Apa itu LangChain?

LangChain adalah framework orkestrasi open source yang menyederhanakan pembuatan aplikasi dengan model bahasa besar (LLM). Vertex AI menyediakan alat dan komponen untuk menghubungkan LLM dengan berbagai sumber data, sehingga memungkinkan pembuatan alur kerja multi-langkah yang kompleks.

Tersedia sebagai library di Python dan JavaScript, LangChain membantu developer meningkatkan kemampuan LLM di luar pembuatan teks dengan menghubungkannya ke data dan komputasi eksternal. Hal ini membantu memfasilitasi pengembangan aplikasi AI canggih seperti chatbot cerdas, sistem tanya jawab yang canggih, dan alat analisis data otomatis.

Bangun aplikasi yang didukung AI di Vertex AI dengan LangChain

LangChain dan AI

LangChain menawarkan banyak potensi keuntungan bagi developer, khususnya dalam aplikasi yang melibatkan LLM. Desain modularnya mendukung penggunaan kembali kode dan mengurangi waktu pengembangan, sehingga memungkinkan pembuatan prototipe dan iterasi yang cepat. Arsitektur terdistribusi dapat menangani data bahasa dalam jumlah besar secara efisien, sehingga memastikan skalabilitas dan ketersediaan tinggi.

Selain itu, LangChain menyediakan antarmuka yang konsisten untuk berinteraksi dengan LLM, sehingga menghilangkan kerumitan pengelolaan API. Antarmuka sederhana ini memungkinkan developer untuk berfokus pada pembuatan aplikasi mereka tanpa harus disibukkan dengan masalah infrastruktur.

Bagaimana cara kerja LangChain?

LangChain bekerja dengan "merangkai" berbagai komponen untuk menciptakan alur kerja yang kohesif untuk aplikasi yang didukung LLM. Pendekatan modular ini menguraikan sistem AI berbasis bahasa yang kompleks menjadi bagian-bagian yang dapat digunakan kembali. Saat pengguna mengirimkan kueri, LangChain dapat memproses input ini melalui serangkaian langkah.

Misalnya, alur kerja umum mungkin melibatkan:

  1. Menerima kueri pengguna.
  2. Memproses kueri, yang berpotensi mengubahnya atau menggunakannya untuk mencari informasi yang relevan dari sumber data eksternal.
  3. Mengambil data yang diperlukan, yang dapat melibatkan koneksi ke database, API, atau repositori lainnya. LangChain menawarkan berbagai loader dokumen untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber.
  4. Meneruskan informasi yang diambil, beserta kueri asli, ke LLM.
  5. LLM menghasilkan respons berdasarkan konteks yang disediakan dan input pengguna.
  6. Respons yang dihasilkan kemudian dikembalikan kepada pengguna.

Pendekatan rantai ini memungkinkan developer menentukan urutan tindakan yang akan dilakukan aplikasi mereka untuk menangani permintaan pengguna dan membuat respons. Dengan menyederhanakan langkah-langkah ini menjadi komponen, LangChain memudahkan pembuatan aplikasi yang memerlukan banyak interaksi dengan LLM atau resource eksternal. Framework ini juga menawarkan cara untuk bekerja dengan LLM yang berbeda, sehingga developer dapat memilih model terbaik untuk aplikasi spesifik mereka.

Pelajari lebih lanjut cara menggunakan LangChain dengan Vertex AI.

Fitur utama LangChain

LangChain menyediakan serangkaian fitur yang dirancang untuk memfasilitasi pengembangan aplikasi yang didukung LLM. Fitur-fitur ini diatur berdasarkan konsep inti yang membantu mengelola interaksi dengan model, terhubung ke data, dan mengorkestrasi perilaku yang kompleks.

Koneksi dan pengambilan data

  • Integrasi data serbaguna: Terintegrasi dengan lancar dengan berbagai sumber data, mulai dari database terstruktur hingga teks tidak terstruktur, untuk pemahaman dan analisis bahasa yang komprehensif.
  • Pengambilan dan penyimpanan data dalam cache yang efektif: Mengambil dan menyimpan data dalam cache secara efisien, sehingga memastikan akses cepat ke data bahasa dan meminimalkan latensi selama inferensi model.

Rantai

  • Dukungan beberapa chain: Memungkinkan pengoperasian beberapa model bahasa secara bersamaan dalam satu chain eksekusi, sehingga meningkatkan kolaborasi dan koordinasi.
  • Topologi chaining fleksibel: Membantu pengguna mengonfigurasi dan mengoptimalkan pengaturan model bahasa dalam chain untuk eksekusi yang efisien dan alokasi resource yang optimal.

Agen

  • Komunikasi dan interaksi multi-agen: LangChain mendukung pembuatan dan deployment beberapa agen pemahaman bahasa, sehingga memungkinkan kolaborasi dan koordinasi yang kompleks antara model
  • Koordinasi agen terpusat: LangChain menyediakan koordinasi dan pengawasan terpusat untuk agen pemahaman bahasa, sehingga memastikan distribusi tugas yang efisien dan pengelolaan resource dalam sistem multi-agen

Memori

  • Memori eksternal yang dapat diperluas: Menggabungkan modul memori eksternal kustom, sehingga pengguna dapat memperluas dan menyesuaikan pengelolaan memori untuk memenuhi persyaratan tertentu.
  • Alokasi konteks adaptif: LangChain menggunakan algoritma adaptif untuk alokasi memori, mengoptimalkan pemanfaatan resource untuk penyimpanan dan pengambilan konteks yang efisien.

Aplikasi dan contoh LangChain

Fleksibilitas dan modularitas LangChain menjadikannya cocok untuk membangun berbagai aplikasi yang didukung LLM di berbagai domain. Beberapa aplikasi dan contoh umum meliputi:

Chatbot dan agen percakapan

Membangun chatbot canggih yang dapat mempertahankan konteks, menjawab pertanyaan, dan terlibat dalam percakapan natural language dengan mengintegrasikan LLM dengan memori dan pengetahuan eksternal.

Sistem question answering

Membuat sistem yang dapat mengambil informasi dari dokumen atau pusat informasi tertentu dan memberikan jawaban akurat berdasarkan konteks tersebut.

Perangkuman dokumen

Mengembangkan alat yang dapat secara otomatis membuat ringkasan teks panjang yang ringkas, seperti artikel, laporan, atau email.

Analisis dan ekstraksi data

Membangun aplikasi yang dapat berinteraksi dengan sumber data terstruktur atau tidak terstruktur untuk mengambil, menganalisis, dan meringkas informasi berdasarkan kueri natural language.

Pemahaman dan bantuan kode

Memungkinkan pengembangan alat yang dapat membantu developer memahami kode, membuat cuplikan kode, atau membantu proses debug.

Mengimplementasikan sistem yang dapat mengambil data eksternal yang relevan untuk menambah informasi yang tersedia bagi LLM, sehingga menghasilkan respons yang lebih akurat dan terbaru.

Mengatasi tantangan bisnis Anda dengan Google Cloud

Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk dibelanjakan di Google Cloud.
Hubungi spesialis penjualan Google Cloud untuk membahas tantangan unik Anda secara lebih mendetail.

Langkah selanjutnya

Mulailah membangun solusi di Google Cloud dengan kredit gratis senilai $300 dan lebih dari 20 produk yang selalu gratis.