Руководство по LangChain

LangChain — это фреймворк разработки для создания ИИ-агентов и приложений на больших языковых моделях (LLM).

LangChain помогает разработчикам быстро создавать сложные ИИ-приложения на основе больших моделей, таких как GPT, Claude и Gemini.

LangChain был запущен Харрисоном Чейзом в октябре 2022 года с основными целями:упростить процесс разработки приложений на больших языковых моделях。

LangChain предоставляет унифицированный интерфейс, позволяющий подключать: большие модели, промпты, векторные базы данных, вызовы инструментов, системы памяти и рабочие процессы Agent.

В настоящее время LangChain стал одним из самых популярных фреймворков для разработки приложений на LLM и широко используется в таких сценариях, как интеллектуальные чат-боты, базы знаний RAG, анализ документов, генерация кода и автоматизация с помощью ИИ.

Для кого этот урок?

Этот учебник подходит разработчикам, имеющим базовые знания Python и желающим изучать разработку ИИ-приложений.

  • Начинающие с базовыми знаниями Python, которые хотят изучать AI и разработку больших языковых моделей
  • Разработчики, которые хотят создавать AI-чат-ботов, базы знаний и Agent-приложения
  • Учащиеся, интересующиеся GPT, Claude, RAG и векторными базами данных
  • Инженеры, которые хотят использовать LangChain для быстрого создания ИИ-проектов
  • Программисты, которые хотят перейти от традиционной разработки к разработке AI-приложений

Что нужно знать перед началом этого руководства

Перед началом этого учебника вам нужно иметь некоторые основы Python и понимать базовые концепции Web и API.

  • Основы Python: переменные, функции, классы, импорт модулей, обработка исключений
  • Основы HTTP и API: GET/POST-запросы, формат данных JSON
  • Основы промптов: понимать, что такое Prompt и большие языковые модели
  • Базовые знания баз данных: понимать базовые операции SQLite / MySQL
  • Понимать базовые операции командной строки и управление пакетами pip

Что умеет LangChain?

  • ИИ-чат-бот (ChatBot)
  • Корпоративная база знаний RAG
  • Система вопросов и ответов по PDF-документам
  • Автоматическое выполнение задач ИИ-агентом
  • Генерация кода и анализ кода
  • Многоходовой диалог и память контекста
  • Веб-поиск и вызов инструментов
  • Системы автоматизации рабочих процессов

Ваша первая программа на LangChain

Следующий код использует LangChain для вызова моделей OpenAI и вывода контента, сгенерированного ИИ:

Пример

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Инициализация модели
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o-mini"
)

# Шаблон промпта
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Пожалуйста, объясните: {topic}"
)

# Создать цепочку
chain = prompt | llm

# Вызов
result = chain.invoke({
    "topic": "Что такое Transformer"
})

print(result.content)

После запуска большая модель автоматически сгенерирует пояснительный контент о Transformer.

Основные компоненты LangChain

  • LLM: подключение к большим моделям, таким как OpenAI, Claude, Gemini
  • PromptTemplate: Управление шаблонами промптов
  • Chains: Создание многошаговых рабочих процессов ИИ
  • Memory: Реализация памяти для многоходового диалога
  • Tools: вызов инструментов, таких как поиск, база данных, API
  • Агенты: позвольте ИИ принимать решения и автоматически выполнять задачи
  • Векторное хранилище: подключение векторных баз данных для реализации RAG

Справочная документация

Другие расширения