LangChain 프레임 워크 열 시트
제품정보
LangChain은 대형 언어 모델 (LLMs)에 의해 구동되는 응용 프로그램을 개발하기위한 포괄적 인 프레임 워크로서 개발부터 배포까지 LLM 애플리케이션 수명주기의 모든 단계를 단순화하도록 설계되었습니다. 건축 생산-ready AI 응용 프로그램의 복잡성을 해결하기 위해 LangChain은 다양한 LLM과 작업에 대한 통합 인터페이스를 제공하여 작업, 컨텍스트 관리 및 외부 시스템과 통합하는 강력한 요약을 제공합니다.
특히 강력한 LangChain은 개발자가 단순하고 재사용 가능한 구성 요소를 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 구성할 수 있는 모듈식 아키텍처입니다. 이 프레임 워크는 LLM을 개인 데이터 소스, 외부 API 및 전문 도구에 연결할 수 있는 컨텍스트웨어를 만드는 데 탁월합니다. LangChain Expression Language (LCEL)를 통해 개발자는 간단한 질문 기반과 자율적인 대리인 행동에 이르기까지 모든 것을 처리하는 정교한 체인을 구축할 수 있습니다.
LangChain은 LLM 응용 개발을위한 de facto 표준이되었으며 거의 모든 주요 LLM 공급 업체와 통합을 지원하며 생산 배포, 모니터링 및 그 동반자 플랫폼 LangSmith를 통해 평가를 제공합니다.
설치 및 설치
기본 설치
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환경 설정
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프로젝트 구조
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LangChain 표현 언어 (LCEL)
기초 사슬 건축
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복합 체인 구성
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체인의 상태 논리
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스트리밍 및 Async 지원
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Prompts 및 템플릿
Basic Prompt 템플릿
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고급 Prompt 엔지니어링
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Prompt 구성 및 재사용
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메모리 관리
기본 메모리 유형
ο 회원 관리
사용자 정의 메모리 구현
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LCEL 사슬을 가진 기억
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Persistent 기억 저장
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도구 및 기능 호출
내장 도구
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사용자 정의 도구 개발
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Chains와 Tool 통합
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에이전트 및 자율 행동
Basic Agent 유형
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주문 에이전트 구현
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Multi-Agent 시스템
오프화이트
Retrieval 증강 발생 (RAG)
기본 RAG 구현
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고급 RAG와 Reranking
오프화이트
RAG 와 메타데이터 필터링
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생산 배치 및 모니터링
LangSmith 통합
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사용자 정의 콜백 및 모니터링
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오류 처리 및 탄력
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캐싱 및 성능 최적화
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모범 사례 및 패턴
Chain Design 원칙
- Modularity: 재사용 가능한 체인 구성품 구축
- Error Handling: 강력한 오류 처리 및 복구 구현
- Monitoring: 포괄적인 로깅 및 모니터링 추가
- Testing: 사슬 성분을 위한 단위 시험을 창조하십시오
- 문: 문서 체인 행동 및 예상 입력/출력
성능 최적화
- Caching: 적절한 캐싱 전략 구현
- ** 배치**: 여러 요청에 대한 일괄 처리
- Streaming: 실시간 응답을 위한 스트리밍 구현
- Async: 더 나은 concurrency에 대한 동기화 작업 사용
- ** 리소스 관리 **: 모니터 및 관리 API 속도 제한
보안 고려 사항
- 입력 유효성: 모든 입력을 유효성화
- ** API 주요 관리**: Secure API 키 저장 및 교체
- Data Privacy: 데이터 프라이버시 및 유지 정책 구현
- Access Control: 적절한 인증 및 인증 구현
- Audit Logging: 종합 감사 로그 유지
시험 전략
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문제 해결
API 비율 한계
```python from langchain.llms.base import LLM import time import random
class RateLimitedLLM(LLM): def init(self, base_llm, max_requests_per_minute=60): self.base_llm = base_llm self.max_requests_per_minute = max_requests_per_minute self.request_times = []
def _call(self, prompt, stop=None, run_manager=None):
self._wait_if_needed()
return self.base_llm._call(prompt, stop, run_manager)
def _wait_if_needed(self):
now = time.time()
# Remove requests older than 1 minute
self.request_times = [t for t in self.request_times if now - t < 60]
if len(self.request_times) >``= self.max_requests_per_minute:
sleep_time = 60 - (now - self.request_times[0]) + random.uniform(1, 3)
time.sleep(sleep_time)
self.request_times.append(now)
@property
def _llm_type(self):
return "rate_limited"
```의 경우
메모리 문제
```python
Memory cleanup utilities
def cleanup_memory(memory_object): """Clean up memory to prevent memory leaks""" if hasattr(memory_object, 'clear'): memory_object.clear()
# Force garbage collection
import gc
gc.collect()
Memory usage monitoring
import psutil import os
def monitor_memory_usage(): process = psutil.Process(os.getpid()) memory_info = process.memory_info() return \\{ "rss": memory_info.rss / 1024 / 1024, # MB "vms": memory_info.vms / 1024 / 1024 # MB \\} ```에 대하여
Debugging 체인 실행
```python from langchain.globals import set_debug, set_verbose
Enable debugging
set_debug(True) set_verbose(True)
Custom debug callback
class DebugCallback(BaseCallbackHandler): def on_chain_start(self, serialized, inputs, **kwargs): print(f"🔗 Chain started: \\{serialized.get('name', 'Unknown')\\}") print(f"📥 Inputs: \\{inputs\\}")
def on_llm_start(self, serialized, prompts, **kwargs):
print(f"🤖 LLM called with prompts:")
for i, prompt in enumerate(prompts):
print(f" Prompt \\\\{i\\\\}: \\\\{prompt[:100]\\\\}...")
def on_tool_start(self, serialized, input_str, **kwargs):
print(f"🔧 Tool called: \\\\{serialized.get('name', 'Unknown')\\\\}")
print(f"📥 Input: \\\\{input_str\\\\}")
debug_chain = chain.with_config(\\{"callbacks": [DebugCallback()]\\}) ```의 경우
이 포괄적 인 LangChain 속임수 시트는 기본 설정에서 고급 생산 패턴에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 이러한 예제 및 모범 사례를 사용하여 LangChain의 강력한 프레임 워크와 강력한 확장 가능한 LLM 응용 프로그램을 구축하십시오. 필수