LangChain - Ajan mühendislik platformu

LangChain nedir ve bir ajan mühendisliği platformu olarak ne işe yarar?

LangChain, büyük dil modelleri ile güçlendirilmiş AI ajanları oluşturma, düzenleme ve işletmeye odaklanan bir platformdur. Geliştiriciler için açık kaynaklı bir çerçeveyi, gözlemlenebilirlik ve dağıtım için ticari bir yığınla birleştirerek, ekiplerin basit bir prototip betiğinden güvenilir bir üretim ajanına geçmesine yardımcı olur.

LangChain’in temelinde, dil modellerinin araçlar, API'ler, veritabanları ve özel iş mantığı ile etkileşim kurmasına olanak tanıması yatmaktadır. Bir modelin sadece soruları yanıtlaması yerine, LangChain bunu arama yapabilen, fonksiyonları çağırabilen, belgeleri okuyabilen, eylemler gerçekleştirebilen ve çok adımlı iş akışlarını takip edebilen bir “ajan” haline dönüştürür.

Eko sistem genellikle üç ana bölüm etrafında döner: LangChain çerçevesi, istemler ve araçlar için, yapılandırılmış iş akışları ve çoklu ajan kurulumları için LangGraph, ve izleme, değerlendirme ve yönetilen barındırma için LangSmith. Bu bileşenler birlikte, destek otomasyonu, iç pilotlar, bilgi asistanları ve karmaşık işletme iş akışları için kullanılan bir ajan mühendislik platformu oluşturur.

LangChain, AI geliştirme için hangi temel özellikleri sunar?

• LLM uygulamaları için açık kaynaklı çerçeve
  LangChain, zincirler, araçlar, istemler, bellek ve ajanlar gibi standart yapı taşları ile Python ve JavaScript/TypeScript'te modüler bir çerçeve sunar. Geliştiriciler, bu blokları birleştirerek modelleri API'lere, vektör veritabanlarına, dosya sistemlerine veya iç hizmetlere bağlayabilir ve her seferinde entegrasyon katmanını yeniden icat etmeye gerek kalmadan kullanabilirler.

• Yapılandırılmış ajan iş akışları için LangGraph
  LangGraph, ajan durumunu, dallanmayı, yeniden denemeleri ve döngüleri açık bir şekilde kontrol etme imkanı sağlayan grafik tabanlı bir orkestrasyon ekler. Bu, bir ajanın araştırma yapması, birden fazla kaynaktan veri çekmesi ve ardından nihai bir sonuç sentezlemesi gerektiğinde veya birkaç ajanın bir görevin farklı kısımlarında iş birliği yapması gerektiğinde faydalıdır.

• Gözlemlenebilirlik ve değerlendirme için LangSmith
  LangSmith, bir ajanın her çalışmasını izlemek için tasarlanmıştır; istemleri, ara adımları, araç çağrılarını, hataları ve çıktıları gösterir. Değerlendirme veri setlerini, farklı istemler veya modeller arasındaki karşılaştırmaları ve zaman içinde kalite izlemeyi destekler; bu, üretim sınıfı kullanım için kritik öneme sahiptir.

• Esnek dağıtım modelleri
  Platform, tamamen yönetilen bulut, hibrit kurulumlar veya kendi kendine barındırılan instance'lar gibi farklı dağıtım seçeneklerini destekler. Bu esneklik, ekiplerin güvenlik ve uyum gereksinimlerini karşılamalarına yardımcı olurken, aynı geliştirme ve gözlemlenebilirlik iş akışını kullanmalarını sağlar.

• Büyük ekosistem ve entegrasyonlar
  LangChain, vektör depolarına, ilişkisel veritabanlarına, arama motorlarına, bulut depolama, dış API'lere ve yaygın geliştirici araçlarına bağlayıcılar içerir. Bu ekosistem, ekiplerin AI ajanlarını mevcut yığınlara - CRM'ler, destek sistemleri, analiz platformları ve daha fazlası - ağır özel yapıştırıcı kod kullanmadan entegre etmelerini sağlar.

LangChain, gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanılabilir?

• Müşteri destek ve hizmet ajanları
  Şirketler, müşteri sorularını yanıtlayabilen, sipariş verilerini çekebilen, hesap durumunu kontrol edebilen veya sorunları yükseltebilen ajanlar oluşturabilir. LangChain, ajanı bilgi tabanlarına ve yardım masası araçlarına bağlarken, LangSmith de doğruluk ve çözüm kalitesini takip etmeye yardımcı olur.

• Bilgi ve dokümantasyon asistanları
  Büyük belge setlerine sahip şirketler, LangChain'i, belgeleri içe aktarma, indeksleme, ilgili parçaları alma ve içeriğe dayalı yanıtlar oluşturma için kullanır. Bu, politika portalları, çalışan el kitapları, ürün kılavuzları ve uyum belgeleri için işe yarar.

• Geliştirici ve operasyon pilotları
  Mühendislik ve operasyon ekipleri, günlükleri arayan, metrikleri sorgulayan, hataları analiz eden veya kod iskeletleri oluşturan ajanlar oluşturabilir. Bu iç pilotlar, rutin işleri azaltmaya ve sistemler arasında teknik bilgilere daha hızlı erişim sağlamaya yardımcı olur.

• Karmaşık çok adımlı iş otomasyonları
  LangGraph ile, organizasyonlar ajanların veri topladığı, netleştirici sorular sorduğu, puanlama veya risk API'lerini çağırdığı, raporlar oluşturduğu ve sonuçları kaydettiği çok adımlı iş akışları tasarlar. Bu, lider nitelendirme, denetim kontrol listeleri veya otomatik araştırma boru hatları gibi görevler için uygundur.

LangChain, ekipler ve işletmelere ne gibi faydalar sağlar?

LangChain, AI ajanlarını piyasaya sürmek için gereken zaman ve çabayı azaltır. Her proje için modelleri, araçları ve veri kaynaklarını manuel olarak birleştirmek yerine, ekipler iyi test edilmiş bileşenleri ve desenleri yeniden kullanır. Bu, deneyimden çalışır bir çözüme geçiş yolunu kısaltır ve bu çözüm kullanıcılarla paylaşılabilir.

Platform ayrıca güvenilirliği artırır. Ayrıntılı izleme, değerlendirme araçları ve izleme, regresyonları yakalamaya, hataları analiz etmeye ve zamanla istemleri veya iş akışlarını ayarlamaya yardımcı olur. Ajanlar daha öngörülebilir ve güvenilir hale gelir, bu da müşteri konuşmalarını, finansal akışları veya iç karar alma süreçlerini etkilediklerinde önemlidir.

Bir diğer fayda, esneklik ve geleceğe yönelik koruma sağlamasıdır. LangChain model bağımsız ve entegrasyona odaklandığı için, ekipler modelleri değiştirebilir, birkaç sağlayıcıyı birleştirebilir veya yeni yetenekleri benimseyebilir; tüm uygulamayı yeniden inşa etmeden. Aynı yapı, LLM'lerin ve araçların birden fazla neslini yaşayabilir.

LangChain ile inşa ederken kullanıcı deneyimi nasıldır?

Geliştiriciler genellikle LangChain kütüphanelerini yükleyerek ve minimal bir ajan kurarak başlarlar: bir model, bir istem ve bir veya iki araç. O prototip doğru davranmaya başladıktan sonra, daha gerçekçi senaryoları ele almak için bellek, araç çağırma mantığı ve geri alma bileşenleri eklerler.

Uygulama daha karmaşık hale geldiğinde, LangGraph, iş akışını açıkça bir grafik olarak modellemek için kullanılır. Bu, durumlar, geçişler ve hata yönetimi hakkında düşünmeyi kolaylaştırır; her şeyi tek bir istemin içine bırakmak yerine.

Paralel olarak, gerçek çalışmalardan izleri yakalamak için LangSmith devreye alınır. Ekipler, ajanların gerçek kullanıcı girdileri ile nasıl davrandığını inceler, istemleri veya modelleri karşılaştırır, değerlendirme veri setleri tasarlar ve kalite yeterince iyi olana kadar iterasyon yapar. Aynı platform daha sonra ajanın var olan sistemlere entegre edilmesine veya barındırılmasına yardımcı olur.

Genel olarak, LangChain, basit bir LLM prototipinden, gerçek iş akışlarına uyum sağlayan güvenilir, gözlemlenebilir ve sürdürülebilir bir AI ajanına geçiş yapmak için yapılandırılmış bir yol olarak işlev görür.

Ücretsiz denemenizi başlatın