LangChain – die Revolution in der Anwendungsentwicklung von Sprachmodellen

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen beeindruckenden Aufstieg erlebt. Dennoch haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, diese fortschrittlichen Produkte schnell genug zu entwickeln. Laut dem IBM Global AI Adoption Index sind mangelnde KI-Fähigkeiten und -Kenntnisse (34 %), fehlende Tools und Plattformen für die Modellentwicklung (25 %) sowie die komplexe Projektumsetzung und Integration (24 %) die größten Hindernisse bei der Implementierung von KI. Glücklicherweise stehen Ingenieurteams heute immer mehr Tools zur Verfügung, die die KI-gestützte Softwareentwicklung vorantreiben. In diesem Artikel möchten wir Ihnen eines dieser Tools vorstellen: LangChain. Erfahren Sie, was LangChain ist, wie es funktioniert und warum es bei Softwareentwicklern so viel Begeisterung auslöst.

LangChain – Vereinfachte Anwendungs­entwicklung mit Sprachmodellen

LangChain ist ein System, das die Erstellung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (“Large Language Models”, LLMs) vereinfachen soll. Seine Anwendungsfälle umfassen Dokumentenanalyse und -zusammenfassung, Chatbots und Codeanalyse, ähnlich wie andere Sprachmodelle. Das revolutionäre Softwareentwicklungs-Framework wurde im Oktober 2022 von Harrison Chase auf den Markt gebracht und hat seitdem die Aufmerksamkeit der Tech-Industrie auf sich gezogen. Mit LangChain können Entwickler Anwendungen erstellen, die LLMs nutzen und so beispielsweise personalisierte Daten integrieren, um entsprechende Aktionen auszulösen.

Vielseitigkeit und Integrationen machen LangChain beliebt

Die Stärke von LangChain liegt in seiner Vielseitigkeit und den zahlreichen Integrationen. Im März 2023 bietet LangChain Integrationen mit einer breiten Palette von Systemen, darunter große Cloud-Speicherplattformen wie Amazon, Google und Microsoft Azure, sowie API-Wrappern, die aktuelle Nachrichten, Wettervorhersagen oder Filminformationen liefern können. Es unterstützt auch verschiedene Web-Scraping-Subsysteme, um kontextbezogene Lernaufforderungen zu generieren, “To-Do”-Aufgaben im Code zu finden und zusammenzufassen. Darüber hinaus lässt sich LangChain in Google Drive-Dokumente, Tabellen und Präsentationen integrieren, um Informationen zu extrahieren oder Dokumente zu erstellen und zusammenzufassen. Zudem verfügt es über eine integrierte Suchfunktion für Google Search und Microsoft Bing. Mit der Unterstützung von Sprachmodellen wie OpenAI, Anthropic und Hugging Face kann LangChain auch auf iFixit-Reparaturanleitungen und Wikis zugreifen und diese durchsuchen und zusammenfassen.

Die Möglichkeiten von LangChain sind damit jedoch noch nicht erschöpft. Es kann aus über 50 Dokumenttypen und Datenquellen lesen, was seine Anwendungsbereiche erheblich erweitert. Das Potenzial dieses Frameworks ist enorm, und es ist spannend zu überlegen, wie es die Zukunft der Softwareentwicklung und die Entwicklung von LLM-Anwendungen gestalten wird.

Wie LangChain funktioniert

LangChain dient als Grundgerüst für die Entwicklung von Anwendungen, die von LLMs unterstützt werden. Es basiert auf der Idee, dass Anwendungen, die die größte Wirkung erzielen und sich auf dem Markt abheben, nicht nur auf eine API für ein Sprachmodell angewiesen sein sollten. Stattdessen zeichnen sich diese Anwendungen durch zwei wichtige Merkmale aus:

1. Datenbewusstsein: Durch die Verknüpfung eines Sprachmodells mit anderen Datenquellen werden der Kontext bereichert und der Nutzen des Modells erhöht.
2. Selbstbestimmung: Ein Sprachmodell kann mit seiner Umgebung interagieren, wodurch die Bandbreite der automatisierten Aufgaben und die Komplexität der zu lösenden Probleme erweitert werden.

LangChain bietet Ingenieuren zwei Vorteile, um die Entwicklung fortschrittlicher Anwendungen zu erleichtern:

• Komponenten: Die für die Arbeit mit Sprachmodellen erforderlichen Komponenten sind in LangChain modular abstrahiert. Das Framework bietet eine Reihe von Implementierungen für diese Abstraktionen an. Die Komponenten sind so gestaltet, dass sie für jeden Entwickler einfach zu verwenden sind, selbst wenn andere Teile des Frameworks nicht genutzt werden.
• Fallbezogene Ketten: Ketten sind ein Prozess, bei dem Komponenten so zusammengesetzt werden, dass ein bestimmter Anwendungsfall optimal umgesetzt werden kann. Ketten dienen als übergeordnete Schnittstelle, über die Entwickler schnell mit der Umsetzung eines spezifischen Anwendungsfalls beginnen können. Es ist erwähnenswert, dass Ketten anpassbar sind und Entwicklern die Möglichkeit geben, das Framework an ihre spezifischen Bedürfnisse und Ziele anzupassen.

LLM-gestützte Anwendungen als Wettbewerbsvorteil

Mit LangChain wird die Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen schneller und einfacher. Durch die Kombination von LLMs mit anderen Informationsquellen ermöglicht LangChain die Entwicklung von Produkten, die mit hochgradig personalisierten Benutzererfahrungen überzeugen können. Das Framework ist branchenübergreifend einsetzbar und ermöglicht es Unternehmen, durch den Einsatz von KI- und maschinellen Lernfunktionen eine führende Rolle in ihrem Sektor einzunehmen. Der aktuelle Aufschwung von KI-Tools und ihre Auswirkungen auf die Softwarebranche haben Unternehmen dazu inspiriert, ihre Innovationsbemühungen zu verstärken.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie LangChain Ihre Lösungen verbessern und den Softwareentwicklungsprozess beschleunigen kann, nutzen Sie bitte das untenstehende Formular, um mit unseren Experten in Kontakt zu treten.