Grosse Sprachmodelle (LLMs) revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Sie spielen eine entscheidende Rolle in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Chatbots, Datenanalyse und mehr. Ein fortschrittliches Framework, das die Entwicklung solcher Anwendungen vereinfacht, ist LangChain.
Was ist LangChain?
LangChain ist ein umfassendes Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die grosse Sprachmodelle (LLMs) nutzen. Es wurde entwickelt, um die Komplexität der Arbeit mit LLMs zu reduzieren und bietet eine Vielzahl von Tools und Komponenten, die den gesamten Lebenszyklus von LLM-Anwendungen unterstützen. Das Ziel ist es, Entwicklern eine leistungsstarke und flexible Plattform zu bieten, die die Entwicklung, Implementierung und Wartung von LLM-Anwendungen erleichtert.
Bedürfnisse und Herausforderungen, die LangChain adressiert
Komplexes Prompting: LangChain ermöglicht die Erstellung detaillierter und spezifischer Prompts zur Steuerung des Verhaltens von Sprachmodellen. Ein Beispiel hierfür sind automatisierte Kundenservice-Chatbots, die spezifische Antworten auf Kundenanfragen generieren.
Datenintegration: LangChain kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen für eine einheitliche Sicht. Ein Beispiel ist die Integration von CRM-Daten und Social-Media-Feeds zur Erstellung umfassender Kundenprofile.
Speichermanagement: LangChain verwaltet den Zustand und Kontext von Konversationen über die Zeit. Dies ist besonders nützlich für virtuelle Assistenten, die eine langfristige Konversationshistorie benötigen.
Modularität: LangChain ermöglicht die einfache Integration von LLMs und externen Diensten durch eine modulare Architektur. Ein Beispiel ist der Austausch von LLMs ohne Änderungen am zugrunde liegenden Code.
Beispiel für einen LangChain-Agenten:
from dotenv import load_dotenv
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent, load_tools
from langchain.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain.utilities.tavily_search import TavilySearchAPIWrapper
from langchain_openai import ChatOpenAI
load_dotenv()
def get_function_tools():
search = TavilySearchAPIWrapper()
tavily_tool = TavilySearchResults(api_wrapper=search)
tools = [tavily_tool]
tools.extend(load_tools(['wikipedia']))
return tools
def init_action():
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.1)
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")
tools = get_function_tools()
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke({"input": "Who is the owner of Tesla company? Let me know details about the owner."})
init_action()In diesem Code-Snippet:
- Die
load_dotenv()Funktion lädt Umgebungsvariablen aus einer .env Datei. - Die
get_function_tools()Funktion erstellt Tools für den LangChain-Agenten, einschliesslich eines Tavily-Suchtools und eines Wikipedia-Tools. - Die
init_action()Funktion initialisiert den LangChain-Agenten mit einem OpenAI-Modell, Tools und einem Prompt. - Die
AgentExecutorKlasse wird verwendet, um den Agenten auszuführen und eine Eingabeanfrage an ihn zu übergeben. - Der Agent wird mit einer Eingabeanfrage aufgerufen, die nach dem Besitzer von Tesla fragt.
Weitere Details und Erklärungen finden Sie in der vollständigen LangChain-Agenten-Tutorial und Dokumentation:
Gründung und Entwicklung von LangChain
LangChain wurde Ende 2022 von Harrison Chase mitgegründet. Harrison Chase, ein Harvard-Absolvent, erkannte die Herausforderungen und Potenziale bei der Entwicklung von Anwendungen, die grosse Sprachmodelle (LLMs) nutzen. Mit seiner Expertise und Vision gründete er LangChain, um die Komplexität der Arbeit mit LLMs zu reduzieren und Entwicklern eine leistungsstarke Plattform zu bieten.
Seit seiner Gründung hat LangChain mehrere wichtige Meilensteine erreicht. Das Unternehmen hat kontinuierlich neue Funktionen und Verbesserungen eingeführt, um den Anforderungen der Entwicklergemeinschaft gerecht zu werden. Einige der bemerkenswerten Meilensteine sind:
- Ende 2022: Gründung von LangChain durch Harrison Chase.
- 2023: Veröffentlichung der ersten stabilen Version von LangChain, die eine breite Palette von Tools und Komponenten zur Unterstützung der LLM-Entwicklung bietet.
- Mai 2024: Veröffentlichung von LangChain v0.2, das erweiterte Funktionen für Datenintegration und Speichermanagement bietet und die Stabilität und Sicherheit verbessert.
LangChain hat bedeutende finanzielle Unterstützung erhalten, um seine Entwicklung und Expansion voranzutreiben. Das Unternehmen hat insgesamt 35 Millionen US-Dollar an Finanzierung erhalten, darunter:
- April 2023: Eine Seed-Runde über 10 Millionen US-Dollar, geleitet von Benchmark.
- Februar 2024: Eine Series-A-Runde über 25 Millionen US-Dollar, geleitet von Sequoia Capital.
Diese Finanzierung hat es LangChain ermöglicht, seine Technologie weiterzuentwickeln, neue Funktionen zu integrieren und seine Reichweite zu erweitern. Die Investitionen spiegeln das Vertrauen der Investoren in die Vision und das Potenzial von LangChain wider.
LangChain ist heute ein aktives und dynamisches Projekt mit einer wachsenden Gemeinschaft von Entwicklern und Unterstützern. Die Community spielt eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung und Verbesserung des Frameworks.
Mit kontinuierlichen Verbesserungen und einer starken Gemeinschaft ist das Framework gut positioniert, um weiterhin seine führende Rolle als das meistverwendete Framework zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen zu behaupten. Die Unterstützung durch bedeutende Investoren und die wachsende Akzeptanz in der Entwicklergemeinschaft unterstreichen das Potenzial von LangChain, die Art und Weise, wie wir mit grossen Sprachmodellen arbeiten, nachhaltig zu verändern.
Vorteile von LangChain gegenüber anderen Lösungen
Abstraktion der Komplexität: LangChain reduziert die Komplexität der Integration von LLMs und externen Diensten.
Modularität und Flexibilität: LangChain ermöglicht einfache Anpassungen und Integration spezifischer Module.
Speichermanagement: LangChain unterstützt die Verwaltung von Konversationsspeicher und komplexen Workflows.
Flexibilität: LangChain bietet eine einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf verschiedene LLM-Anbieter.
Warum LangChain statt direkt OpenAI?
Flexibilität und Vermeidung von Vendor Lock-in: LangChain ermöglicht die Anbindung verschiedener LLMs, einschliesslich Open-Source-Modelle wie Llama 3. Dies verhindert einen Vendor Lock-in und bietet mehr Kontrolle über Datenschutz und Datenmanagement.
Datenschutz und Kontrolle: Durch die Möglichkeit, Open-Source-Modelle lokal zu betreiben, bietet LangChain erhebliche Vorteile im Hinblick auf Datenschutz und Datenkontrolle.
Unterstützung für verschiedene LLMs: LangChain bietet Flexibilität bei der Auswahl der besten Modelle für spezifische Anforderungen.
Die 10 wichtigsten Integrationen von LangChain
- OpenAI: Integration von OpenAI-Modellen wie GPT-3 und GPT-4.
- Hugging Face: Unterstützung für Modelle aus der Hugging Face-Bibliothek.
- Google Cloud: Integration von Google Cloud-Diensten.
- AWS: Unterstützung für Amazon Web Services.
- Azure: Integration von Microsoft Azure-Diensten.
- Llama 3: Unterstützung für das Open-Source-Modell Llama 3.
- Wikipedia: Integration von Wikipedia-Tools für erweiterte Suchfunktionen.
- Tavily Search: Nutzung von Tavily-Suchtools.
- CRM-Systeme: Integration von CRM-Daten für umfassende Kundenprofile.
- Social Media Feeds: Kombination von Daten aus verschiedenen Social-Media-Plattformen.
Anwendungsbeispiele und Use Cases
Summarization: Automatisierte Zusammenfassungen von Texten, Anrufen, Artikeln, Büchern, akademischen Arbeiten, rechtlichen Dokumenten, Benutzerhistorien, Tabellen oder Finanzdokumenten. Beispiel: Automatisierte Zusammenfassungen von Kundenanrufen für den Kundenservice.
Chatbots: Entwicklung intelligenter Chatbots für verschiedene Branchen. Beispiel: Ein Chatbot für den E-Commerce, der Kunden bei der Produktauswahl hilft.
Datenextraktion: Extraktion relevanter Informationen aus unstrukturierten Daten. Beispiel: Extraktion von Schlüsselinformationen aus rechtlichen Dokumenten.
Query Analysis: Analyse und Beantwortung von komplexen Anfragen. Beispiel: Beantwortung von Kundenanfragen in natürlicher Sprache.
Tool Use and Agents: Nutzung von Tools und autonomen Agenten zur Automatisierung von Aufgaben. Beispiel: Ein Agent, der automatisch Termine basierend auf E-Mail-Konversationen plant.
