LangChain zmienia sposób, w jaki przedsiębiorstwa mogą wdrażać rozwiązania oparte na AI i wiedzy. Jego modułowa architektura oraz rosnący ekosystem oznaczają, że firmy otrzymują skrzynkę narzędziową do automatyzacji procesów opartych na wiedzy. Umożliwia firmom tworzenie inteligentnych asystentów, systemów rekomendacji i agentów decyzyjnych, które łączą najlepsze cechy dużych modeli językowych z ich własnymi zasobami wiedzy.
LangChain jest to platforma programistyczna o otwartym źródle (na bazie licencji Massachusetts Institute of Technology MIT) służąca do budowy aplikacji zasilanych przez duże modele językowe (LLM). W ramach jednego ekosystemu łączy biblioteki, infrastruktury i zestawy narzędzi, upraszczając budowę agentów i aplikacji.
Umożliwia to szybkie przejście od prototypowania (PoC i testów) do działania (produkcji) dzięki standardowym komponentom oraz integracjom z zewnętrznymi narzędziami (Tools). Kluczową ideą LangChain jest tworzenie świadomych (samodzielnie działających) aplikacji AI poprzez łączenie modeli językowych z danymi, bazami wiedzy (RAG, Retrieval Augmented Generation) i API czy Webhooks (mechanizm pozwalający aplikacjom na automatyczne powiadamianie o zdarzeniach w czasie rzeczywistym), tak aby umożliwić budowanie kontekstowe, rozumujące jakie są potrzeby i możliwosci aplikacji.
Platforma ta pozwala na implementację popularnych metod jak łańcuchy zapytań czy generowanie odpowiedzi z dołączonymi wynikami wyszukiwania. LangChain jest chętnie wybierany przez programistów ze względu na elastyczność i skalowalność oraz kontrolę działania. Daje możliwość wyboru modeli, źródeł danych i narzedzi zgodnie z potrzebami, a przy wzroście skali zapewnia gotowe narzędzia do monitoringu i wdrożenia aplikacji w środowisku produkcyjnym
Kluczowe komponenty LangChain
LangChain dostarcza modularne komponenty, z których można komponować złożone aplikacje oparte na AI. Do najważniejszych należą m.in.:
– Chains (Łańcuchy) to podstawowe elementy LangChain. Reprezentują obiekt zarządzający sekwencją wywołań różnych operacji (LLM, bazy wiedzy, inne łańcuchy itp.) ujętych w jedną logikę wykonania. Łańcuch może więc pobrać dane, zadać pytanie modelowi, następnie przekształcić wynik i zwrócić odpowiedź. Łańcuchy są w stanie pamietać kontekst. Oznacza to, że można dodać im funkcje pamięci kontekstu, jak innym agentom AI. Mogą wspierać działanie i logowanie do innych funkcji oraz callbacki, czyli przekazywać argumenty do innej funkcji/narzędzia i odbierać wywoływana od tej funkcji po wykonaniu przez nią określonego zadania lub w odpowiedzi na konkretne zdarzenia. Są też komponowalne tj. mogą łączyć się ze sobą w większe struktury jak agenci AI.
– Agents (Agenci), czyli samodzielne działające AI jako komponenty pozwalające modelowi podejmować decyzje o kolejnych akcjach. Standardowy model LLM generuje jedynie tekst, natomiast agent używa LLM jako „mózgu”, który na podstawie zadania wysokiego poziomu planuje akcje i je wykonuje. Agent może iteracyjnie wybierać narzędzia (np. wyszukiwarkę, kalkulator) i korzystać z nich, by osiągnąć cel. Dzięki agentom LangChain potrafi realizować złożone zadania wymagające reaktywności – model sam decyduje, kiedy i jak skorzystać z zewnętrznych zasobów.
– Tools (Narzędzia), czyli interfejsy pozwalające agentom AI i łańcuchom korzystać z funkcji zewnętrznych. Narzędziem może być np. wyszukiwarka internetowa, baza danych SQL, interfejs do dokumentów czy nawet inny model ML. Ważne jest, że wejścia do narzędzi są generowane przez model, a wyjścia trafiają z powrotem do modelu jako kontekst. LangChain udostępnia bogatą bibliotekę wtyczek i narzędzi (obecnie ponad 600 integracji), dzięki czemu model może rozszerzać swoje możliwości o dostęp do informacji i usług zewnętrznych.
– Memory (Pamięć), czyli komponent odpowiadający za utrzymanie stanu konwersacji lub innego kontekstu między wywołaniami modelu. Standardowe modele nie „pamiętają” wcześniejszych interakcji, dlatego LangChain oferuje pamięci konwersacyjne i inne mechanizmy przechowujące historię dialogu, fakty lub wyniki poprzednich kroków. Pamięć zachowuje stan łańcucha i włącza kontekst z poprzednich uruchomień do nowych zapytań. Dostępne są różne rodzaje od prostej pamięci w RAM, przez bufory o ograniczonym rozmiarze, po pamięci oparte na wektorowych bazach danych, które przechowują kontekst długoterminowy.
– Output Parsers (Parsery wyjścia), które służą do interpretacji i strukturyzacji wyników zwracanych przez model. Często LLM generuje tekst, który trzeba przeanalizować i zinterpretować jego struktury danych lub kodu, w celu wyodrębnienia z niego istotnych informacji aby przekształcić go w formę, którą system lub program może łatwiej przetworzyć do konkretnego formatu (np. JSON, lista, wartość logiczna). Klasy OutputParser przekształcają surowy tekst modelu na pożądany format dla dalszych etapów przetwarzania. Ułatwia to budowę aplikacji wymagających ścisłego formatu danych np. ekstrakcji informacji czy generowanie kodu.
– Retrieval (Wyszukiwanie danych) to mechanizm pozyskiwania zewnętrznych informacji, zwykle z własnej bazy wiedzy Retrieval Augmented Generation (RAG) lub dokumentów, w celu uzupełnienia kontekstu modelu. LangChain integruje się z wektorowymi bazami danych i wyszukiwarkami, umożliwiając wyszukiwanie podobnych semantycznie dokumentów do zadanego pytania. Polega to na dołączeniu znalezionych fragmentów wiedzy do promptu LLM. Zastosowanie tej techniki znacząco zwiększa możliwości modeli, dzięki czemu np. chatbot może odpowiadać na pytania o fakty spoza jego parametrów (bazy która służyła do jego wytrenowania czy informacji dostępnych w ionternecie np. pochodzących z dokumentacji firmowej. W ten sposób agent dopasowuje wynik do treści opisów wynikających z konkretnych dokumentów z bazy wiedzy i ma dostęp do aktualnych informacji do których inne narzędzia nie mają. Wyszukiwanie jest wspierane w LangChain przez jednolity interfejs (Retriever) który zwraca informacje z dokumentów na podstawie nawet nieuporządkowanego zapytania przy użyciu licznych integracji z narzędziami wektorowego wyszukiwania tj. Chroma, Pinecone, Weaviate i itp.
Zastosowania LangChain
LangChain znajduje zastosowanie w wielu klasach aplikacji AI od Chatbotów i Voicebotów poprzez asystentów AI. Umożliwia tworzenie zaawansowanych chatbotów konwersacyjnych, które mogą wykorzystywać wiedzę z dokumentów i kontekstu użytkownika. Przykładem jest bot obsługi klienta odpowiadający na pytania na podstawie bazy wiedzy firmy. Wykorzystanie pamięci konwersacyjnej zapewnia bardziej ludzką ciągłość dialogu, a retrieval pozwala przytaczać aktualne informacje. Tacy asystenci są wykorzystywani m.in. w helpdeskach, serwisach finansowych czy e-commerce. Innym przykładem są systemy rekomendacyjne, gdzie pomimo tego, że LangChain nie jest dedykowanym „silnikiem rekomendacji”, jego elastyczność umożliwia budowę hybrydowych systemów polecających. Z jego użyciem można łączyć tradycyjne techniki i algorytmów tj. filtracja kolaboratywna, która umożliwia alizowanie podobieństw między użytkownikami na podstawie ich zachowań, takich jak oceny produktów, zakupy czy przeglądane elementy znajdujące się w ofercie, czy wektorowe wyszukiwanie podobieństw z mocą LLM do analizy opisów produktów czy preferencji użytkowników. LangChain pozwala pobrać historię zakupów z bazy, streścić preferencje użytkownika przy pomocy modelu językowego i dopasować je do wektorowej reprezentacji opisów produktów. Dzięki łańcuchom języków (LangChain) można orkiestrować procesy, zapytania do baz, wywołania do modeli, wyszukania w wektorach, składać razem wyniki. Agenci oparci o LangChain mogą dynamicznie sprawdzać trendy sezonowe przed sformułowaniem finalnej rekomendacji. Takie podejście daje bardziej kontekstowe i wytłumaczalne rekomendacje, np. wyjaśniając użytkownikowi, dlaczego dany produkt został polecony.
Złożone procesy decyzyjne z dostępem do wiedzy wyróżnia LangChain w aplikacjach wymagających rozumowania i podejmowania decyzji na podstawie różnych źródeł informacji. Agenci oparci o LangChain mogą pełnić rolę automatycznych „doradców”, którzy zbierają dane z wielu systemów i proponują rozwiązanie. Przykładowo, agent dla analityka finansowego mógłby pobrać dane rynkowe z API, wygenerować prognozę przy pomocy modelu, a następnie sporządzić raport. Dzięki integracji z narzędziami, agent może w trakcie działania wyszukiwać informacje, uruchamiać obliczenia czy wywoływać usługi wewnętrzne firmy.
LangChain został zaprojektowany właśnie do takich świadomych kontekstu aplikacji, gdzie model językowy współdziała ze źródłami danych i otoczeniem programistycznym. W efekcie możliwe jest budowanie systemów podejmujących decyzje w oparciu o aktualne dane firmy, z zachowaniem kontroli np. człowieka, który może być w pętli decyzyjnej, weryfikując sugestie agenta.
LangChain od czasu powstania jako biblioteka w 2022 roku rozwinął bogaty ekosystem narzędzi oraz integracji. Podstawowy pakiet (rdzeń open-source) zawiera łańcuchy (chains), agentów (Agents) i operacje wyszukiwania (Retrieval), natomiast wiele funkcjonalności wydzielono do osobnych modułów i usług.
Dostępne moduły i usługi LangChain
– Integracje z modelami i bazami wiedzy, gdzie LangChain wspiera setki dostawców modeli i wektorowych baz danych poprzez lekkie pakiety integracyjne. Przykładowo, dostępne są moduły langchain-openai, langchain-cohere, langchain-anthropic umożliwiające bezpośrednie korzystanie z API tych dostawców. Podobnie, integracje z magazynami wektorów (Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus i in.) pozwalają na łatwe podłączenie własnej bazy embeddingów (reprezentacji tekstu w postaci N-wymiarowych wektorów). Dzięki standaryzacji interfejsów, aplikacje oparte na LangChain jest agnostyczna względem dostawców (vendor-agnostic) i można względnie łatwo zmienić dostawcę modelu czy sam model np. z OpenAI na open-source z HuggingFace lub silnik wektorowy, nie przebudowując całej logiki i procesu. Zapewnia to zawsze aktualne wsparcie [procesów opartych o LongChain, co znacząco ułatwia korzystanie z najnowszych rozwiązań open-source LLM i embeddingów. Zastosowanie LongChain tworzy warstwę pośrednią, która łączy różne modele i źródła danych w spójną całość.
– Integracje z chmurą np. AWS, Azure gdzie LangChain bywa wykorzystywany jako orkiestrator w rozwiązaniach chmurowych. Przykładowo można wykorzystać LangChain do budowy aplikacji generatywnej AI z dostępem do firmowych danych na AWS. W takim przypadku LangChain dostarcza moduły integrujące się z wybranym modelem np. Amazon Titan, Anthropic Claude czy OpenAI GPT na Amazon Bedrock oraz narzędzia do inżynierii promptów (Prompt Engineering) i zarządzania historią czatu. Powstały już specyficzne integracje, jak AmazonKendraRetriever, pozwalające agentom LangChain bezpośrednio przeszukiwać indeks Amazon Kendra tj. usługi wyszukiwania korporacyjnego. Podobnie LangChain integruje się z usługami Azure AI czy Google Vertex, dzięki czemu deweloperzy mogą korzystać z mocy LLM w tych platformach, jednocześnie używając ujednoliconego interfejsu.
– LangServe (deployment) to biblioteka stworzona do łatwego wdrażania aplikacji LangChain jako usług sieciowych. LangServe pozwala opakować stworzony chain lub agenta w postać REST API bazując na FastAPI i Pydantic. Oznacza to, że po zbudowaniu rozwiązania opartego na LangChain, możemy jednym poleceniem uruchomić serwer oferujący np. InvokeEndpoint przyjmujący zapytania i zwracający odpowiedzi modelu w formacie JSON. LangServe automatycznie wygeneruje dokumentację API (np. Swagger), obsłuży streaming odpowiedzi czy batchowanie zapytań (przetwarzanie wsadowe lub „batching”), czyli technikę polegająca na grupowaniu wielu zapytań do bazy danych lub innych operacji w jedną większą operację. To narzędzie upraszcza przejście z fazy prototypowania np. kodu w notebooku Jupyter do fazy udostępnienia modelu użytkownikom czy innym systemom. W planach LangChain rolę LangServe ma przejmować LangGraph Platform, ale koncepcja pozostaje Wymaga jeszcze prac do uzyskania działającej usługi.
– LangSmith (observability) to platforma obserwacyjno-testowa, uzupełniająca ekosystem LangChain o aspekt zapewnienia jakości i niezawodności aplikacji AI. LangSmith dostarcza narzędzia do śledzenia i oceny działania łańcuchów i agentów. Umożliwia to rejestrowanie kolejnych wywołań modelu, promptów i wyników, mierzenie metryk tj. czas odpowiedzi, zużycie tokenów oraz porównywanie różnych wersji rozwiązań. Innymi słowy, LangSmith stanowi dla aplikacji AI to, czym są np. APM (Application Performance Monitoring) czy rejestry zdarzeń (EventLog) dla klasycznego oprogramowania. W przypadku systemów opartych na LLM jest to kluczowe, bo ich działanie bywa stochastyczne i trudne do zrozumienia czy debugowania. Dzięki LangSmith deweloper może identyfikować słabe punkty np. sytuacje, gdy model daje błędną odpowiedź, testować zmiany promptu na zestawie benchmarkowych zapytań oraz monitorować działanie agenta w czasie rzeczywistym. Platforma ta jest agnostyczna wobec samego frameworka czyli wspiera, ale może też śledzić aplikacje napisane od podstaw, aby ułatwić przejście z prototypu do produkcji.
– LangGraph (orchestration) kolejne narzędzie powstałe w opowiedzi na coraz bardziej skomplikowane scenariusze użycia. Moduł będący rozszerzeniem LangChain do budowy rozbudowanych agentów i przepływów wielo-agentowych. LangGraph zapewnia infrastrukturę do orkiestracji wielu komponentów LangChain, z obsługą trwałego stanu, streamingowych odpowiedzi oraz interakcji wielu aktorów np. agentów komunikujących się ze sobą. Jest on mocno zintegrowany z LangChain i dzieli filozofię komponentów, ale może działać też niezależnie. W praktyce LangGraph bywa wykorzystywany do projektowania długotrwałych workflow AI np. agentów realizujących zadania wymagające wielu kroków, przerw np. czekania na dane, czy iteracji z człowiekiem w pętli. Dla użytkownika końcowego LangGraph i LangChain tworzą spójny ekosystem. LangChain dostarcza podstawowe klocki i integracje, a LangGraph umożliwia ich skalowanie i zarządzanie w większej skali np. w środowisku korporacyjnym z wieloma zespołami korzystającymi z agentów.
Przykładowe zastosowania LangChain i wnioski na przyszłość
LangChain zmienia sposób, w jaki przedsiębiorstwa mogą wdrażać rozwiązania oparte na AI i wiedzy. Jego modułowa architektura oraz rosnący ekosystem oznaczają, że firmy otrzymują skrzynkę narzędziową do automatyzacji procesów opartych na wiedzy. Przykładowo, w obszarze automatyzacji wewnątrz organizacji LangChain pozwala zbudować asystentów dla pracowników przeszukujących dokumentację, procedury czy bazy danych lub obsługujących sygnały z urządzeń z zachowaniem polityk bezpieczeństwa i prywatności, gdzie dane nie muszą opuszczać infrastruktury firmy.
W zakresie obsługi klienta, chatboty oparte na LangChain potrafią znacząco skrócić czas i koszt obsługi zapytań. Przykładem tu jest bank, który wdrożył asystenta AI opartego na tej technologii i odnotował znaczące jak podają źródła ok 80% skrócenie czasu udzielania odpowiedzi na zapytania klienta.
Z kolei w logistyce i e-commerce agenci automatyzują procesy składania zamówień czy monitorowania dostaw. Operatorzy logistyczni dzięki LangChain mogą „oszczędzać” wiele godzin pracy ludzi dziennie automatyzując obsługę zamówień przez agenta działającego na firmowych danych.
Równie istotny obszar to analiza danych, gdzie LangChain może pomóc specjalistom data science w interaktywnej analizie dużych zbiorów nieustrukturyzowanych danych tj. raporty, logi, transkrypcje. Możliwe są już zastosowania w cyberbezpieczeństwie do automatycznej analizy logów i uzyskała szybkich informacji zwrotnych z przeszukiwania logów. To pokazuje potencjał w zastosowaniach, gdzie liczy się szybka synteza informacji z dużego zestawu danych od due diligence, przez przegląd umów, po raportowanie finansowe.
Z perspektywy strategicznej, adopcja LangChain może pomóc firmom szybko weryfikować swoje rozwiązania AI. Dzięki LangChain przedsiębiorstwo nie uzależnia się od jednego dostawcy LLM czy jednej bazy wiedzy, może w miarę pojawiania się nowych modeli lub technologii względnie łatwo je zmieniać czy włączać do istniejących aplikacji. Ponadto LangChain to społeczność ponad miliona użytkowników i tysięcy beneficjentów (kontrybutorów) co zapewnia szybki rozwój i wsparcie, a to jest ważne w dynamicznie zmieniającym się krajobrazie AI. LangChain właśnie stał się najpopularniejszym frameworkiem do aplikacji LLM, używanym przez start-upy i korporacje z listy Fortune dostępnym w platformach tj. N8N czy Make. Świadczy to o zaufaniu do tej technologii i o jej uniwersalności sprawdza się zarówno w małych prototypach, jak i w krytycznych systemach produkcyjnych.
Zastosowanie LangChain oferuje połączenie prostego prototypowania z mocą integracji i skalowania. Umożliwia firmom tworzenie inteligentnych asystentów, systemów rekomendacji i agentów decyzyjnych, które łączą najlepsze cechy dużych modeli językowych z ich własnymi zasobami wiedzy. Dzięki temu organizacje mogą przyspieszyć procesy, zwiększyć personalizację obsługi i wydobyć nową wartość z posiadanych danych, zachowując kontrolę nad wdrożeniem AI w swoich produktach i usługach. Stanowi to ważny element strategii wdrażania AI w biznesie, łącząc aspekty innowacyjności z dojrzałością inżynierską potrzebną do niezawodnej pracy tych rozwiązań na co dzień.
Porównanie Agentów AI i LangChain
Na podstawie ogólnodostępnej i własnej wiedzy można przyjąć kilka podstawowych różnic pomiędzy agentami i długimi łańcuchami. Poniżej przykładowe porównanie.
| Kryterium | LangChain (np. z n8n) | OpenAI Assistants API |
| Elastyczność |
Oferuje wysoką elastyczność i możliwość łączenia różnych LLM (OpenAI, Claude, Bielik, Mistral itd. oraz pełną kontrolę nad przepływem logiki i pracy.
|
Oferuje ograniczoną elestycznosć w ramach integracji np. poprzez serwery MCP. Działa tylko z modelami posiadającymi integracje OpenAI (np. GPT-4o, GPT-4-turbo). |
| Integracja z narzędziami | Posiada wbudowane wsparcie dla narzędzi zewnętrznych (API, webhooki, bazy danych, narzędzia niestandardowe). | Używa mechanizmu function calling, ale tylko z wcześniej zdefiniowanymi narzędziami przez OpenAI.
|
| Zasada działania | Użytkownik definiuje logikę. LangChain to framework, który wspiera myślenie krok po kroku i użycie wybranych przez niego narzędzi. | OpenAI zarządza logiką. Wysyłasz wiadomości (prompt), określasz jak ma działać, a system AI sam decyduje, kiedy i jak użyć narzędzi.
|
| Pamięć i agenci | Oferuje możliwość budowy własnego systemu pamięci agentów (np. w n8n, z użyciem wektorowych baz danych). | Oferuje wbudowaną pamięć przechowywana na serwerach OpenAI (np. Threads, Assistant Memory) oraz użycie RAG.
|
| Dopasowanie do zastosowań | Dla zaawansowanych użytkowników i deweloperów, którzy chcą pełnej kontroli nad przepływem pracy oraz między różnymi dostawcami. | Dobre dla rozwiązań typu „plug-and-play”, działających wyłącznie w ekosystemie jednegpo dostawcy np. OpenAI lub z zatwierdzonymi przez niego integracjami.
|
| Miejsce hostingu | Na infrastrukturze własnej – lokalnie, np. z użyciem w n8n, własnym serwerze, Dockerze lub chmurze według uznania. | Zazwyczaj hostowane przez OpenAI. Co powoduje brak wpływu na lokalizację, wykonania, zadziej lokalnie co wymaga dużych zasobów i mocy obliczeniowych, ciągle rosnących i aktualizacji. |
| Kontrola nad danymi | Pełna kontrola, gdzie dane są przechowywane i jak są przetwarzane. | Dane przepływają i pozostają w systemach OpenAI (w tym pamięć, wątki i inne komponenty). |
| Podsumowanie | LangChain to jak budowanie własnego procesu z własnym „mózgiem AI” daje pełną kontrole, zastosowanie własnych narzędzi i dowolnych modeli – to jak zbudowanie ERP czy CRM lub workflow pod własne zdefiniowane potrzeby. | Asystenci (agenci) to korzystanie z gotowego „mózgu AI” od OpenAI, czy innego dostawcy. Co pozwala na szybką ale mniej elastyczną implementację – to jak zastosowanie gotowego ERP czy CRM i dostosowanie go do własnych potrzeb. |
Bartosz Radziszewski
Inne artykuły tego cyklu
O technicznych aspektach LLM-ów i AI dla nieinformatyków, cz. 2. „Model Context Protocol (MCP)”
O technicznych aspektach LLM-ów i AI dla nieinformatyków, cz. 4. „Budowa Agentów AI”