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__FRONTMATTER_31_# LangChain Framework Cheat Sheet

Panoramica

LangChain è un quadro completo per lo sviluppo di applicazioni alimentate da grandi modelli linguistici (LLM), progettati per semplificare ogni fase del ciclo di vita dell'applicazione LLM dallo sviluppo alla distribuzione. Creato per affrontare la complessità delle applicazioni AI per la produzione, LangChain offre un'interfaccia unificata per lavorare con vari LLM offrendo al contempo potenti astrazioni per operazioni di catena, gestione del contesto e integrazione con sistemi esterni.

Ciò che rende LangChain particolarmente potente è la sua architettura modulare che consente agli sviluppatori di comporre flussi di lavoro AI complessi utilizzando componenti semplici e riutilizzabili. Il framework eccelle nella creazione di applicazioni di ragionamento contestuale che possono collegare LLM a fonti di dati private, API esterne e strumenti specializzati. Con il LangChain Expression Language (LCEL), gli sviluppatori possono costruire catene sofisticate che gestiscono tutto da semplici risposte alle domande a complessi comportamenti di ragionamento multi-step e di agente autonomo.

LangChain è diventato lo standard de facto per lo sviluppo delle applicazioni LLM, supportando l'integrazione con virtualmente ogni fornitore principale di LLM e offrendo strumenti estensivi per la distribuzione, il monitoraggio e la valutazione della produzione attraverso la sua piattaforma partner LangSmith.

Installazione e configurazione

Installazione di base

Traduzione:

Configurazione dell'ambiente

Traduzione:

Struttura del progetto

Traduzione:

LangChain Expression Language (LCEL)

Costruzione della catena di base

Traduzione:

Composizione catena complessa

Traduzione:

Logica condizionale in catene

Traduzione:

# Streaming and Async Support

Traduzione:

Prompts and Templates

Basic Prompt Templates

Traduzione:

Advanced Prompt Engineering

Traduzione:

Prompt Composizione e riutilizzazione

Traduzione:

Gestione della memoria

Tipi di memoria di base

Traduzione:

Custom Memory Implementation

Traduzione:

Memoria con catene LCEL

Persistent Memory Storage

Traduzione:

Strumenti e funzione chiamata

Strumenti integrati

Traduzione:

# Custom Tool Development

Traduzione:

Integrazione degli strumenti con le catene

Traduzione:

Agenti e comportamento autonomo

Tipi di agente di base

Traduzione:

Custom Agent Implementation

Traduzione:

Multi-Agent Systems

Traduzione:

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Basic RAG Implementation

Traduzione:

Advanced RAG with Reranking

Traduzione:

RAG con Metadata Filtering

Traduzione:

Distribuzione e monitoraggio della produzione

LangSmith Integrazione

Traduzione:

Callback e monitoraggio personalizzati

Traduzione:

Gestione degli errori e resilienza

Traduzione:

Caching and Performance Optimization

Traduzione:

Migliori Pratiche e Modelli

Principi di progettazione della catena

  • Modularità: Costruire componenti a catena riutilizzabili
  • Error Handling: Esecuzione di errori robusti e ripetizioni
  • Si'. Aggiungi registrazione completa e monitoraggio
  • Testing: Crea test di unità per componenti a catena
  • Documentazione: Comportamento della catena di documenti e input/output previsti

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Caching: implementare strategie di caching appropriate
  • Batching: Utilizzare l'elaborazione batch per più richieste Implement streaming per risposte in tempo reale
  • Async: Utilizzare operazioni asincroni per una migliore convalutazione
  • ** Gestione delle risorse**: Monitorare e gestire i limiti dei tassi API

Considerazioni di sicurezza

  • ** Validazione dell'ingresso**: Convalida e sanificazione tutti gli input
  • API Key Management**: Memorizzazione e rotazione chiave API
  • Data Privacy: Attuazione dei dati privacy e politiche di conservazione
  • Controllo di accesso: implementazione corretta autenticazione e autorizzazione
  • Audit Logging: Mantenere registri di audit completi

Testing Strategies

Traduzione:

Risoluzione dei problemi Problemi comuni

API Rate Limits

Traduzione:

Problemi di memoria

Traduzione:

Debugging Chain Execution

Traduzione:


*Questo foglio completo LangChain cheat copre tutto, dalla configurazione di base ai modelli di produzione avanzati. Utilizzare questi esempi e le migliori pratiche per costruire applicazioni LLM robuste e scalabili con il potente framework di LangChain. *