LangChain funziona "concatenando" diversi componenti per creare un workflow coeso per le applicazioni basate su LLM. Questo approccio modulare suddivide i complessi sistemi di AI basati sul linguaggio in parti riutilizzabili. Quando un utente invia una query, LangChain può elaborare questo input attraverso una serie di passaggi.

Ad esempio, un workflow tipico potrebbe includere:

1. Ricezione della query dell'utente.
2. Elaborazione della query, con eventuale trasformazione o utilizzo per la ricerca di informazioni pertinenti da origini dati esterne.
3. Recuperare i dati necessari, il che potrebbe comportare la connessione a database, API o altri repository. LangChain offre vari caricatori di documenti per l'integrazione di dati provenienti da numerose fonti.
4. Passare le informazioni recuperate, insieme alla query originale, a un LLM.
5. L'LLM genera una risposta basata sul contesto fornito e sull'input dell'utente.
6. La risposta generata viene quindi restituita all'utente.

Questo approccio di concatenamento consente agli sviluppatori di definire una sequenza di azioni che la loro applicazione eseguirà per gestire la richiesta di un utente e creare una risposta. Semplificando questi passaggi in componenti, LangChain rende più semplice la creazione di applicazioni che richiedono più interazioni con un LLM o risorse esterne. Il framework offre anche modi per lavorare con LLM diversi, dando agli sviluppatori la libertà di scegliere il modello migliore per la loro applicazione specifica.

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LangChain fornisce una suite di funzionalità progettate per facilitare lo sviluppo di applicazioni basate su LLM. Queste funzionalità sono organizzate intorno a concetti fondamentali che aiutano a gestire le interazioni con i modelli, a connettersi ai dati e a orchestrare comportamenti complessi.

• Integrazione versatile dei dati: si integra perfettamente con diverse origini dati, dai database strutturati al testo non strutturato, per una comprensione e un'analisi complete del linguaggio.
• Recupero e memorizzazione nella cache dei dati efficaci: recupera e memorizza nella cache i dati in modo efficiente, garantendo un accesso più rapido ai dati linguistici e riducendo al minimo la latenza durante l'inferenza del modello.

• Supporto per più catene: consente il funzionamento simultaneo di più modelli linguistici all'interno di una singola catena di esecuzione, migliorando la collaborazione e il coordinamento.
• Topologia di concatenamento flessibile: aiuta gli utenti a configurare e ottimizzare la disposizione dei modelli linguistici all'interno delle catene per un'esecuzione efficiente e un'allocazione ottimale delle risorse.

• Comunicazione e interazione multi-agente: LangChain supporta la creazione e il deployment di più agenti di comprensione del linguaggio, consentendo una collaborazione e un coordinamento complessi tra i modelli.
• Coordinamento centralizzato degli agenti: fornisce coordinamento e supervisione centralizzati per gli agenti di comprensione del linguaggio, garantendo una distribuzione efficiente delle attività e una gestione delle risorse all'interno dei sistemi multi-agente

• Memoria esterna estensibile: incorpora moduli di memoria esterna personalizzati, che consentono agli utenti di estendere e personalizzare la gestione della memoria per soddisfare requisiti specifici.
• Allocazione adattiva del contesto: LangChain utilizza algoritmi adattivi per l'allocazione della memoria, ottimizzando l'utilizzo delle risorse per un'archiviazione e un recupero efficienti del contesto.