langchain

?️? Лангчейн

⚡ Создавайте контекстно-зависимые приложения для рассуждений ⚡

Ищете библиотеку JS/TS? Проверьте LangChain.js.

Чтобы помочь вам быстрее отправлять приложения LangChain в производство, попробуйте LangSmith. LangSmith — это единая платформа разработчиков для создания, тестирования и мониторинга приложений LLM. Заполните эту форму, чтобы поговорить с нашим отделом продаж.

Быстрая установка

С пипом:

pip install langchain

С Кондой:

conda install langchain -c conda-forge

? Что такое Лангчейн?

LangChain — это платформа для разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM).

Для этих приложений LangChain упрощает весь жизненный цикл приложения:

• Библиотеки с открытым исходным кодом . Создавайте свои приложения, используя стандартные блоки, компоненты и сторонние интеграции LangChain с открытым исходным кодом. Используйте LangGraph для создания агентов с отслеживанием состояния с первоклассной потоковой передачей и поддержкой человеческого участия.
• Производство . Проверяйте, отслеживайте и оценивайте свои приложения с помощью LangSmith, чтобы вы могли с уверенностью постоянно оптимизировать и развертывать их.
• Развертывание : превратите свои приложения LangGraph в готовые к использованию API и помощники с помощью LangGraph Cloud.

Библиотеки с открытым исходным кодом

• langchain-core : базовые абстракции и язык выражений LangChain.
• langchain-community : сторонние интеграции.
  • Некоторые интеграции были дополнительно разделены на партнерские пакеты , которые полагаются только на langchain-core . Примеры включают langchain_openai и langchain_anthropic .
• langchain : Цепочки, агенты и стратегии поиска, составляющие когнитивную архитектуру приложения.
• LangGraph : библиотека для создания надежных многоакторных приложений с отслеживанием состояния с помощью LLM путем моделирования шагов в виде ребер и узлов в графе. Плавно интегрируется с LangChain, но может использоваться и без него. Чтобы узнать больше о LangGraph, посетите наш первый курс Академии LangChain «Введение в LangGraph» , доступный здесь.

Производство:

• LangSmith : платформа для разработчиков, которая позволяет отлаживать, тестировать, оценивать и отслеживать цепочки, построенные на любой платформе LLM, и легко интегрируется с LangChain.

Развертывание:

• Облако LangGraph : превратите свои приложения LangGraph в готовые к использованию API и помощники.

? Что вы можете построить с помощью LangChain?

❓Отвечаем на вопросы с помощью RAG

• Документация
• Сквозной пример: чат LangChain и репозиторий

? Извлечение структурированного вывода

• Документация
• Комплексный пример: шаблон SQL Llama2

? Чат-боты

• Документация
• Комплексный пример: Web LangChain (чат-бот для веб-исследователей) и репозиторий.

И многое другое! Чтобы узнать больше, перейдите в раздел «Учебные руководства» документации.

Как LangChain помогает?

Основными ценностями библиотек LangChain являются:

1. Компоненты : составные строительные блоки, инструменты и интеграции для работы с языковыми моделями. Компоненты модульны и просты в использовании независимо от того, используете ли вы остальную часть инфраструктуры LangChain или нет.
2. Готовые цепи : встроенные сборки компонентов для выполнения задач более высокого уровня.

Готовые цепи облегчают начало работы. Компоненты позволяют легко настраивать существующие цепочки и создавать новые.

Язык выражений LangChain (LCEL)

LCEL — ключевая часть LangChain, позволяющая создавать и организовывать цепочки процессов простым и декларативным способом. Он был разработан для поддержки запуска прототипов непосредственно в производство без необходимости изменения какого-либо кода. Это означает, что вы можете использовать LCEL для настройки всего: от базовых настроек «подсказка + LLM» до сложных многоэтапных рабочих процессов.

• Обзор : LCEL и его преимущества
• Интерфейс : стандартный интерфейс Runnable для объектов LCEL.
• Примитивы : подробнее о примитивах, которые включает в себя LCEL.
• Шпаргалка : краткий обзор наиболее распространенных моделей использования.

Компоненты

Компоненты делятся на следующие модули :

? Модель ввода/вывода

Сюда входит управление подсказками, оптимизация подсказок, общий интерфейс для моделей чата и LLM, а также общие утилиты для работы с выходными данными моделей.

Поиск

Поисковая расширенная генерация включает загрузку данных из различных источников, их подготовку, а затем их поиск (т. е. извлечение из них) для использования на этапе генерации.

? Агенты

Агенты предоставляют LLM автономию в отношении того, как выполняется задача. Агенты принимают решения о том, какие действия предпринять, затем выполняют это действие, наблюдают за результатом и повторяют действия, пока задача не будет завершена. LangChain предоставляет стандартный интерфейс для агентов, а также LangGraph для создания пользовательских агентов.

Документация

Здесь вы найдете полную документацию, которая включает в себя:

• Введение: Обзор структуры и структуры документов.
• Учебные пособия. Если вы хотите создать что-то конкретное или предпочитаете практический опыт, ознакомьтесь с нашими учебными пособиями. Это лучшее место для начала.
• Практические руководства: ответы на вопрос «Как мне….?» введите вопросы. Эти руководства целенаправленны и конкретны; они предназначены для того, чтобы помочь вам выполнить конкретную задачу.
• Концептуальное руководство: Концептуальные объяснения ключевых частей структуры.
• Справочник API: Подробная документация по каждому классу и методу.

Экосистема

• ? ЛангСмит: Отслеживайте и оценивайте свои приложения языковой модели и интеллектуальные агенты, чтобы помочь вам перейти от прототипа к производству.
• ??️ LangGraph: создавайте многоактные приложения с отслеживанием состояния с помощью LLM. Плавно интегрируется с LangChain, но может использоваться и без него.
• ??️ Платформа LangGraph: развертывайте в производстве приложения LLM, созданные с помощью LangGraph.

? Содействие

Как проект с открытым исходным кодом в быстро развивающейся области, мы чрезвычайно открыты для вклада, будь то в виде новой функции, улучшенной инфраструктуры или улучшенной документации.

Подробную информацию о том, как внести свой вклад, смотрите здесь.

? Авторы