LangChain funciona "encadenando" diferentes componentes para crear un flujo de trabajo unificado para aplicaciones basadas en LLMs. Este enfoque modular divide los sistemas de IA complejos basados en el lenguaje en partes reutilizables. Cuando un usuario envía una consulta, LangChain puede procesar esa entrada siguiendo una serie de pasos.

Por ejemplo, un flujo de trabajo típico podría incluir lo siguiente:

1. Recibir la consulta del usuario.
2. Procesar la consulta, transformarla o usarla para buscar información relevante en fuentes de datos externas.
3. Recuperar los datos necesarios, lo que podría implicar conectarse a bases de datos, APIs u otros repositorios. LangChain ofrece varios cargadores de documentos para integrar datos de numerosas fuentes.
4. Pasar la información recuperada, junto con la consulta original, a un LLM.
5. El LLM genera una respuesta basándose en el contexto proporcionado y en la entrada del usuario.
6. La respuesta generada se devuelve al usuario.

Este enfoque de encadenamiento permite a los desarrolladores definir una secuencia de acciones que su aplicación llevará a cabo para gestionar la solicitud de un usuario y crear una respuesta. Al simplificar estos pasos en componentes, LangChain facilita la creación de aplicaciones que necesitan varias interacciones con un LLM o recursos externos. El framework también ofrece formas de trabajar con distintos LLMs, lo que da a los desarrolladores la libertad de elegir el mejor modelo para su aplicación específica.

Más información sobre cómo puedes usar LangChain con Vertex AI.

LangChain ofrece un conjunto de funciones diseñadas para facilitar el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs. Estas funciones se organizan en torno a conceptos clave que ayudan a gestionar las interacciones con los modelos, conectar con los datos y orquestar comportamientos complejos.

• Integración de datos versátil: se integra a la perfección con diversas fuentes de datos, desde bases de datos estructuradas hasta texto no estructurado, para ofrecer una comprensión y un análisis exhaustivos del lenguaje.
• Extracción de datos y almacenamiento en caché eficaces: extrae y almacena en caché datos de forma eficiente, lo que garantiza un acceso más rápido a los datos lingüísticos y minimiza la latencia durante la inferencia del modelo.

• Compatibilidad con cadenas múltiples: permite ejecutar varios modelos de lenguaje simultáneamente en una sola cadena de ejecución, lo que mejora la colaboración y la coordinación.
• Topología en cadenas flexibles: ayuda a los usuarios a configurar y optimizar la disposición de los modelos de lenguaje en las cadenas para conseguir una ejecución eficiente y una asignación de recursos óptima.

• Comunicación e interacción entre agentes: LangChain admite la creación y el despliegue de varios agentes de comprensión del lenguaje, lo que permite una colaboración y una coordinación complejas entre los modelos
• Coordinación centralizada de agentes: ofrece una coordinación y supervisión centralizadas de los agentes de comprensión del lenguaje, lo que garantiza una distribución de tareas y una gestión de recursos eficientes en sistemas multiagente.

• Memoria externa extensible: incorpora módulos de memoria externa personalizados, lo que permite a los usuarios ampliar y personalizar la gestión de la memoria para cumplir requisitos específicos.
• Asignación de contexto adaptativa: LangChain usa algoritmos adaptativos para la asignación de memoria, lo que optimiza la utilización de recursos para un almacenamiento y una recuperación eficientes del contexto.