LangChain er et åpen kildekode-rammeverk for å bygge applikasjoner drevet av store språkmodeller, og tilbyr et standardisert sett med abstraksjoner og verktøy for å koble LLMer til eksterne datakilder, APIer og beregning. Opprettet av Harrison Chase i slutten av 2022, har LangChain raskt blitt et av de mest populære rammeverkene i LLM-applikasjonsøkosystemet, med et stort og aktivt utviklermiljø. Rammeverket tilbyr sammensatte komponenter for vanlige LLM-applikasjonsmønstre inkludert promptadministrasjon, kjeder (sekvenser av LLM-kall), agenter (LLMer som bestemmer hvilke verktøy som skal brukes), retrieval-augmented generation (RAG), minnesystemer og utgangsparsing. LangChain støtter alle store LLM-leverandører inkludert OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Cohere og lokale modeller gjennom et enhetlig grensesnitt, slik at utviklere kan bytte mellom modeller med minimale kodeendringer. LangChain-økosystemet inkluderer flere nøkkelkomponenter. LangChain Core gir basisabstraksjoner og LangChain Expression Language (LCEL) for deklarativ sammensetning av kjeder. LangChain Community inneholder tredjepartsintegrasjoner med hundrevis av verktøy, vektordatabaser, dokumentlastere og tjenester. LangGraph utvider rammeverket med støtte for å bygge stateful, multi-aktør-agentapplikasjoner ved hjelp av grafbaserte arbeidsflyter. LangSmith er den tilhørende kommersielle plattformen som gir observerbarhet, testing, evaluering og overvåking for LLM-applikasjoner i produksjon, med sporingsmuligheter som viser hvert trinn i en kjede eller agentutførelse. LangServe muliggjør distribusjon av LangChain-applikasjoner som REST APIer. Kjernebibliotekene i LangChain er gratis og åpen kildekode under MIT-lisensen, tilgjengelig i Python og JavaScript/TypeScript. LangSmith tilbyr et gratis nivå for utvikling, en Plus-plan for $39 per sete per måned, og egendefinert Enterprise-prising for organisasjoner som krever avanserte funksjoner og støtte.

AI-agentrammeverk

LangChain er ett av de mest populære rammeverket for å bygge LLM-drevne agenter. Det tilbyr verktøy for å lage agenter som kan resonere om hvilke handlinger som skal utføres, bruke eksterne verktøy og APIer, opprettholde minne og håndtere flerintegrerte arbeidsflyter. LangGraph utvider dette videre med tilstandsfull, grafbasert multi-actor-agentarkitektur.

AI-MLOps-verktøy

Gjennom LangSmith tilbyr LangChain-økosystemet MLOps-funksjoner designet spesielt for LLM-applikasjoner, inkludert sporing, evaluering, overvåking, datasethåndtering og testverktøy. Disse gjør det mulig for team å feilsøke, optimalisere og vedlikeholde LLM-applikasjoner i produksjon med full observerbarhet.

AI-promptutvikling

LangChain tilbyr strukturerte spørsmålstyringsverktøy inkludert spørsmålsmalinger, få-eksempel-velgere, utdataanalysatorer og spørsmålssammensetningsverktøy. Disse funksjonene gjør det mulig for utviklere å opprett, versjonere, teste og optimalisere spørsmål systematisk i stedet for å håndtere dem som rå strenger.

AI-RAG-verktøy

LangChain tilbyr omfattende byggeklosser for retrieval-augmented generation, inkludert dokumentinnlastere for 100+ datakilder, tekststammer, innebyggingsintegrasjoner, vektorlagringskonnektor og gjenfinningskjeder. Det er ett av de mest brukte rammeverket for å bygge RAG-applikasjoner som forankrer LLM-svar i egendefinerte data.

LLM-API-er

LangChain tilbyr et enhetlig grensesnitt for tilgang til dusinvis av LLM-APIer gjennom standardiserte abstraksjoner. Utviklere kan bytte mellom OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, lokale modeller og andre leverandører med minimale kodeendringer, noe som gjør det til et alsidigt mellomlagskap for LLM-API-forbruk.