详细内容或原文请订阅后点击阅览
从Langchain生态系统中获得最大收益
学习如何使用兰链生态系统来构建，测试，部署，监视和可视化复杂的代理工作流程。
来源:KDnuggets＃简介
＃构建复杂的AI系统不是很小的壮举，尤其是在瞄准生产，可扩展和可维护的解决方案时。通过我最近参与代理AI比赛，我意识到，即使有各种各样的框架，构建强大的AI代理工作流程仍然是一个挑战。
尽管在社区中受到批评，但我发现兰班生态系统的实用性，模块化和快速发展能力脱颖而出。
在本文中，我将引导您了解如何利用Langchain的生态系统来构建，测试，部署，监视和可视化AI系统，并显示每个组件如何在现代AI管道中发挥作用。
＃1。基础：核心Python软件包
Langchain是Github上最受欢迎的LLM框架之一。它包括与AI模型，工具，数据库等的许多集成。 Langchain软件包包括链条，代理和检索系统，这些系统将帮助您在几分钟内构建智能AI应用程序。
Langchain它包括两个核心组件：
- Langchain-core：基础，提供基本的抽象和用于组成和连接组件的Langchain表达语言（LCEL）。Langchain-Community：大量的第三方集成集合，从向量商店到新的模型提供商，使您可以轻松扩展您的应用程序而无需膨胀您的应用程序。
这种模块化设计使Langchain轻巧，灵活并准备快速开发智能AI应用程序。
＃2。命令中心：langsmith
langsmith关键功能：
langgraph