При разработке приложений на основе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) встает вопрос: вызывать ли модель напрямую через API (например, OpenAI) или использовать специализированные фреймворки вроде LangChain или LangGraph. Ниже мы рассмотрим, с какими сложностями сталкивается разработчик при прямом использовании LLM, и как LangChain и LangGraph помогают упростить создание сложных диалоговых и агентных систем. Также приведем примеры кода, сравнивая прямые вызовы с использованием этих фреймворков, и обсудим, когда их применение оправдано.
Рубрика «LangChain»
Как LangChain и LangGraph упрощают жизнь разработчика ИИ-Агентов
2025-02-11 в 10:17, admin, рубрики: chatgpt, LangChain, langgraph, llm, OpenAI, python, агенты ии, чат-ботLangChain vs LlamaIndex: проектируем RAG и разбираемся, что выбрать для вашего проекта
2025-01-22 в 14:49, admin, рубрики: LangChain, llamaindex, llm, ragСегодня it-сообщество предлагает большое количество любопытных инструментов для создания RAG-систем. Среди них особенно выделяются два фреймворка — LangChain и LlamaIndex. Как понять, какой из них подходит лучше для вашего проекта? Давайте разбираться вместе!
Меня зовут София, я сотрудница компании Raft, работаю на стыке backend и ML. Сегодня мы затронем сразу несколько вопросов. План таков:
-
Обсудим, что такое RAG и зачем он нужен;
-
Рассмотрим side-by-side, как написать простую реализацию чат-бота на основе RAG с помощью каждого из фреймворков (LangChain и LlamaIndex);
Security-RAG или как сделать AI Security tool на коленке
2025-01-20 в 6:11, admin, рубрики: chromadb, LangChain, langfuse, llm, llm-attack, llm-приложения, ml, искусственный интеллект, промпт-инъекцииЗатравочка
LLM-ки и LLM-агенты продолжают наводить шум. статьи про то как сделать очередной RAG или Агента продолжают клепаться (да блин даже мы одна из этих статей), huggingface выпускают smolagents, квантизация позволяет дойти LLM-кам до простых работяг и обывателей, давая им возможность в них потыкаться в той же LM studio или других приложениях.
Генерация дополненного извлечения (RAG): от теории к реализации LangChain
2024-12-02 в 9:55, admin, рубрики: LangChain, llm, OpenAI, python, rag, weaviateОт теории из оригинальной академической статьи до ее реализации на Python с OpenAI, Weaviate и LangChain
![Рабочий процесс генерации дополненного извлечения Рабочий процесс генерации дополненного извлечения](https://www.pvsm.ru/images/2024/12/03/generaciya-dopolnennogo-izvlecheniya-RAG-ot-teorii-k-realizacii-LangChain.png)