Langchain — це фреймворк з відкритим кодом, який спрощує процес створення додатків на основі великих мовних моделей (LLM). Він надає набір інструментів та абстракцій, які дозволяють розробникам створювати складні додатки на основі LLM, не заглиблюючись у технічні деталі машинного навчання чи навчання моделей. Замість цього Langchain дозволяє використовувати моделі як "чорний ящик", зосереджуючись на створенні додатків, а не на розумінні алгоритмів, що стоять за ними.

Langchain широко використовується в індустрії, особливо розробниками, які хочуть використовувати потужність LLM, не загрузнувши у технічних деталях. Наразі це один із найпопулярніших фреймворків для розробки додатків на основі LLM, таких як агенти та RAG-додатки (Retrieval-Augmented Generation), які ми розглянемо детальніше пізніше.

Одна з ключових переваг Langchain — це його відкритість. Код доступний на GitHub, і розробники можуть робити внески, створюючи pull requests. Ви також можете побачити, що саме Langchain робить "під капотом", що є великою перевагою для прозорості та кастомізації. Фреймворк має активну спільноту розробників, які постійно створюють та вдосконалюють інструменти для роботи з LLM.

Отже, що ж саме робить Langchain? Уявіть, що ви хочете створити додаток на основі потужної LLM, як-от Claude Sonnet чи Mistral. Ви хочете поєднати модель з вашими власними даними — наприклад, PDF-файлами, електронними листами чи базою даних Notion, — на яких модель не навчалася. Ви також хочете динамічно створювати запити на основі введення користувача, зберігати історію діалогів і, можливо, навіть перемикатися між різними LLM або підключати модель до зовнішніх інструментів, таких як Google Search чи API. Усе це можна зробити за допомогою Langchain.

Створення такого додатку з нуля було б надзвичайно складним. Вам довелося б працювати з багатьма рухомими частинами, від інтеграції даних до управління запитами та перемикання між моделями. Langchain спрощує цей процес, надаючи набір модулів, які абстрагують більшість складних аспектів. Наприклад, він пропонує інструменти для управління запитами, дозволяючи створювати шаблони та динамічно вставляти введення користувача. Він також надає засоби для завантаження документів, що дозволяє легко інтегрувати різні джерела даних, такі як PDF-файли чи бази даних, у ваш додаток.

Ще одна потужна функція Langchain — це підтримка агентів. Агенти дозволяють вашій LLM використовувати інструменти для виконання завдань, таких як пошук в інтернеті, запити до бази даних або навіть відправлення електронних листів. Це перетворює вашу LLM на більш потужну та автономну систему, здатну виконувати складні завдання.

Langchain також полегшує перемикання між різними LLM. Незалежно від того, чи ви використовуєте OpenAI, Mistral чи іншу модель, Langchain надає єдиний інтерфейс, тому ви не прив’язані до одного постачальника. Ця гнучкість є великою перевагою для розробників, які хочуть експериментувати з різними моделями або уникнути залежності від одного вендора.

Підсумовуючи, Langchain — це потужний фреймворк, який полегшує створення додатків на основі LLM. Він абстрагує більшість складних аспектів роботи з великими мовними моделями, дозволяючи розробникам зосередитися на створенні інноваційних додатків. Чи це чат-бот, інструмент для аналізу документів чи складна система з агентами — Langchain надає всі необхідні інструменти для реалізації ваших ідей.

‍