¿Qué es LangChain?

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.

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LangChain y la IA

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.

¿Cómo funciona LangChain?

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:

  1. Recibir la consulta del usuario
  2. Procesar la consulta, transformarla o usarla para buscar información relevante de fuentes de datos externas
  3. Recuperar los datos necesarios, lo que podría implicar conectarse a bases de datos, APIs o 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 basada en el contexto proporcionado y la entrada del usuario.
  6. Luego, la respuesta generada se devuelve al usuario.

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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Funciones clave de LangChain

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.

Conexión y recuperación de datos

  • Integración de datos versátil: Se integra sin problemas con diversas fuentes de datos, desde bases de datos estructuradas hasta texto no estructurado, para una comprensión y un análisis integrales del lenguaje.
  • Recuperación y almacenamiento en caché de datos eficaces: Recupera y almacena en caché los datos de manera eficiente, lo que garantiza un acceso más rápido a los datos de lenguaje y minimiza la latencia durante la inferencia del modelo.

Cadenas

  • Compatibilidad con múltiples cadenas: Permite la operación simultánea de varios modelos de lenguaje dentro de una sola cadena de ejecución, lo que mejora la colaboración y la coordinación.
  • Topología de encadenamiento flexible: Ayuda a los usuarios a configurar y optimizar la disposición de los modelos de lenguaje dentro de las cadenas para una ejecución eficiente y una asignación de recursos óptima.

Agentes

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

Memoria

  • Memoria externa extensible: Incorpora módulos de memoria externa personalizados, lo que permite a los usuarios extender y personalizar la administración de memoria para cumplir con requisitos específicos.
  • Asignación de contexto adaptable: LangChain usa algoritmos adaptables para la asignación de memoria, lo que optimiza la utilización de recursos para un almacenamiento y una recuperación de contexto eficientes.

Aplicaciones y ejemplos de LangChain

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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