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Das Aufbau komplexer KI-Systeme ist keine geringe Leistung, insbesondere bei der Anstrengung produktionsbereiteter, skalierbarer und wartbarer Lösungen. Durch meine jüngste Teilnahme an Agenten -KI -Wettbewerben habe ich erkannt, dass selbst bei einer Vielzahl von Frameworks die Konstruktion robuster KI -Agenten -Workflows eine Herausforderung bleibt.
Trotz einiger Kritik in der Gemeinschaft habe ich festgestellt, dass das Langchain -Ökosystem aufgrund seiner praktischen Fähigkeiten, Modularität und schnellen Entwicklungsfähigkeiten hervorsticht.
In diesem Artikel werde ich Sie durchführen, wie Sie das Ökosystem von Langchain zum Erstellen, Testen, Bereitstellen, Überwachen und Visualisieren von KI -Systemen nutzen und zeigen, wie jede Komponente ihre Rolle in der modernen AI -Pipeline spielt.
# 1. Die Grundlage: Die Kernpythonpakete
Langchain ist eines der beliebtesten LLM -Frameworks auf GitHub. Es besteht aus zahlreichen Integrationen mit KI -Modellen, Instruments, Datenbanken und mehr. Das Langchain -Paket umfasst Ketten, Agenten und Abrufsysteme, mit denen Sie in wenigen Minuten intelligente AI -Anwendungen aufbauen können.
Es umfasst zwei Kernkomponenten:
- Langchain-Core: Das Fundament bietet wesentliche Abstraktionen und die Langchain Expressionssprache (LCEL) zum Komponieren und Verbinden von Komponenten.
- Langchain-Neighborhood: Eine riesige Sammlung von Integrationen von Drittanbietern, von Vektorspeichern bis hin zu neuen Modellanbietern, so dass es einfach ist, Ihre Anwendung zu erweitern, ohne die Kernbibliothek zu bauen.
Dieses modulare Design hält Langchain leicht, flexibel und bereit für die schnelle Entwicklung intelligenter AI -Anwendungen.
# 2. Die Kommandozentrale: Langsmith
Langsmith Ermöglicht das schrittweise Verhalten Ihrer Anwendung, selbst für nicht deterministische Agentensysteme nachzuverfolgen und zu verstehen. Es ist die einheitliche Plattform, die Ihnen die Röntgensicht bietet, die Sie zum Debuggen, Testen und Überwachen benötigen.
Schlüsselmerkmale:
- Tracing & Debugging: Sehen Sie sich für jeden Schritt in Ihrer Kette oder Ihrem Agenten die genauen Eingänge, Ausgänge, Toolaufrufe, Latenz und Token -Zahlen an.
- Check & Bewertung: Sammeln Sie Benutzer-Suggestions und kommentieren Sie die Läufe, um qualitativ hochwertige Testdatensätze zu erstellen. Führen Sie automatisierte Bewertungen aus, um die Leistung zu messen und Regressionen zu verhindern.
- Überwachung & Warnungen: In der Produktion können Sie Echtzeit-Warnungen über Fehlerraten, Latenz- oder Benutzer-Suggestions-Ergebnisse einrichten, um Fehler vor Ihren Kunden zu erfassen.
# 3. Der Architekten für komplexe Logik: Langgraph & Langgraph Studio
Langgraph ist beliebt für die Erstellung von Agenten -KI -Anwendungen, bei denen mehrere Agenten mit verschiedenen Instruments zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Wenn ein linearer Ansatz (Langchain) nicht ausreicht, wird Langgraph wesentlich.
- Langgraph: Erstellen Sie staatliche Multi-Aktoren-Anwendungen, indem Sie sie als Diagramme darstellen. Anstelle einer einfachen Eingabe-zu-Ausgangs-Kette definieren Sie Knoten (Akteure oder Werkzeuge) und Kanten (die Logik, die den Fluss leitet) und aktiviert Schleifen und bedingte Logik, die für den Aufbau von steuerbaren Wirkstoffen essentiell sind.
- Langgraph Studio: Dies ist der visuelle Begleiter von Langgraph. Sie können die Interaktionen Ihres Agenten in einer grafischen Schnittstelle visualisieren, prototypen und debuggen.
- Langgraph -Plattform: Verwenden Sie nach dem Entwerfen Ihres Agenten die Langgraph-Plattform, um langlebige, staatliche Workflows bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren. Es integriert nahtlos in Langsmith und Langgraph Studio.
# V.
Der Langchain Hub ist ein zentrales, Versionskontrolliertes Repository zum Entdecken und Teilen hochwertiger Eingabeaufforderungen und laufbaren Objekte. Dadurch entkoppelt sich Ihre Anwendungslogik aus dem Inhalt der Eingabeaufforderung und erleichtert es einfach, fachmännisch gestaltete Eingabeaufforderungen für gemeinsame Aufgaben zu finden und die Eingabeaufforderungen Ihres eigenen Groups für Konsistenz zu verwalten.
# 5. Von Code zu Produktion: Langserve, Vorlagen und UIS
Sobald Ihre Langchain -Anwendung bereit und getestet ist, ist die Bereitstellung von den richtigen Instruments einfach:
- LangServe: Verwandeln Sie Ihre Langchain-Runnable und -Ketten sofort in eine produktionsbereite REST-API mit automatisch generierten Dokumenten, Streaming, Chargen und integrierten Überwachung.
- Langgraph -Plattform: Für komplexere Workflows und Agent Orchestration verwenden Sie die Langgraph-Plattform, um erweiterte Multi-Schritt- oder Multi-Agent-Systeme bereitzustellen und zu verwalten.
- Vorlagen & UIS: Beschleunigen Sie die Entwicklung mit vorbereiteten Vorlagen und Benutzeroberflächen wie Agent-Chat-UI und erleichtern Sie sofort, Ihre Agenten sofort zu bauen und mit Ihren Agenten zu interagieren.
# Alles zusammenfügen: ein moderner Workflow
So unterstützt das Langchain -Ökosystem jede Part Ihres AI -Anwendungslebenszyklus von der Idee bis zur Produktion:
- IDEATE & Prototype: Verwenden Sie Langchain-Core und Langchain-Neighborhood, um die richtigen Modelle und Datenquellen einzuziehen. Nehmen Sie sich eine kämpftierte Aufforderung aus dem Langchain-Hub.
- Debugg & Refine: Lassen Sie Langsmith von Anfang an gelaufen. Verfolgen Sie jede Ausführung, um genau zu verstehen, was unter der Motorhaube passiert.
- Komplexität hinzufügen: Wenn Ihre Logik Schleifen und Zustandsheit benötigt, refactor sie mit Langgraph. Visualisieren und debuggen Sie den komplexen Fluss mit Langgraph Studio.
- Testen und bewerten: Verwenden Sie Langsmith, um interessante Kantenfälle zu sammeln und Testdatensätze zu erstellen. Richten Sie automatisierte Bewertungen ein, um sicherzustellen, dass sich die Qualität Ihrer Anwendung konsequent verbessert.
- Bereitstellen und Überwachung: Stellen Sie Ihren Agenten mit der Langgraph -Plattform für einen skalierbaren, staatlichen Workflow ein. Verwenden Sie für einfachere Ketten Langserve, um eine REST -API zu erstellen. Richten Sie Langsmith -Warnungen ein, um Ihre App in der Produktion zu überwachen.
# Letzte Gedanken
Viele beliebte Frameworks wie Crewai sind tatsächlich auf dem Langchain -Ökosystem gebaut. Anstatt zusätzliche Ebenen hinzuzufügen, können Sie Ihren Workflow mit Langchain, Langgraph und ihren nativen Instruments zum Erstellen, Testen, Bereitstellen und Überwachen komplexer KI -Anwendungen rationalisieren.
Nachdem ich mehrere Projekte erstellt und eingesetzt habe, habe ich gelernt, dass das Festhalten mit dem Kernstack Langchain die Dinge einfach, flexibel und produktionsfertig hält.
Warum die Dinge mit zusätzlichen Abhängigkeiten komplizieren, wenn das Langchain -Ökosystem bereits alles bietet, was Sie für eine moderne KI -Entwicklung benötigen?
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, maschinelles Lernenmodelle zu bauen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben von technischen Blogs über maschinelles Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid hat einen Grasp -Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor -Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI -Produkt zu bauen, das ein Diagramm neuronales Netzwerk für Schüler mit psychische Erkrankungen mit kämpfender Krankheiten unterhält.