LangChain-Tutorial: Ein Leitfaden für die Entwicklung von LLM-gestützten Anwendungen

Einfach ausgedrückt ist LangChain eine standardisierte Schnittstelle, die den Entwicklungsprozess von KI-Apps vereinfacht. Sie erhalten damit eine Vielzahl von Tools, mit denen Sie verschiedene Komponenten verbinden und komplexe Workflows erstellen können. Dazu gehören LLMs und verschiedene Arten von Datenquellen. Wenn ein Nutzer mit der App interagiert, nutzt LangChain seine Verbindungen zu einem LLM, um die Anfrage zu verarbeiten und geeignete Antworten zu generieren. Außerdem kann es Informationen und Daten von externen Quellen wie einem Dokument oder einer Datenbank nutzen, um genauere und kontextbezogene Antworten bereitzustellen.

Ein Beispiel: Wenn ein Nutzer eine Frage hat, nutzt LangChain das LLM, um die Frage zu verstehen und eine Antwort zu formulieren. Zur Verbesserung seiner Antwort greift es jedoch auch auf eine oder mehrere externe Datenquellen zurück. Dadurch wird Ihre Anwendung deutlich intelligenter und kann auch komplexe, spezialisierte Abfragen bewältigen.

Im Grunde erweitern Sie die Fähigkeiten des LLM, indem Sie ihm Daten zur Verfügung stellen, die für das zu lösende Problem relevanter sind.

LangChain ist als Python- wie auch als TypeScript-Paket erhältlich und verfügt über diverse beeindruckende Features:

• Interaktion mit dem Modell: LangChain ermöglicht die Interaktion mit jedem beliebigen Sprachmodell, sodass Inputs verwaltet sowie Informationen aus Outputs extrahiert werden.

• Effiziente Integration: Es ermöglicht eine effiziente Integration mit beliebten KI-Plattformen wie OpenAI und Hugging Face.

• Flexibilität und Anpassbarkeit: LangChain bietet Flexibilität, Anpassungsoptionen sowie leistungsstarke Komponenten zur Erstellung unterschiedlichster Anwendungen für verschiedene Branchen.

• Kernkomponenten: Das Framework besteht aus LangChain-Bibliotheken, LangChain-Vorlagen, LangServe sowie LangSmith, die den gesamten Lebenszyklus der Anwendung vereinfachen. 

• Standardisierte Schnittstellen: LangChain bietet standardisierte Schnittstellen, Prompt-Management und Speicherfunktionen, sodass Sprachmodelle mit Datenquellen interagieren können.

Dank dieser Feature-Kombination ist es flexibel, schnell sowie benutzerfreundlich und daher Musik in den Ohren von Entwickler:innen, die versucht sind, mit KI zu arbeiten. 

LangChain ist ein modulares Framework, das mit LLMs integriert wird. Diese standardisierte Schnittstelle abstrahiert die Komplexitäten und Schwierigkeiten bei der Arbeit mit verschiedenen LLM-APIs und beseitigt sie. Der Prozess für die Integration mit GPT-4, LLaMA und jedem anderen LLM, mit dem Sie arbeiten möchten, ist derselbe. Die LLM-Auswahl erfolgt außerdem dynamisch. Das heißt, Entwickler:innen können das LLM auswählen, das für die jeweilige von LangChain auszuführende Aufgabe am besten geeignet ist.

Das modulare Design erleichtert zudem die Verarbeitung und Umwandlung von Eingabedaten in verwertbare Ausgaben. Es können verschiedene Datentypen verarbeitet werden, darunter Text, Code und Multimediaformate. Tools zur Vorverarbeitung, Bereinigung und Normalisierung von Daten gehören ebenfalls dazu. So wird gewährleistet, dass die Daten von den LLMs verwertet werden können, wobei Tokenisierung, Normalisierung und Spracherkennung zum Einsatz kommen können.

LangChain verarbeitet auch den LLM-Output und wandelt ihn in Formate um, die für die app- oder aufgabenspezifischen Anforderungen geeignet sind. Dazu gehören Vorgänge wie das Formatieren von Text, das Generieren von Code-Snippets und das Bereitstellen von Zusammenfassungen komplexer Daten.

Die LangChain-Architektur beruht auf dem Konzept von Komponenten und Ketten. Komponenten entsprechen wiederverwendbaren Modellen, die bestimmte Aufgaben erfüllen, etwa Verarbeitung von Eingabedaten, Generieren von Textformaten, Zugreifen auf externe Informationen oder Workflow-Management. Ketten sind Abfolgen von Komponenten, die zusammen auf ein größeres Ziel hinarbeiten, beispielsweise Zusammenfassen eines Dokuments, Generieren kreativer Textformate oder Bereitstellen personalisierter Empfehlungen.

In LangChain werden die Begriffe „Komponenten“ und „Module“ bisweilen als gleichbedeutend verwendet. Es gibt jedoch einen feinen Unterschied: 

• Komponenten sind die zentralen Bausteine von LangChain, die für die konkreten Aufgaben oder Funktionalitäten stehen. In der Regel sind sie klein und fokussiert. Sie können in verschiedenen Anwendungen und Workflows wiederverwendet werden. 

• Module dagegen bestehen aus mehreren Komponenten, die zusammen komplexere Funktionalitäten bilden. Für einige der Hauptmodule bietet LangChain sogar Standardschnittstellen an. Dazu gehören Speichermodule (ein wiederverwendbarer Baustein, der Daten zur Verwendung durch Large Language Models speichert und verwaltet) und Agents (eine dynamische Steuereinheit, die Ketten basierend auf Echtzeit-Feedback und Nutzerinteraktion orchestriert). 

Genau wie Komponenten sind Module wiederverwendbar und können miteinander zu immer komplexeren Workflows kombiniert werden. Dies wird als Kette bezeichnet. Dabei werden Abfolgen von Komponenten oder Modulen zusammengefügt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Ketten sind für die Workflow-Orchestrierung in LangChain von grundlegender Bedeutung und zugleich wichtig für die Erstellung effektiver Anwendungen, die ein breites Spektrum von Aufgaben übernehmen.

LangChain lässt sich über eine standardisierte Schnittstelle nahtlos mit LLMs integrieren. Die LangChain-Integration mit LLMs ist jedoch wesentlich mehr als ein Verbindungsmechanismus. Sie bietet auch verschiedene Features, um die Nutzung von LLMs für die Erstellung sprachbasierter Anwendungen zu optimieren:

• Prompt-Management: Mit LangChain können Sie effektive Prompts erstellen, damit die LLMs die Aufgabe besser verstehen und eine hilfreiche Antwort erstellen können.

• Dynamische LLM-Auswahl: Dadurch können Sie das für verschiedene Aufgaben am besten geeignete LLM auswählen. Dabei werden Faktoren wie Komplexität, Genauigkeitsanforderungen und Rechenressourcen berücksichtigt.

• Integration der Speicherverwaltung: LangChain wird mit Speichermodulen integriert. Das heißt, LLMs können auf externe Informationen zugreifen und diese verarbeiten.

• Agent-basierte Verwaltung: Dadurch können Sie komplexe LLM-basierte Workflows orchestrieren, die sich an veränderte Umstände und Nutzeranforderungen anpassen.

In LangChain ist das Workflow-Management der Prozess, durch den die Ausführung von Ketten und Agents zur Lösung eines bestimmten Problems Orchestrierung und gesteuert wird. Dazu gehören das Management des Datenflusses, die Koordination der Komponentenausführung und das Sicherstellen, dass Anwendungen effektiv auf Nutzerinteraktionen und veränderte Umstände reagieren. Nachfolgend sind einige der wichtigsten Workflow-Management-Komponenten aufgeführt:

• Kettenorchestrierung: LangChain koordiniert die Ausführung von Ketten, damit Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt und Daten zwischen Komponenten ordnungsgemäß übergeben werden.

• Agent-basierte Verwaltung: Der Einsatz von Agents wird durch vordefinierte Vorlagen und eine benutzerfreundliche Oberfläche vereinfacht.

• Statusverwaltung: LangChain verfolgt den Status der Anwendung automatisch. Dabei können Entwickler:innen über eine einheitliche Oberfläche auf Statusinformationen zugreifen und diese ändern.

• Parallelitätsmanagement: LangChain bewältigt die Komplexitäten der parallelen Ausführung, sodass Entwickler:innen sich auf die Aufgaben und Interaktionen konzentrieren können, ohne sich Gedanken über Threading oder Synchronisierungsprobleme machen zu müssen.

Zu den Vorteilen von LangChain gehört, dass für den Einstieg nur sehr wenige Voraussetzungen zu erfüllen sind. In diesem Leitfaden verwenden wir Python. Daher muss Python 3.8 oder höher auf Ihrem Computer installiert sein. Mehr nicht.

Der erste Schritt ist die Installation des zentralen LangChain-Framework. Am einfachsten lässt sich dies mit dem PIP-Befehl erledigen:

Zur Erstellung dieser LangChain-App müssen Sie den Texteditor oder IDE Ihrer Wahl öffnen und eine neue Python-Datei (.py) am selben Speicherort wie data.txt erstellen. Sie erstellen eine ganz einfache App, die einen Prompt an das GPT-3 LLM von OpenAI sendet und die Antwort druckt.

Sie suchen eine größere Herausforderung? Sehen Sie sich unseren Leitfaden für die Verwendung von Amazon Bedrock mit Elasticsearch und LangChain an.

Fügen Sie oben in Ihrem Python-Skript diese Importanweisung hinzu, damit die OpenAI-Klasse aus dem LLM-Modul von LangChain eingefügt wird:

Mittlerweile sollte klar sein, dass LangChain Ihnen durch Kombination der Leistungsfähigkeit von LLMs mit dem Kontext und den Zusatzinformationen in externen Datenquellen unbegrenzte Möglichkeiten bietet. Darüber hinaus ist der Einstieg erstaunlich einfach, wie wir in diesem LangChain-Tutorial gezeigt haben. Dank dieser Benutzerfreundlichkeit gepaart mit der Flexibilität und Leistungsstärke von LangChain ist dies die ideale Plattform für die Entwicklung unterschiedlichster KI-Anwendungen. Ganz gleich, ob Sie einen Chatbot, eine App für Fragen und Antworten oder eine Suchmaschine entwickeln möchten, erleichtert LangChain Ihnen die Erstellung innovativer und effektiver Lösungen.

Wir können Ihnen helfen, aus den Daten Ihres Unternehmens Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind vier Vorschläge für Ihre nächsten Schritte:

1. Starten Sie eine kostenlose Testversion, um zu entdecken, wie Elastic Ihr Unternehmen unterstützen kann.

2. Lernen Sie unsere Lösungen bei einer Tour kennen, entdecken Sie die Elasticsearch-Plattform und deren Vorteile für Ihre Anforderungen.

3. Erfahren Sie, wie Sie generative KI in Ihrem Unternehmen nutzen können.

4. Teilen Sie diesen Artikel mit interessierten Personen per E‑Mail, LinkedIn, Twitter oder Facebook.