LangChain

LangChain

Тип	Програмний фреймворк для розробки застосунків великих мовних моделей
Автор	Harrison Chased
Розробник	Harrison Chase
Перший випуск	Жовтень 2022
Стабільний випуск	reference (P348 (P348))
Мова програмування	Python та JavaScript
Ліцензія	MIT License
Репозиторій	github.com/langchain-ai/langchain
Вебсайт	LangChain.com
Медіафайли у Вікісховищі

LangChain — це програмний фреймворк, який допомагає полегшити інтеграцію великих мовних моделей (ВММ) у застосунки. Як фреймворк інтеграції мовних моделей, варіанти використання LangChain значною мірою збігаються з варіантами використання мовних моделей загалом, включаючи аналіз документів та підсумовування, чат-ботів та аналіз коду.^[1]

LangChain був запущений у жовтні 2022 року як проєкт з відкритим кодом Harrison Chase, коли він працював у стартапі машинного навчання Robust Intelligence. Проєкт швидко набув популярності,^[2] завдяки вдосконаленням від сотень учасників на GitHub, обговоренням, що стали трендовими у Twitter, жвавій активності на Discord сервері проєкту, численним YouTube навчальним посібникам та зустрічам у Сан-Франциско та Лондоні. У квітні 2023 року LangChain був інкорпорований, і новий стартап залучив понад 20 мільйонів доларів фінансування з оцінкою щонайменше 200 мільйонів доларів від венчурної фірми Sequoia Capital, через тиждень після оголошення про інвестицію в розмірі 10 мільйонів доларів від Benchmark.^[3][4]

У третьому кварталі 2023 року було представлено LangChain Expression Language (LCEL), який забезпечує декларативний спосіб визначення ланцюжків дій.^[5][6]

У жовтні 2023 року LangChain представила LangServe, інструмент розгортання для розміщення коду LCEL як готового до виробництва API.^[7]

Розробники LangChain підкреслюють застосовність фреймворку до варіантів використання, включаючи чат-ботів,^[8] генерація, доповнена пошуком,^[9] підсумовування документів,^[10] та генерацію синтетичних даних.^[11]

Станом на березень 2023 року LangChain включав інтеграції з системами, включаючи Amazon, Google та Microsoft Azure хмарне сховище;^[12] API-обгортки для новин, інформації про фільми та погоди; Bash для підсумовування, перевірки синтаксису та семантики та виконання скриптів командної оболонки; численні підсистеми та шаблони веб-скрейпінгу; підтримка генерації запитів навчання з невеликою кількістю прикладів; пошук та підсумовування завдань «todo» у коді; Google Drive підсумовування, вилучення та створення документів, електронних таблиць та презентацій; Google Search та Microsoft Bing веб-пошук;^[13] Мовні моделі OpenAI, Anthropic та Hugging Face; Пошук та підсумовування посібників з ремонту та вікі-статей iFixit; MapReduce для відповідей на запитання, об'єднання документів та генерації запитань; Оцінювання перекриття N-грама; PyPDF, pdfminer, fitz та pymupdf для вилучення та маніпулювання текстом файлів PDF; Генерація, аналіз та налагодження коду Python та JavaScript; Векторна база даних Milvus^[14] для зберігання та отримання векторних вкладень; Векторна база даних Weaviate^[15] для кешування вкладень та об'єктів даних; Зберігання кеш-бази даних Redis; Python RequestsWrapper та інші методи для API-запитів; SQL та NoSQL бази даних, включаючи підтримку JSON; Streamlit, включаючи ведення журналу; Відображення тексту для пошуку k-найближчих сусідів; Перетворення часового поясу та календарні операції; Трасування та запис символів стека у потоковому та асинхронному підпроцесах; Та веб-сайт та SDK Wolfram Alpha.^[16] Станом на квітень 2023 року він може зчитувати з понад 50 типів документів та джерел даних.^[17]

• langchain.com — офіційний сайт «LangChain».
• Discord server центр підтримки
• Langchain-ai на GitHub