로우까지 모든 것을 설정할 수 있습니다.

• 개요 : LCEL의 장점
• 인터페이스 : LCEL 객체를 위한 표준 Runnable 인터페이스
• 기본 요소 : LCEL에 포함된 기본 요소에 대한 추가 정보
• 치트시트 : 가장 일반적인 사용 패턴에 대한 간략한 개요

구성요소

구성 요소는 다음 모듈 로 구성됩니다.

? 모델 I/O

여기에는 프롬프트 관리, 프롬프트 최적화, 채팅 모델 및 LLM을 위한 일반 인터페이스, 모델 출력 작업을 위한 일반 유틸리티가 포함됩니다.

검색

검색 증강 생성에는 다양한 소스에서 데이터를 로드하고 준비한 다음 생성 단계에서 사용하기 위해 검색(또는 검색)이 포함됩니다.

? 자치령 대표

에이전트는 작업 수행 방법에 대해 LLM 자율성을 허용합니다. 에이전트는 어떤 작업을 수행할지 결정한 다음 해당 작업을 수행하고 결과를 관찰하며 작업이 완료될 때까지 반복합니다. LangChain은 맞춤형 에이전트 구축을 위한 LangGraph와 함께 에이전트를 위한 표준 인터페이스를 제공합니다.

선적 서류 비치

다음을 포함하는 전체 문서를 보려면 여기를 참조하세요.

• 소개: 프레임워크 및 문서 구조 개요입니다.
• 튜토리얼: 특정한 것을 구축하고 싶거나 실습을 더 많이 배우고 싶다면 튜토리얼을 확인해 보세요. 이곳이 시작하기에 가장 좋은 곳입니다.
• 방법 가이드: "어떻게….?"에 대한 답변 질문을 입력하세요. 이 가이드는 목표 지향적이고 구체적입니다. 이는 특정 작업을 완료하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.
• 개념 가이드: 프레임워크의 핵심 부분에 대한 개념 설명입니다.
• API 참조: 모든 클래스와 메소드에 대한 철저한 문서화입니다.

생태계

• ? LangSmith: 프로토타입에서 프로덕션으로 전환하는 데 도움이 되는 언어 모델 애플리케이션과 지능형 에이전트를 추적하고 평가합니다.
• ??️ LangGraph: LLM을 사용하여 상태 저장 다중 행위자 애플리케이션을 만듭니다. LangChain과 원활하게 통합되지만 LangChain 없이도 사용할 수 있습니다.
• ??️ LangGraph 플랫폼: LangGraph로 구축된 LLM 애플리케이션을 프로덕션에 배포합니다.

? 기여

빠르게 발전하는 분야의 오픈 소스 프로젝트로서 우리는 새로운 기능, 향상된 인프라, 더 나은 문서 등의 형태로 기여하는 데 매우 개방적입니다.

기여 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

? 기여자