Bei LangChain werden verschiedene Komponenten miteinander verkettet, um einen zusammenhängenden Workflow für LLM-basierte Anwendungen zu schaffen. Dieser modulare Ansatz zerlegt komplexe sprachbasierte KI-Systeme in wiederverwendbare Teile. Wenn ein Nutzer eine Anfrage sendet, kann LangChain diese Eingabe in mehreren Schritten verarbeiten.

Ein typischer Workflow könnte beispielsweise so aussehen:

1. Die Anfrage des Nutzers wird empfangen.
2. Die Anfrage wird verarbeitet und möglicherweise transformiert oder verwendet, um relevante Informationen aus externen Datenquellen zu suchen.
3. Die erforderlichen Daten werden abgerufen, was die Verbindung zu Datenbanken, APIs oder anderen Repositories umfassen kann. LangChain bietet verschiedene Dokument-Loader zum Einbinden von Daten aus zahlreichen Quellen.
4. Die abgerufenen Informationen werden zusammen mit der ursprünglichen Abfrage an ein LLM übergeben.
5. Das LLM generiert eine Antwort basierend auf dem bereitgestellten Kontext und der Eingabe des Nutzers.
6. Die generierte Antwort wird dann an den Nutzer zurückgegeben.

Mit diesem Verkettungsansatz können Entwickler eine Abfolge von Aktionen definieren, die ihre Anwendung ausführen soll, um eine Nutzeranfrage zu bearbeiten und eine Antwort zu erstellen. Durch die Vereinfachung dieser Schritte in Komponenten erleichtert LangChain die Entwicklung von Anwendungen, die mehrere Interaktionen mit einem LLM oder mit externen Ressourcen erfordern. Das Framework bietet auch Optionen zur Arbeit mit unterschiedlichen LLMs, sodass Entwickler das beste Modell für ihre spezifische Anwendung auswählen können.

LangChain mit Vertex AI verwenden

LangChain bietet eine Reihe von Funktionen, die die Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen erleichtern. Diese Funktionen sind um Kernkonzepte herum organisiert, die die Interaktion mit Modellen, die Verbindung zu Daten und die Orchestrierung komplexer Verhaltensweisen erleichtern.

• Vielseitige Datenintegration: Lässt sich nahtlos in verschiedene Datenquellen einbinden, von strukturierten Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Texten, um ein umfassendes Sprachverständnis und eine detaillierte Analyse zu ermöglichen.
• Effektiver Datenabruf und ‑Caching: Daten werden effizient abgerufen und im Cache gespeichert, um einen schnelleren Zugriff auf Sprachdaten zu ermöglichen und die Latenz während der Modellinferenz zu minimieren.

• Unterstützung mehrerer Ketten: Ermöglicht den gleichzeitigen Betrieb mehrerer Sprachmodelle in einer einzigen Ausführungskette, was Zusammenarbeit und Koordination verbessert.
• Flexible Verkettungstopologie: Hilft Nutzern, die Anordnung von Sprachmodellen innerhalb von Ketten zu konfigurieren und zu optimieren, um eine effiziente Ausführung und optimale Ressourcenzuweisung zu erreichen.

• Kommunikation und Interaktion mit mehreren Agents: LangChain unterstützt die Erstellung und Bereitstellung mehrerer Agents für das Sprachverständnis und damit eine komplexe Zusammenarbeit und Koordination zwischen Modellen.
• Zentrale Agent-Koordination: Ermöglicht die zentrale Koordination und Überwachung von Agents für das Sprachverständnis (Spracherkennung) und sorgt für eine effiziente Aufgabenverteilung und Ressourcenverwaltung innerhalb von Systemen mit mehreren Agents.

• Erweiterbarer externer Speicher: Benutzerdefinierte externe Speichermodule können eingebunden werden, sodass Nutzer die Speicherverwaltung erweitern und an bestimmte Anforderungen anpassen können.
• Adaptive Kontextzuweisung: LangChain verwendet adaptive Algorithmen für die Arbeitsspeicherzuweisung, wodurch die Ressourcennutzung für eine effiziente Kontextspeicherung und ‑abfrage optimiert wird.