LangChain
Фреймворк для разработки приложений на базе LLM: цепочки, агенты, RAG.
Что это
LangChain — инструменты для цепочек вызовов, работы с памятью, AI-агентов и RAG-систем. Унифицированный API для разных LLM (OpenAI, Anthropic, LLaMA).
LangChain стал стандартом для разработки LLM-приложений. Поддерживает 100+ интеграций: векторные БД, документ-лоадеры, retrieval strategies.
LCEL (LangChain Expression Language) упрощает создание цепочек с поддержкой streaming, async и batch. LangSmith обеспечивает трассировку, мониторинг и оценку качества LLM-приложений в production. По сравнению с LlamaIndex, LangChain предлагает более гибкий подход к построению цепочек, а LlamaIndex лучше для чисто RAG-задач. LangGraph расширяет LangChain для stateful-агентов с циклами и условиями.
Ключевые возможности
Chains
Цепочки вызовов LLM — последовательная обработка с промежуточными шагами. LCEL обеспечивает streaming, async и batch из коробки.
RAG
Готовые компоненты для Retrieval-Augmented Generation: лоадеры, сплиттеры, retriever. 50+ document loaders для PDF, Word, HTML, Notion, Confluence.
Agents
Автономные AI-агенты с инструментами — модель сама решает, какие функции вызвать. LangGraph расширяет агентов stateful-графами с циклами.
Почему мы используем
LangChain — наш основной фреймворк для LLM-приложений. Унифицированный API позволяет переключаться между GPT-4 и Claude без изменения кода. RAG-пайплайны собираются за часы.
Мы выбираем LangChain за абстракцию над LLM-провайдерами: можно начать с GPT-4, перейти на Claude или локальную LLaMA без рефакторинга. Document loaders для PDF, Word, HTML, Confluence экономят десятки часов на реализацию парсинга.
Сильные стороны
Один код работает с GPT-4, Claude, LLaMA — смена модели без переписывания.
100+ интеграций — любую RAG-систему можно собрать из готовых компонентов.
Наш опыт
LangChain используется во всех наших RAG-системах и AI-ботах с 2023 года. Мы создаём цепочки обработки документов, AI-агентов с инструментами и корпоративные базы знаний.
Типовой RAG-pipeline: PDF-лоадер → RecursiveCharacterTextSplitter → OpenAI Embeddings → ChromaDB/pgvector → RetrievalQA с Claude/GPT-4. Используем LangSmith для мониторинга качества ответов и отладки промптов в production.
Для каких задач применяем
- RAG-системы на базе корпоративных документов
- AI-агенты с инструментами
- Чат-боты с памятью и контекстом
Проекты с использованием LangChain
TG-CRM
Комплексная CRM-система на базе Telegram для управления контактами, сообщениями и напоминаниями с интегрированным AI-анализом диалогов.