С выпуском больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, разработчики приложений все больше склоняются к интеграции LLM в свои приложения. Однако из-за неопределенности и неточности результатов, генерируемых LLM, в настоящее время невозможно полагаться исключительно на LLM для предоставления интеллектуальных услуг. Таким образом, LangChain появился на свет, и его главная цель — объединить LLM с существующими знаниями и системами разработчиков для предоставления более интеллектуальных услуг.
LangChain — это среда разработки приложений с открытым исходным кодом, которая в настоящее время поддерживает два языка программирования: Python и TypeScript. Он наделяет LLM двумя основными возможностями: осведомленностью о данных, которая связывает языковые модели с другими источниками данных, и возможностями агентства, которые позволяют языковым моделям взаимодействовать со своей средой. Основные сценарии применения LangChain включают личных помощников, вопросы и ответы на основе документов, чат-боты, данные форм запросов, анализ кода и т. д.
В настоящее время LangChain получила финансирование в размере 10 миллионов долларов США в рамках начального раунда. Далее они в основном будут решать следующие вопросы:
- Устранение функционального разрыва между TypeScript и Python, чтобы больше разработчиков полного стека и интерфейсов могли создавать приложения на основе LLM;
- Разработать несколько парсеров вывода для более безопасной и форматированной обработки текста, возвращаемого LLM;
- Внедрить абстракцию Retriever для реализации более сложных и необходимых типов поиска документов;
- Интеграция с такими решениями, как Weights & Biases, AIM, ClearML и т. д., для улучшения наблюдаемости и экспериментов с приложениями LLM.
Введение в LangChain — знать о
Объявляем о нашем посевном раунде на сумму 10 миллионов долларов под руководством Benchmark