🦜🔗LangСhain - библиотека, расширяющая возможности LLM

Недавно в нашем канале был опубликован пост Hugging Face Hub и библиотека transformers, а сегодня мы хотим расширить тему наиболее популярных инструментов при работе с LLM и расскажем про ключевые особенности библиотеки и всей экосистемы LangChain.

LangСhain - популярная библиотека, которая упрощает разработку LLM-Driven приложений, предоставляя все необходимые инструменты для создания агентских систем, цепочек вызовов и взаимодействия языковых моделей с внешними API.

Основные особенности LangChain:

1️⃣ RAG (Retrieval Augmented Generation)
В нашем предыдущем посте мы рассказывали про концепцию создания RAG-систем. LangChain оснащен всеми необходимыми инструментами для построения классического RAG.
Например, перед вами поставили задачу построить QnA чат-бота в онлайн-поддержке. С помощью LangChain вы сможете сформировать правильную базу знаний из источников, по которым должен отвечать бот, и на пользовательский запрос находить релевантные части потенциальных ответов для дальнейшей генерации конечного ответа LLM’кой.

2️⃣ Chains (цепочки)
LangСhain запросто позволяет создавать последовательности операций (цепочки) для задач обработки естественного языка, которые могут состоять из различных этапов обращений к LLM, использованию внешних API и составления промптов.
Такой подход может использоваться абсолютно в любой задаче, где процесс обработки пользовательского запроса моделью имеет цепочечный вид: запрос пользователя -> формирование промптов для модели -> получение ответа модели -> преобразование ответа и вывод.
Более детально про цепочки в LangChain читайте из официальной документации.

3️⃣ Агентские системы
Концепция Агентов сейчас набирает большую популярность в задачах, где LLM могут использоваться для решения более сложных задач, нежели просто генерация текста.
Например, дать возможность LLM вызывать API прогноза погоды для предоставления актуальной информации пользователю по данному вопросу. В роли API может выступать более продвинутые инструменты - базы данных, несколько API, пользовательские функции. LangChain расширяет возможности работы LLM в такой роли и упрощает разработку агентских-систем.

4️⃣ LangGraph
Это дополнительная библиотека в экосистеме LangChain, которая позволяет создавать рабочие процессы на основе графов. Сюда может входить, как создание рабочих цепочек, исполняющихся агентом, так и формирование графов знаний, который могут выступать заменой классическим базам знаний в RAG.
🔥Введение в LangGraph смотрите тут и тут

5️⃣ LangSmith
Среда для создания LLM-Driven приложений, которая объединяет все инструменты экосистемы LangChain, а также даёт возможность визуально отслеживать и улучшать разработку таких приложений.
Например, отображает RAG-пайплайн и выводит логи на каждом шаге.
🔥 Изучение LangSmith можете начать тут и тут

📌 Что ещё стоит изучить:
- Серия практикоориентированных постов на Хабре по созданию AI-агентов с помощью LangChain
- Официальный LangChain CookBook с огромным количеством реализаций различных задачек с LLM под капотом
- Как создана концепция экосистемы из официальной страницы
- Дополнительно про агенты читайте здесь

В следующем посте хотим рассказать про особенности AI-Агентов на базе LLM!
Ставьте:
🔥 - если текущий пост был полезен!
❤️ - если ждете следующий!
До встречи👋🏻