LangChain-Tutorial

LangChain ist ein Entwicklungsframework für die Erstellung von KI-Agenten und Anwendungen für große Sprachmodelle (LLM).

LangChain hilft Entwicklern, schnell komplexe KI-Anwendungen auf Basis großer Modelle wie GPT, Claude und Gemini zu erstellen.

LangChain wurde im Oktober 2022 von Harrison Chase ins Leben gerufen, mit den Kernzielen:den Entwicklungsprozess von Anwendungen für große Sprachmodelle zu vereinfachen。

LangChain bietet eine einheitliche Schnittstelle, die Folgendes verbinden kann: große Modelle, Prompts, Vektordatenbanken, Tool-Aufrufe, Gedächtnissysteme und Agent-Workflows.

Mittlerweile ist LangChain zu einem der beliebtesten Entwicklungsframeworks für LLM-Anwendungen geworden und wird in Szenarien wie intelligenten Chatbots, RAG-Wissensdatenbanken, Dokumentenanalyse, Codegenerierung und KI-Automatisierung weit verbreitet eingesetzt.

Für wen ist dieses Tutorial?

Dieses Tutorial ist für Entwickler geeignet, die über Grundkenntnisse in Python verfügen und die Entwicklung von KI-Anwendungen erlernen möchten.

  • Anfänger mit Python-Grundkenntnissen, die KI- und Large-Language-Model-Entwicklung erlernen möchten
  • Entwickler, die KI-Chatbots, Wissensdatenbanken und Agent-Anwendungen erstellen möchten
  • Lernende, die sich für GPT, Claude, RAG und Vektordatenbanken interessieren
  • Ingenieure, die LangChain nutzen möchten, um schnell KI-Projekte zu erstellen
  • Programmierer, die von der traditionellen Entwicklung zur KI-Anwendungsentwicklung wechseln möchten

Was Sie wissen müssen, bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen

Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, sollten Sie über einige Python-Grundlagen verfügen und grundlegende Web- und API-Konzepte verstehen.

  • Python-Grundlagen: Variablen, Funktionen, Klassen, Modulimporte, Ausnahmebehandlung
  • HTTP- und API-Grundlagen: GET/POST-Anfragen, JSON-Daten
  • Prompt-Grundlagen: Verstehen, was Prompt und große Sprachmodelle sind
  • Grundlegende Datenbankkenntnisse: grundlegende SQLite-/MySQL-Operationen verstehen
  • Grundlegende Befehlszeilenoperationen und pip-Paketverwaltung verstehen

Was kann LangChain?

  • KI-Chatbot (ChatBot)
  • RAG-Unternehmenswissensbasis
  • PDF-Dokument-Frage-Antwort-System
  • KI-Agent zur automatischen Aufgabenausführung
  • Codegenerierung und Codeanalyse
  • Multi-Turn-Dialog und Kontextgedächtnis
  • Websuche und Tool-Aufruf
  • Workflow-Automatisierungssysteme

Ihr erstes LangChain-Programm

Der folgende Code verwendet LangChain, um OpenAI-Modelle aufzurufen und von KI generierte Inhalte auszugeben:

Beispiel

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Modell initialisieren
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o-mini"
)

# Prompt-Vorlage
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Bitte erklären Sie: {topic}"
)

# Chain erstellen
chain = prompt | llm

# Aufruf
result = chain.invoke({
    "topic": "Was ist Transformer"
})

print(result.content)

Nach der Ausführung wird das große Modell automatisch erklärenden Inhalt zu Transformer generieren.

LangChain Kernkomponenten

  • LLM: Verbindung zu großen Modellen wie OpenAI, Claude, Gemini
  • PromptTemplate: Prompt-Vorlagen verwalten
  • Chains: Mehrstufige KI-Workflows erstellen
  • Memory: Mehrrunden-Dialoggedächtnis implementieren
  • Tools: Werkzeuge wie Suche, Datenbank, API aufrufen
  • Agenten: KI Entscheidungen treffen und Aufgaben automatisch ausführen lassen
  • Vector Store: Vektordatenbanken verbinden, um RAG zu implementieren

Referenzdokumentation

Weitere Erweiterungen