หลังเชน

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญของ LangChain

LangChain คืออะไร?

หลังเชน เป็นแพลตฟอร์มวิศวกรรมเอเจนต์แบบโอเพนซอร์สที่มอบเครื่องมือให้แก่นักพัฒนาในการสร้าง ทดสอบ และปรับใช้ AI แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยพื้นฐานแล้ว แพลตฟอร์มนี้มีวิธีการมาตรฐานในการเชื่อมโยงการเรียกใช้ LLM เข้าด้วยกัน เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลภายนอก และสร้างเอเจนต์อิสระที่สามารถใช้เหตุผลและเครื่องมือต่างๆ ได้ ระบบนิเวศประกอบด้วย LangChain Core (ไลบรารีโอเพนซอร์ส), LangGraph (เอ็นจิ้นการจัดการเอเจนต์แบบมีสถานะ) และ LangSmith (แพลตฟอร์มการสังเกตและประเมินผลแบบเสียค่าใช้จ่าย) 

LangChain รองรับการผสานรวมมากกว่า 150 รายการจากผู้ให้บริการ LLM เช่น OpenAI, Anthropic และ Google รวมถึงฐานข้อมูลเวกเตอร์และตัวโหลดเอกสารหลักๆ ทั้งหมด สำหรับธุรกิจแล้ว LangChain ช่วยลดความจำเป็นในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน LLM ตั้งแต่เริ่มต้น ทีมงานสามารถเปลี่ยนจากต้นแบบไปสู่การใช้งานจริงได้เร็วขึ้น ในขณะที่ยังคงมองเห็นภาพรวมของกระบวนการทำงานได้อย่างครบถ้วน AI เอเจนต์มีพฤติกรรม ด้วยยอดดาวน์โหลดแบบโอเพนซอร์สมากกว่า 100 ล้านครั้งต่อเดือน ทำให้เป็น LLM ที่ได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายที่สุด การพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ ชุดเครื่องมือในตลาด

คุณสมบัติหลักของ LangChain

การจัดการตัวแทนที่มีสถานะของ LangGraph

LangGraph ช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาได้ เวิร์กโฟลว์ตัวแทนแบบจำลอง ในรูปแบบกราฟแบบมีทิศทางและสถานะคงที่ แต่ละโหนดจะรันฟังก์ชัน ขอบจะควบคุมการไหลของตรรกะ และสถานะจะถูกส่งต่อในทุกขั้นตอน ซึ่งหมายความว่าเอเจนต์ของคุณสามารถวางแผน ดำเนินการ ประเมิน และลองใหม่ได้โดยไม่สูญเสียบริบท รูปแบบนี้เข้ามาแทนที่รูปแบบ AgentExecutor แบบเก่า และปัจจุบันเป็นมาตรฐานทองคำสำหรับการสร้างระบบหลายขั้นตอนระดับใช้งานจริง AI ตัวแทน

การตรวจสอบและการติดตามของ LangSmith

LangSmith ติดตามการเรียกใช้ LLM ทุกรายการ การดำเนินการตามลำดับ และการโต้ตอบกับเครื่องมือในแอปพลิเคชันของคุณ คุณจะเห็นได้อย่างชัดเจนว่ามีการส่งพรอมต์ใดบ้าง โมเดลส่งค่าอะไรกลับมา แต่ละขั้นตอนใช้เวลานานเท่าใด และมีค่าใช้จ่ายเท่าใด สำหรับทีมที่กำลังส่งเอเจนต์ไปใช้งานจริง นี่ไม่ใช่สิ่งที่จะเลือกได้ หากไม่มีการติดตาม การดีบักเอเจนต์ที่ล้มเหลวซึ่งมีตรรกะแบบแยกสาขาและบริบทที่ยาวนานนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย

กระบวนการประเมินอัตโนมัติ

LangSmith มีเครื่องมือประเมินผลที่ช่วยให้คุณสร้างชุดข้อมูลทดสอบและให้คะแนนเอเจนต์ของคุณโดยอัตโนมัติโดยใช้ LLM เป็นรูปแบบการตัดสินและวงจรป้อนกลับจากมนุษย์ คุณสามารถบันทึกร่องรอยการใช้งานจริง แปลงเป็นกรณีทดสอบ และเรียกใช้การถดถอยทุกครั้งที่คุณเปลี่ยนข้อความแจ้งเตือนหรือสลับโมเดล ซึ่งจะช่วยปิดช่องว่างต่างๆ ได้ ข้อเสนอแนะห่วง ที่มากที่สุด AI ทีมต่างๆ ประสบปัญหาเรื่องนี้

ตัวแทนสร้างกองยานพาหนะแบบไม่มีรหัส

Fleet คือผลิตภัณฑ์ใหม่ล่าสุดของ LangChain ที่ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถสร้างเอเจนต์ได้โดยใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย คุณเพียงแค่บรรยายสิ่งที่คุณต้องการ เชื่อมต่อเครื่องมือผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP เลือกโมเดลที่คุณต้องการ และ Fleet จะจัดการส่วนที่เหลือเอง การทำงานทุกครั้งจะถูกติดตามโดยอัตโนมัติใน LangSmith ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างผู้ใช้ทางธุรกิจที่เข้าใจปัญหาและวิศวกรที่สร้างโซลูชัน

การผสานรวมโมเดลและเครื่องมือมากกว่า 150 รายการ

LangChain เชื่อมต่อกับผู้ให้บริการ LLM รายใหญ่ทุกราย, ที่เก็บข้อมูลเวกเตอร์, โมเดลการฝังข้อมูล และตัวโหลดข้อมูล คุณสามารถสลับจาก Open ได้AI จาก Anthropic ไปเป็น Mistral ด้วยการเปลี่ยนแปลงโค้ดเพียงเล็กน้อย แนวทางที่ไม่ขึ้นกับโมเดลนี้หมายความว่าแอปพลิเคชันของคุณจะไม่ถูกผูกมัดกับผู้จำหน่ายรายเดียว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน และความยืดหยุ่น

การสนับสนุนโปรโตคอล MCP และ A2A

LangChain รองรับโปรโตคอล Model Context Protocol (MCP) และ Agent to Agent Protocol (MCP) โดยตรงแล้ว これにより、幅のリンド ...�実行することができます。これにより เอเจนต์ที่สร้างบน LangChain สามารถเปิดเผยตัวเองเป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP สื่อสารกับเอเจนต์อื่นๆ และเชื่อมต่อเข้ากับระบบนิเวศที่กำลังเติบโตของเอเจนต์ที่สามารถทำงานร่วมกันได้ AI บริการต่างๆ ช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานของเอเจนต์ของคุณพร้อมรับมือกับอนาคต

แผนราคาของ LangChain

ระบบนิเวศโอเพนซอร์ส LangChain

ส่วนโอเพนซอร์สของ LangChain ยังคงอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ MIT และใช้งานได้ฟรีโดยสมบูรณ์ ด้วยยอดดาวน์โหลดมากกว่า 100 ล้านครั้งต่อเดือน ทำให้มีชุมชนนักพัฒนาที่ใหญ่ที่สุดในโลก AI พื้นที่ทางวิศวกรรม LangChain Core ให้แนวคิดเชิงนามธรรมพื้นฐานสำหรับการแจ้งเตือน ตัวแยกวิเคราะห์ผลลัพธ์ และห่วงโซ่ LangGraph เพิ่มการจัดการแบบกราฟสำหรับเอเจนต์หลายขั้นตอน 

การผสานรวมที่พัฒนาโดยชุมชนช่วยขยายระบบนิเวศอย่างต่อเนื่องทุกสัปดาห์ เอกสารและบทช่วยสอนมีมากมาย และมี Discord ที่ใช้งานอยู่เป็นประจำ GitHub ทำให้การแก้ปัญหาเป็นเรื่องง่าย สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการควบคุมอย่างเต็มที่โดยไม่ต้องจ่ายเงินสำหรับ LangSmith ชุดซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สนี้สามารถใช้งานได้จริงในระดับการผลิต

ข้อดีและข้อเสีย

ควรใช้ LangChain เมื่อใด เมื่อเทียบกับการเรียก API โดยตรง

สำหรับแอปพลิเคชันแชทบอทแบบง่ายหรือการผสานรวมโมเดลเดียว การเรียกใช้ API ของ LLM โดยตรงยังคงเป็นวิธีที่รวดเร็วและสะอาดกว่า LangChain จะเพิ่มคุณค่าอย่างแท้จริงเมื่อความซับซ้อนเพิ่มขึ้น หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการการให้เหตุผลหลายขั้นตอน การใช้เครื่องมือ ท่อส่ง RAGหรือในการประสานงานระหว่างเอเจนต์หลายตัว เลเยอร์นามธรรมจะคุ้มค่าในเวลาอันรวดเร็ว 

ทีมที่ต้องการความสามารถในการตรวจสอบการทำงานจริง การประเมินผลอัตโนมัติ และความสามารถในการสลับโมเดลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ จะพบว่า LangChain เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ หลักการง่ายๆ คือ เริ่มต้นด้วย API ดั้งเดิมก่อน แล้วค่อยปรับใช้ LangChain เมื่อโครงการของคุณเติบโตเกินกว่า API ดั้งเดิม ซึ่งมักจะเกิดขึ้นเร็วกว่าที่คาดไว้

ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ LangChain