LangChain

Was ist LangChain?

LangChain ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um die Erstellung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu vereinfachen. Es bietet Tools und Abstraktionen, die den Prozess des Erstellens, Testens und Bereitstellens von AI-Agenten optimieren. LangChain ermöglicht es Entwicklern, zuverlässige AI-Agenten zu entwickeln, und bietet Flexibilität und Kontrolle über das Agentenverhalten.

Wie funktioniert LangChain?

LangChain funktioniert, indem es einen modularen Satz von Tools und Komponenten bereitstellt, die kombiniert werden können, um benutzerdefinierte AI-Agenten-Workflows zu erstellen. Es bietet zwei primäre Open-Source-Frameworks:

• LangChain: Bietet eine vorgefertigte Agentenarchitektur und Modellintegrationen, die eine schnelle Entwicklung mit weniger Code ermöglichen.
• LangGraph: Bietet Low-Level-Primitive für den Aufbau von benutzerdefinierten Agenten-Workflows, wodurch Entwickler mehr Kontrolle über das Agentenverhalten erhalten.

Zusätzlich bietet LangChain eine Agent Engineering Platform, einschließlich LangSmith, die Tools für Folgendes bietet:

• Observability: Bietet klare Einblicke in jeden Schritt des Prozesses eines Agenten.
• Evaluation: Hilft, die Agentenqualität mit realistischen Testsets und Leistungsbewertungen zu verbessern.
• Deployment: Vereinfacht die Bereitstellung mit einer Infrastruktur, die für langlaufende Agenten-Workloads entwickelt wurde.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Visibility & Control: Bietet Einblicke in Agentenoperationen und ermöglicht eine präzise Steuerung und Aufgabenerfüllung.
• Fast Iteration: Ermöglicht schnelle Entwicklungszyklen mit Workflows, die den gesamten Agent Engineering Lifecycle umfassen.
• Durable Performance: Unterstützt eine skalierbare Bereitstellung mit einer Infrastruktur, die für langlaufende Workloads und menschliche Aufsicht konzipiert ist.
• Model Neutrality: Ermöglicht den Austausch von Modellen, Tools und Datenbanken ohne Code-Umschreibung und gewährleistet so zukunftssichere AI-Fortschritte.

Anwendungsfälle

LangChain ist vielseitig und kann in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden:

• Copilots: Integrieren Sie native Co-Piloten in Anwendungen, um die Endbenutzererfahrung für domänenspezifische Aufgaben zu verbessern.
• Enterprise GPT: Bieten Sie Mitarbeitern einen konformen Zugriff auf Informationen und Tools, um die Leistung zu maximieren.
• Customer Support: Steigern Sie die Geschwindigkeit und Effizienz von Support-Teams bei der Bearbeitung von Kundenanfragen.
• Research: Beschleunigen Sie die Datensynthese, die Quellenzusammenfassung und die Erkenntnisgewinnung für die Wissensarbeit.
• Code Generation: Automatisieren Sie das Schreiben, Refactoring und die Dokumentation von Code, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen.
• AI Search: Bieten Sie personalisierte Concierge-Erlebnisse, um Benutzer zu Produkten oder Informationen zu führen.

Beispiele aus der realen Welt

Mehrere Unternehmen haben LangChain-Produkte eingesetzt, um die betriebliche Effizienz zu steigern und die Benutzererfahrung zu verbessern:

• Klarna: Reduzierte die Zeit zur Lösung von Kundenanfragen um 80 % mithilfe eines AI-Assistenten, der von LangSmith und LangGraph unterstützt wird.
• Elastic: Verbesserte ihren AI-Sicherheitsassistenten mit LangSmith und LangGraph und verkürzte die Reaktionszeiten auf Alarme für über 20.000 Kunden.
• Replit: Verwendet LangSmith, um komplexe Traces für ihren AI Agent zu debuggen und bedient über 30 Millionen Entwickler.

Wie verwendet man LangChain?

Um mit der Verwendung von LangChain zu beginnen, können Sie mit den Open-Source-Frameworks beginnen, um Ihre AI-Agenten zu erstellen. LangChain bietet eine umfangreiche Dokumentation und Anleitungen, die Ihnen helfen, sich im Entwicklungsprozess zurechtzufinden. Für erweiterte Funktionen wie Observability, Evaluation und Deployment können Sie die LangSmith-Plattform erkunden.

1. Installieren Sie LangChain:

pip install langchain

2.  **Richten Sie Ihre Umgebung ein**:

    Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf die erforderlichen API-Schlüssel für die von Ihnen verwendeten LLMs haben. Sie können diese als Umgebungsvariablen festlegen.
3.  **Erstellen Sie Ihren ersten Agenten**:

    Verwenden Sie die Module von LangChain, um das Verhalten, die Tools und den Speicher des Agenten zu definieren.
4.  **Testen und bewerten Sie**:

    Verwenden Sie LangSmith, um das Agentenverhalten zu verfolgen und die Leistung zu bewerten.
5.  **Bereitstellen**:

    Stellen Sie Ihren Agenten mit den Bereitstellungstools von LangChain für eine skalierbare und zuverlässige Leistung bereit.

## Warum LangChain wählen?

LangChain zeichnet sich durch seine umfassende Plattform und seine Open-Source-Frameworks aus, die jeden Schritt des Agentenentwicklungszyklus abdecken. Es ermöglicht Entwicklern:

*   Schnell AI-Agenten mit weniger Code ausliefern.
*   Die Kontrolle über benutzerdefinierte Agenten-Workflows behalten.
*   Eine dauerhafte Leistung mit skalierbarer Infrastruktur gewährleisten.
*   Ihren AI-Stack mit einem modellneutralen Design zukunftssicher machen.

## Für wen ist LangChain?

LangChain wurde entwickelt für:

*   AI Engineers, die zuverlässige AI-Agenten erstellen und bereitstellen möchten.
*   Softwareentwickler, die LLMs in ihre Anwendungen integrieren möchten.
*   Unternehmen, die die betriebliche Effizienz und die Benutzererfahrung mit AI verbessern möchten.
*   Forscher, die das Potenzial von AI-Agenten und benutzerdefinierten Workflows untersuchen.

## Fazit

LangChain ist eine leistungsstarke Plattform für Agent Engineering, die die Tools und Frameworks bereitstellt, die zum Erstellen, Testen und Bereitstellen zuverlässiger AI-Agenten benötigt werden. Egal, ob Sie Copiloten erstellen, den Kundensupport verbessern oder die Code-Generierung automatisieren, LangChain bietet die Flexibilität und Kontrolle, um Ihre AI-Lösungen zum Leben zu erwecken.

Entdecken Sie LangChain noch heute und beginnen Sie, zuverlässige Agenten schneller auszuliefern.