langchain

?️? LangChain

⚡ Crie aplicativos de raciocínio sensíveis ao contexto ⚡

Procurando pela biblioteca JS/TS? Confira LangChain.js.

Para ajudá-lo a enviar aplicativos LangChain para produção com mais rapidez, dê uma olhada no LangSmith. LangSmith é uma plataforma de desenvolvedor unificada para construir, testar e monitorar aplicativos LLM. Preencha este formulário para falar com nossa equipe de vendas.

Instalação rápida

Com pip:

pip install langchain

Com Conda:

conda install langchain -c conda-forge

? O que é LangChain?

LangChain é uma estrutura para desenvolvimento de aplicativos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs).

Para essas aplicações, LangChain simplifica todo o ciclo de vida da aplicação:

• Bibliotecas de código aberto : construa seus aplicativos usando blocos de construção, componentes e integrações de terceiros de código aberto do LangChain. Use o LangGraph para criar agentes com estado com streaming de primeira classe e suporte humano no circuito.
• Produção : inspecione, monitore e avalie seus aplicativos com o LangSmith para que você possa otimizar e implantar constantemente com confiança.
• Implantação : Transforme seus aplicativos LangGraph em APIs e assistentes prontos para produção com LangGraph Cloud.

Bibliotecas de código aberto

• langchain-core : abstrações básicas e linguagem de expressão LangChain.
• langchain-community : Integrações de terceiros.
  • Algumas integrações foram divididas em pacotes de parceiros que dependem apenas de langchain-core . Os exemplos incluem langchain_openai e langchain_anthropic .
• langchain : Cadeias, agentes e estratégias de recuperação que compõem a arquitetura cognitiva de um aplicativo.
• LangGraph : Uma biblioteca para construir aplicativos multiator robustos e com estado com LLMs, modelando etapas como arestas e nós em um gráfico. Integra-se perfeitamente com LangChain, mas pode ser usado sem ele. Para saber mais sobre LangGraph, confira nosso primeiro curso da LangChain Academy, Introdução ao LangGraph , disponível aqui.

Produção:

• LangSmith : uma plataforma de desenvolvedor que permite depurar, testar, avaliar e monitorar cadeias construídas em qualquer estrutura LLM e se integra perfeitamente ao LangChain.

Implantação:

• LangGraph Cloud : Transforme seus aplicativos LangGraph em APIs e assistentes prontos para produção.

? O que você pode construir com LangChain?

❓ Resposta a perguntas com RAG

• Documentação
• Exemplo ponta a ponta: Chat LangChain e repo

? Extraindo saída estruturada

• Documentação
• Exemplo de ponta a ponta: modelo SQL Llama2

? Bots de bate-papo

• Documentação
• Exemplo ponta a ponta: Web LangChain (chatbot de pesquisador da web) e repo

E muito mais! Vá para a seção Tutoriais da documentação para obter mais informações.

Como o LangChain ajuda?

Os principais valores das bibliotecas LangChain são:

1. Componentes : blocos de construção combináveis, ferramentas e integrações para trabalhar com modelos de linguagem. Os componentes são modulares e fáceis de usar, esteja você usando o restante da estrutura LangChain ou não
2. Cadeias prontas para uso : montagens integradas de componentes para realizar tarefas de nível superior

As correntes prontas para uso facilitam o início. Os componentes facilitam a personalização de cadeias existentes e a construção de novas.

Linguagem de Expressão LangChain (LCEL)

LCEL é uma parte fundamental do LangChain, permitindo construir e organizar cadeias de processos de maneira direta e declarativa. Ele foi projetado para suportar a colocação de protótipos diretamente em produção, sem a necessidade de alterar qualquer código. Isso significa que você pode usar o LCEL para configurar tudo, desde configurações básicas de "prompt + LLM" até fluxos de trabalho complexos de várias etapas.

• Visão geral : LCEL e seus benefícios
• Interface : A interface executável padrão para objetos LCEL
• Primitivos : Mais sobre os primitivos que o LCEL inclui
• Cheatsheet : visão geral rápida dos padrões de uso mais comuns

Componentes

Os componentes se enquadram nos seguintes módulos :

? E/S do modelo

Isso inclui gerenciamento de prompts, otimização de prompts, uma interface genérica para modelos de chat e LLMs e utilitários comuns para trabalhar com resultados de modelos.

Recuperação

A geração aumentada de recuperação envolve carregar dados de uma variedade de fontes, prepará-los e, em seguida, pesquisá-los (também conhecidos como recuperá-los) para uso na etapa de geração.

? Agentes

Os agentes permitem autonomia LLM sobre como uma tarefa é realizada. Os agentes tomam decisões sobre quais ações realizar, depois realizam essa ação, observam o resultado e repetem até que a tarefa seja concluída. LangChain fornece uma interface padrão para agentes, junto com LangGraph para construir agentes personalizados.

Documentação

Consulte aqui a documentação completa, que inclui:

• Introdução: Visão geral do framework e da estrutura dos documentos.
• Tutoriais: se você deseja construir algo específico ou é um aluno mais prático, confira nossos tutoriais. Este é o melhor lugar para começar.
• Guias práticos: respostas para “Como faço para….?” digite perguntas. Esses guias são concretos e orientados para objetivos; eles foram feitos para ajudá-lo a concluir uma tarefa específica.
• Guia conceitual: Explicações conceituais das partes principais da estrutura.
• Referência da API: Documentação completa de cada classe e método.

Ecossistema

• ? LangSmith: Rastreie e avalie seus aplicativos de modelo de linguagem e agentes inteligentes para ajudá-lo a passar do protótipo à produção.
• ??️ LangGraph: Crie aplicativos multiatores com estado com LLMs. Integra-se perfeitamente com LangChain, mas pode ser usado sem ele.
• ??️ Plataforma LangGraph: Implante aplicativos LLM criados com LangGraph em produção.

? Contribuindo

Como um projeto de código aberto em um campo em rápido desenvolvimento, estamos extremamente abertos a contribuições, seja na forma de um novo recurso, de uma infraestrutura melhorada ou de uma melhor documentação.

Para informações detalhadas sobre como contribuir, veja aqui.

? Colaboradores