LangChain

LangChain ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung von Anwendungen mit Large Language Models (LLMs) vereinfachen soll. Es bietet eine Standardschnittstelle für "Chains", d. h. Sequenzen von Aufrufen, die LLM-Prompts, andere Chains oder externe Tools enthalten können. Die Kernidee besteht darin, Entwicklern die Möglichkeit zu geben, leistungsfähigere, kontextbewusste und datengesteuerte Anwendungen zu erstellen, indem LLMs wie GPT-4 mit externen Datenquellen und Berechnungsmodulen verbunden werden. Dies ermöglicht es den Modellen, über ihr vortrainiertes Wissen hinauszugehen und auf dynamischere Weise mit der Welt zu interagieren. In der offiziellen LangChain-Dokumentation und im LangChain-GitHub-Repository können Sie die Fähigkeiten von LangChain weiter erkunden.

Wie LangChain funktioniert: Ketten und Agenten

Die modulare Architektur von LangChain ist auf zwei Schlüsselkonzepten aufgebaut: Ketten und Agenten. Diese Struktur hilft, die Komplexität der Interaktionen zwischen LLMs, Datenquellen und anderen Tools zu verwalten.

• Ketten: Dies sind die grundlegenden Bausteine in LangChain. Eine Kette stellt eine Abfolge von Operationen dar, wobei die Ausgabe eines Schrittes zur Eingabe für den nächsten wird. Eine einfache Kette könnte Benutzereingaben entgegennehmen, sie mit Hilfe einer Eingabeaufforderungsvorlage formatieren und sie dann an einen LLM senden. Komplexere Ketten können mehrere LLMs oder andere Tools miteinander verbinden, um anspruchsvolle Aufgaben wie die Zusammenfassung von Dokumenten gefolgt von einer Stimmungsanalyse durchzuführen. Das Framework erleichtert die Promptverkettung für diese mehrstufigen Arbeitsabläufe.
• Agenten: Agenten sind eine fortgeschrittenere Art von Ketten, die ein LLM als Denkmaschine verwenden. Ein Agent kann entscheiden, welche Werkzeuge er in welcher Reihenfolge einsetzt, um ein Ziel zu erreichen. Wenn er beispielsweise gefragt wird: "Wie war das Wetter gestern in Paris und wie heißt die Hauptstadt Frankreichs?", könnte ein Agent zunächst ein Suchwerkzeug verwenden, um das Wetter zu finden, und dann auf sein internes Wissen zugreifen, um den zweiten Teil der Frage zu beantworten. Dies ermöglicht eine dynamische und flexible Problemlösung und macht Agenten zu einer Kernkomponente der Agentischen KI.

Anwendungen in der realen Welt

LangChain ermöglicht die Entwicklung eines breiten Spektrums anspruchsvoller KI-Anwendungen, indem es die Kluft zwischen LLMs und externen Systemen überbrückt.

1. Fragenbeantwortung über private Dokumente: Einer der häufigsten Anwendungsfälle ist der Aufbau eines Systems, das Fragen auf der Grundlage eines bestimmten Satzes von Dokumenten beantworten kann, z. B. der internen Wissensdatenbank eines Unternehmens oder einer Sammlung von Forschungsarbeiten. LangChain implementiert dies mit einer Technik namens Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei werden zunächst relevante Textabschnitte aus einer Vektordatenbank abgerufen und dann ein LLM mit diesem Kontext gefüttert, das auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen eine präzise Antwort generiert. Auf diese Weise wird die Einschränkung der statischen Trainingsdaten eines LLM überwunden.
2. Autonome KI-Agenten: LangChain wird verwendet, um autonome Agenten zu erstellen, die Aufgaben durch Interaktion mit verschiedenen Software-Tools und APIs ausführen können. So könnte beispielsweise ein persönlicher Assistent erstellt werden, der einen Kalender verwaltet, Termine bucht und E-Mails versendet, indem er Tools wie die Google Calendar API und einen E-Mail-Client nutzt. Diese Agenten demonstrieren eine Form von Artificial Narrow Intelligence (ANI), die sich auf spezifische, delegierte Aufgaben konzentriert.

LangChain und verwandte Konzepte

Es ist hilfreich, LangChain von verwandten Begriffen aus dem KI-Ökosystem zu unterscheiden:

• LLMs vs. LangChain: LLMs (z.B. Google's Gemini, Meta's Llama) sind die Kernmodelle, die Text verstehen und erzeugen. LangChain ist ein Framework, das diese LLMs als Komponenten zur Erstellung von Anwendungen verwendet. Es orchestriert die Interaktion zwischen LLMs und anderen Tools oder Datenquellen.
• Eingabeaufforderungstechnik vs. LangChain: Prompt Engineering ist die Kunst, effektive Eingaben für LLMs zu erstellen. LangChain bietet Werkzeuge wie Prompt-Templates, um das Prompt-Engineering innerhalb einer Anwendung systematischer und skalierbarer zu machen, aber der Anwendungsbereich ist viel breiter, einschließlich Zustandsmanagement, Werkzeugintegration und Speicher.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain: Die Hugging Face Transformers-Bibliothek bietet Zugang zu Tausenden von vortrainierten Modellen und Tools für deren Feinabstimmung und Ausführung. LangChain wird häufig mit Hugging Face-Modellen integriert, konzentriert sich aber auf die übergeordnete Aufgabe, diese Modelle zu komplexen Anwendungen zusammenzusetzen, und nicht auf die Modellimplementierung selbst.

Relevanz für Computer Vision

LangChain wird zwar in erster Linie mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Verbindung gebracht, ist aber aufgrund seiner Fähigkeit, verschiedene Tools zu orchestrieren, von großer Bedeutung für multimodale Modelle, die Text mit anderen Datentypen wie Bildern kombinieren. Im Kontext der Computer Vision (CV) kann LangChain zur Erstellung anspruchsvoller Workflows verwendet werden.

Eine Anwendung könnte beispielsweise ein Ultralytics YOLO-Modell für die Objekterkennung in Echtzeit verwenden und dann die erkannten Objektkennzeichnungen an einen LangChain-Agenten weitergeben. Dieser Agent könnte dann ein LLM verwenden, um eine umfassende Beschreibung der Szene zu erstellen, eine semantische Suche nach ähnlichen Bildern durchzuführen oder sogar eine andere Aktion auf der Grundlage der visuellen Eingabe auszulösen. Mit der zunehmenden Verbreitung von Bildsprachmodellen werden Frameworks wie LangChain entscheidend für die Entwicklung von Anwendungen sein, die die Welt sowohl sehen als auch verstehen können. Die Integration von Bildverarbeitungsmodellen, die auf Plattformen wie Ultralytics HUB trainiert wurden, in diese Ketten kann neue Möglichkeiten in Bereichen von der Robotik bis zur intelligenten Überwachung erschließen.