LangChain

Kernkomponenten

LangChain erreicht seine Funktionalität durch mehrere wichtige Abstraktionen:

• Modelle: Integrationen mit verschiedenen LLMs (wie denen von OpenAI) und Einbettungsmodellen.
• Prompts: Werkzeuge zur Verwaltung und Optimierung von Prompts, die an LLMs gesendet werden, einschließlich Prompt-Vorlagen und dynamischer Prompt-Generierung. Ein effektives Prompt-Engineering ist entscheidend für die Steuerung des Verhaltens von LLMs.
• Ketten: Sequenzen von Aufrufen, entweder an einen LLM oder ein anderes Programm. Einfache Ketten können einen einzigen LLM-Aufruf beinhalten, während komplexe Ketten(Prompt Chaining) mehrere LLM-Aufrufe oder Interaktionen mit anderen Tools verbinden können.
• Indizes: Strukturiert Daten so, dass LLMs leicht mit ihnen interagieren können. Dazu gehören oft Techniken wie das Erstellen von Einbettungen und das Speichern in einer Vektordatenbank wie Pinecone oder Chroma für eine effiziente semantische Suche.
• Speicher: Ermöglicht es Ketten oder Agenten, sich an frühere Interaktionen zu erinnern und so Kontext für laufende Unterhaltungen oder Aufgaben zu liefern. Das ist wichtig, um zustandsabhängige Anwendungen wie Chatbots zu entwickeln.
• Agenten: Ermöglicht es LLMs, Entscheidungen über die zu ergreifenden Maßnahmen zu treffen, Hilfsmittel (wie Suchmaschinen oder Taschenrechner) zu verwenden, die Ergebnisse zu beobachten und zu wiederholen, bis eine Aufgabe abgeschlossen ist. Dies ermöglicht eine autonomere Problemlösung.

Relevanz für KI und maschinelles Lernen

LangChain hat in der Gemeinschaft des maschinellen Lernens (ML) an Bedeutung gewonnen, weil es die praktischen Herausforderungen bei der Entwicklung von realen Anwendungen auf der Grundlage von LLMs angeht. Während Frameworks wie PyTorch und TensorFlow grundlegend für das Training und die Definition von Modellen sind, konzentriert sich LangChain auf die Anwendungsebene - die Orchestrierung der Interaktion dieser leistungsstarken Modelle mit externen Systemen und Daten. Dies unterscheidet sich von Plattformen wie Ultralytics HUB, die den Prozess des Trainings benutzerdefinierter Modelle, der Verwaltung von Datensätzen und der Modellbereitstellung vor allem für Aufgaben wie die Objekterkennung mit Modellen wie Ultralytics YOLO11.

LangChain fungiert als Brücke, die es ermöglicht, die ausgefeilten NLP-Fähigkeiten (Natural Language Processing) von LLMs auf bestimmte Kontexte zu beziehen oder externe Aktionen auszulösen. Sie vereinfacht komplexe Arbeitsabläufe, die andernfalls einen umfangreichen benutzerdefinierten Code für API-Aufrufe, Datenverarbeitung und Statusverwaltung erfordern würden.

Anwendungen in der realen Welt

LangChain ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen, indem es die Intelligenz des LLM mit externen Ressourcen kombiniert:

1. Beantwortung von Fragen über private Dokumente: Stell dir vor, ein Unternehmen möchte einen internen Chatbot, der Fragen von Mitarbeitern auf der Grundlage von Unternehmensrichtlinien oder technischen Handbüchern beantworten kann. LangChain kann verwendet werden, um ein Retrieval-Augmented Generation (RAG) System aufzubauen. Die Dokumente werden geladen, aufgeteilt, eingebettet und in einer Vektordatenbank gespeichert. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, ruft LangChain relevante Dokumententeile ab, kombiniert sie mit der Anfrage des Nutzers zu einer Eingabeaufforderung und sendet sie an einen LLM, der eine Antwort nur auf der Grundlage des angegebenen Kontexts generiert. Auf diese Weise wird die Logik des LLM genutzt, während die Antworten auf bestimmte Datenquellen beschränkt werden. Viele interne Wissensdatenbank-Tools nutzen dieses Muster.
2. Autonome Agenten für die Aufgabenerfüllung: Ein Nutzer könnte einen KI-Assistenten bitten, "die neuesten Nachrichten über Ultralytics zusammenzufassen und eine E-Mail an meinen Vorgesetzten zu verfassen." Ein LangChain-Agent, der von einem LLM angetrieben wird, könnte das tun:
   • Verwende eine Websuche, um aktuelle Artikel zu finden über Ultralytics.
   • Verwende ein Tool zur Textzusammenfassung (oder den LLM selbst), um die Ergebnisse zu verdichten.
   • Verwende ein E-Mail-Tool (oder verfasse den Text), um die Nachricht auf der Grundlage der Zusammenfassung zu verfassen.LangChain verwaltet die Abfolge der Werkzeugnutzung, die Formulierung der Aufforderung und den Informationsfluss zwischen den Schritten, sodass das LLM wie eine Denkmaschine agieren kann, die verschiedene Fähigkeiten orchestriert. Beispiele hierfür sind persönliche Assistenten und automatisierte Recherchetools.

LangChain und verwandte Konzepte

Es ist hilfreich, LangChain von verwandten Begriffen zu unterscheiden:

• LLMs vs. LangChain: LLMs (z. B. GPT-3, Llama) sind die Kernmodelle, die Text verstehen und erzeugen. LangChain ist ein Framework, das diese LLMs als Komponenten für die Erstellung von Anwendungen nutzt. Es orchestriert die Interaktion zwischen LLMs und anderen Tools/Daten.
• Prompt Engineering vs. LangChain: Prompt Engineering ist die Kunst, effektive Eingaben für LLMs zu erstellen. LangChain bietet Werkzeuge (wie Prompt-Vorlagen), die das Prompt-Engineering im Anwendungskontext einfacher und systematischer machen.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain: Die Hugging Face Transformers-Bibliothek bietet Zugang zu Tausenden von vortrainierten Modellen (darunter viele LLMs) und Tools für die Feinabstimmung und den Betrieb dieser Modelle. LangChain wird oft mit Hugging Face integriert, konzentriert sich aber eher auf die übergeordnete Aufgabe, Anwendungen um diese Modelle herum zu erstellen, als auf die Modellimplementierung selbst.

LangChain ist ein leistungsstarkes Toolkit für Entwickler, die die Fähigkeiten von LLMs für komplexe, kontextbezogene Anwendungen nutzen wollen. Der modulare Aufbau und das wachsende Ökosystem von Integrationen machen es zu einer beliebten Wahl für die Entwicklung der nächsten Generation von KI-gestützten Tools. In der offiziellen LangChain-Dokumentation und im LangChain-GitHub-Repository kannst du die Fähigkeiten von LangChain näher kennenlernen.