LangChain es un framework de organización de código abierto que simplifica la creación de aplicaciones con modelos de lenguaje grandes (LLM). Proporciona herramientas y componentes para conectar LLM con varias fuentes de datos, lo que permite la creación de flujos de trabajo complejos de varios pasos.
LangChain, disponible como biblioteca en Python y JavaScript, ayuda a los desarrolladores a mejorar las capacidades de los LLM más allá de la generación de texto vinculándolos a datos externos y computación. Esto ayuda a facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA avanzadas, como chatbots inteligentes, sistemas sofisticados de respuesta a preguntas y herramientas automatizadas de análisis de datos.
LangChain ofrece muchas ventajas potenciales para los desarrolladores, en especial en aplicaciones que incluyen LLM. Su diseño modular promueve la reutilización del código y reduce el tiempo de desarrollo, lo que permite la iteración y la creación rápida de prototipos. La arquitectura distribuida puede manejar grandes volúmenes de datos de lenguaje de forma eficiente, lo que garantiza la escalabilidad y la alta disponibilidad.
Además, LangChain proporciona una interfaz coherente para interactuar con LLMs, lo que abstrae las complejidades de la administración de APIs. Esta interfaz simplificada permite a los desarrolladores enfocarse en compilar sus aplicaciones sin preocuparse por problemas de infraestructura.
LangChain funciona "encadenando" diferentes componentes para crear un flujo de trabajo cohesivo para aplicaciones con tecnología de LLM. Este enfoque modular descompone los sistemas de IA complejos basados en el lenguaje en partes reutilizables. Cuando un usuario envía una consulta, LangChain puede procesar esta entrada a través de una serie de pasos.
Por ejemplo, un flujo de trabajo típico podría incluir lo siguiente:
Este enfoque de encadenamiento permite a los desarrolladores definir una secuencia de acciones que su aplicación tomará para manejar la solicitud de un usuario y crear una respuesta. Con la simplificación de 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 diferentes LLM, lo que les da a los desarrolladores la libertad de elegir el mejor modelo para su aplicación específica.
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LangChain proporciona un conjunto de funciones diseñadas para facilitar el desarrollo de aplicaciones potenciadas por LLM. Estas funciones se organizan en torno a conceptos básicos que ayudan a administrar las interacciones con los modelos, conectarse a los datos y organizar comportamientos complejos.
La flexibilidad y modularidad de LangChain lo hacen adecuado para crear una amplia variedad de aplicaciones con tecnología de LLM en diversos dominios. Algunas aplicaciones y ejemplos comunes incluyen los siguientes:
Chatbots y agentes conversacionales
Crear chatbots sofisticados que puedan mantener el contexto, responder preguntas y participar en conversaciones en lenguaje natural integrando LLM con memoria y conocimiento externo
Sistemas de búsqueda de respuestas
Crear sistemas que puedan recuperar información de documentos o bases de conocimiento específicos y proporcionar respuestas precisas basadas en ese contexto.
Resumen de documentos
Desarrollar herramientas que puedan generar automáticamente resúmenes concisos de textos largos, como artículos, informes o correos electrónicos.
Análisis y extracción de datos
Crear aplicaciones que puedan interactuar con fuentes de datos estructurados o no estructurados para recuperar, analizar y resumir información basada en consultas en lenguaje natural
Comprensión y asistencia de código
Permitir el desarrollo de herramientas que puedan ayudar a los desarrolladores a comprender el código, generar fragmentos de código o ayudar con la depuración.
Implementar sistemas que puedan recuperar datos externos relevantes para aumentar la información disponible para el LLM, lo que lleva a respuestas más precisas y actualizadas.
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