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Foglio di Cheat Framework LangChain

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

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Struttura del progetto

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Lingua di espressione di LangChain (LCEL)

Costruzione della catena di base

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Composizione catena complessa

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Logica condizionale in catene

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Streaming e supporto asincastro

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Prompts e modelli

Modelli di base prompt

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Ingegneria avanzata Prompt

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Prompt Composizione e Riutilizzo

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Gestione della memoria

Tipi di memoria di base

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Attuazione della memoria personalizzata

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Memoria con catene LCEL

Memoria persistente

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Strumenti e funzione di chiamata

Strumenti integrati

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Sviluppo di utensili personalizzati

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Integrazione degli strumenti con le catene

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Agenti e comportamento autonomo

Tipi di agente di base

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Attuazione dell'agente doganale

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Sistemi Multi-Agent

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Retrival Augmented Generation (RAG)

Attuazione RAG di base

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RAG avanzato con Reranking

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RAG con filtro metadati

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Distribuzione e monitoraggio della produzione

Integrazione LangSmith

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Callback e monitoraggio personalizzati

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Gestione degli errori e Resilienza

Traduzione:

Ottimizzazione Caching e Performance

Traduzione:

Migliori Pratiche e Modelli

Principi di progettazione della catena

  • Modularità: Costruire componenti a catena riutilizzabili
  • Error Handling: Esecuzione di errori robusti e ripetizioni

  • Monitoring # Aggiungi registrazione completa e monitoraggio

  • Testing: Crea test di unità per componenti a catena

  • Documentazione # Comportamento della catena del documento e input/output previsti

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Caching: implementare strategie di caching appropriate
  • Batching: Utilizzare l'elaborazione batch per più richieste
  • Streaming: Implement streaming per risposte in tempo reale
  • Async: Utilizzare le 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 Gestione chiave**: Memorizzazione e rotazione chiave API
  • Data Privacy: implementare le politiche sulla privacy e sulla conservazione dei dati
  • Controllo di accesso: implementazione corretta autenticazione e autorizzazione
  • Audit Logging: Mantenere registri di audit completi

Strategie di prova

Traduzione:

Risoluzione dei problemi

Limiti di tasso API

Traduzione:

Problemi di memoria

Traduzione:

Esecuzione della catena di debug

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. *