LangChain, Harrison Chase tarafından oluşturulan ve 2022’nin sonlarında, alandaki önemli gelişmeler nedeniyle Büyük Dil Modellerine (LLM’ler) olan ilginin hızla arttığı bir dönemde sahneye çıkan yeni bir yazılım kütüphanesidir. LangChain, ilk günlerinde olmasına rağmen, LLM’lerin çekirdeği etrafında araçlar oluşturmak için harika özelliklerle doludur.
LangChain Nedir?
LangChain, sohbet robotları, üretken soru-cevaplama (GQA), özetleme ve çok daha fazlası gibi uygulamalar için tasarlanmış, LLM’ler etrafında oluşturulmuş bir çerçevedir. Kütüphanenin temel fikri, LLM’ler etrafında daha gelişmiş kullanım durumları oluşturmak için farklı bileşenleri bir araya getirmektir. Zincirler, çeşitli modüllerden birden fazla bileşenden oluşabilir:
LangChain’in temel özellikleri
- LLM’lerle etkileşim için standart arayüz: LangChain, LLM’lerle etkileşim için standart bir arayüz sağlar; bu da farklı LLM’ler arasında geçiş yapmayı ve taşınabilir ve bakımı kolay uygulamalar oluşturmayı kolaylaştırır.
- Çeşitli araçlar ve kütüphaneler: LangChain, geliştiricilerin hem güçlü hem de kullanımı kolay uygulamalar oluşturmasına yardımcı olmak için çeşitli araç ve kütüphaneler sağlar. Bu araçlar şunları içerir: Birden fazla LLM çağrısını tek ve tutarlı bir uygulamada birleştirmek için bir yol sağlayan bir zincir kütüphanesi, bir zincirin çağrıları arasında durumu sürdürmek için bir yol sağlayan bir bellek kütüphanesi, bir zincirin performansını ölçmek için bir yol sağlayan bir değerlendirme kütüphanesi.
- Geniş ve aktif bir topluluk: LangChain, sürekli olarak yeni özellik ve iyileştirmelere katkıda bulunan geniş ve aktif bir geliştirici topluluğuna sahiptir. Bu, LLM teknolojisinin en ileri noktasında olmak isteyen geliştiriciler için mükemmel bir seçimdir.
LangChain Tarihçesi
LangChain, Harrison Chase tarafından Ekim 2022’de oluşturuldu ve GitHub topluluğunda ilgi gördü. Kısa süre sonra OpenAI ChatGPT’yi başlattı ve LLM’lerin ardından gelen popülerlik, LangChain projesinin daha fazla destekçi bulması ve kısa süre sonra Nisan 2023’te resmi bir girişim olarak dahil olması anlamına geliyordu. O zamandan beri fon toplayan LangChain, çerçevesini daha fazla entegrasyon ve özellik ile hızla büyüttü. Ayrıca kısa süre önce üretim sınıfı LLM uygulamalarını test etmek, hata ayıklamak ve izlemek için yönetilen bir platform olan LangSmith’i duyurdu.
LangChain Nasıl Çalışır?
Langchain temel olarak diğer LLM’ler, veri kaynakları ve API erişimli işlevler arasında bir aracı görevi görür. Yani kullanıcıların farklı kaynakları birbirine bağlayarak daha iyi (yani daha özel) çözümler oluşturmasına olanak tanıyan kapsamlı bir açık kaynak bileşen kitaplığıdır.
Ürününüze LangChain ekleyerek, LLM zincirlemesinin yanı sıra verileri ayrıştırmak ve işlemek için diğer birçok entegrasyon ve araç setinden yararlanabilirsiniz.
Farklı API işlevleri, üretilen veya çıkarılan verilerin diğer bileşenler arasında aktarılmasına izin verir; ister depolama, ister daha fazla analiz için başka bir sistem, bir işlevde hesaplama veya diğer birçok kullanım durumundan herhangi biridir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
LangChain Zincirlerinin Gücü
LangChain, kullanıcıların çeşitli LLM’leri zahmetsizce birbirine bağlamasını sağlayarak farklı modellerin güçlü yönlerini bir araya getirir ve daha karmaşık ve sofistike görevlerin yürütülmesini kolaylaştırır. Geleneksel tek modelli düzenlemelerin yeteneklerini artırarak karmaşık sorunlara yaratıcı çözümlerin yolunu açarlar.
LangChain, LLM dünyasında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Modeller arasındaki boşlukları erişilebilir bir şekilde doldurarak, hobicilerden kurumsal düzeydeki profesyonellere kadar dünya çapındaki geliştiriciler için paha biçilmez bir araç haline gelebilirler. LangChain’in gücüyle, dil öğrenme modellerinin başarabileceklerinin sınırı yoktur.
LangChain Kullanmanın Avantajları
Aşağıdaki listede LangChain kullanmanın avantajlarından bazılarını bulabilirsiniz:
1. Basitleştirilmiş geliştirme
LangChain, LLM’lerle çalışmanın karmaşıklığını ortadan kaldırarak makine öğrenimi veya yapay zeka konusunda uzman olmak zorunda kalmadan uygulama oluşturmayı kolaylaştırır. Bu, LangChain’i tüm beceri seviyelerindeki geliştiriciler için iyi bir seçim haline getirir.
2. Artırılmış esneklik
LangChain, geliştiricilerin LLM’leri çok çeşitli diğer veri kaynak ve hizmetlerine bağlamasına olanak tanır. Bu, geliştiricilere uygulamalarını nasıl tasarlayacakları ve oluşturacakları konusunda daha fazla esneklik sağlar. Örneğin, bir geliştirici özel bir veri tabanından bilgilere erişebilen veya gerçek dünyada eylemler gerçekleştirebilen bir sohbet robotu oluşturmak için LangChain’i kullanabilir.
3. Geliştirilmiş performans
LangChain performans için optimize edilmiştir, bu sayede geliştiriciler duyarlı ve ölçeklenebilir uygulamalar oluşturabilir. Bu, çok sayıda kullanıcı veya istekle başa çıkması gereken uygulamalar için önemlidir.
4. Açık kaynak
LangChain açık kaynaklı bir projedir, bu da kullanımının ve değiştirilmesinin ücretsiz olduğu anlamına gelir. Bu, LangChain’i uygulamaları üzerinde daha fazla kontrole sahip olmak isteyen geliştiriciler için iyi bir seçim haline getirir.
5. Topluluk desteği
LangChain oldukça yakın bir zamanda piyasaya sürüldü, ancak buna rağmen geniş ve aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğu kazanmayı başardı. Bu, geliştiricilerin LangChain’i nasıl kullanacaklarını öğrenmelerine ve sorunları çözmelerine yardımcı olacak çok sayıda kaynağın mevcut olduğu anlamına gelir.
LangChain Kullanımına İlişkin Sınırlamalar
- Hata ayıklama için soyutlama zorluğu: LangChain tarafından sağlanan kapsamlı soyutlama, altta yatan süreçleri anlamak zorlaştığından hata ayıklama için zorluklar ortaya çıkarır.
- Bilgi istemi eşleşmesi nedeniyle daha yüksek belirteç tüketimi: Belirli bir görev için birden fazla zincir yürütülürken bir istem zincirinin birleştirilmesi genellikle daha yüksek belirteç tüketimine yol açarak daha az uygun maliyetli hale getirir.
- Artan gecikme süresi ve daha yavaş performans: Aracılar veya araçlar içeren uygulamalarda LangChain kullanıldığında yaşanan gecikme süresi daha yüksektir ve bu da daha yavaş performansa neden olur.
- Kilitleme: LangChain ile karmaşık bir uygulama tasarlayabilir, ancak daha sonra bu uygulamanın sınırlamalarına takılıp kaldığınızı ve teknik kilitlenme nedeniyle LangChain’den kolayca uzaklaşamayacağınızı fark edebilirsiniz. Öte yandan, LLM’ler ve veri kaynakları ile yerel entegrasyonlara sahip bir uygulama tasarlamak daha iyi kontrol ve esnekliğe sahip olabilir. Bu nedenle, kurumsal düzeyde bir uygulama tasarlarken, çerçeveler ve teknolojilerle kilitlenme ve bunun uzun vadeli etkileri göz önünde bulundurulmalıdır.
- Özelleştirememe: LangChain ile desteklediği set entegrasyonları ve özellikleri ile sınırlı olursunuz. Örneğin yeni bir LLM ile entegre olmak istiyorsanız, LangChain resmi olarak desteklemediği sürece bunu yapamazsınız.
- Eski arayüzler: Son zamanlarda LangChain, arayüzlerinin çoğunu eski olarak işaretledi. Bu, öğrendiğimiz birçok LangChain arayüzünün kullanılmaz hale geldiği ve diğer yandan LCEL belgelerinin hala iyi örneklerle netlikten yoksun olduğu anlamına gelir.
- Dokümantasyon eksikliği: LangChain dokümantasyonunun daha açık ve iyi örneklerle kendi kendini açıklayıcı olması gerekir, bu eksik oldukları bir alandır.
- Entegrasyon sorunları: Çok sayıda LLM, araç, veri kaynağı ve platformla entegrasyonları nedeniyle LangChain, bu büyük ekosistemdeki değişikliklerle güncel olduklarından emin olmak zorundadır. Yakın zamanda OpenAI, API’lerinde LangChain entegrasyonlarını bozan bazı büyük değişiklikler yapmıştır.
Genel olarak LangChain, LLM’lerle etkileşimimizi büyük ölçüde geliştiren geniş bir özellik ve modül yelpazesi sunar.
Langchain Uygulamaları
LangChain yenilikleri sınırsızdır, ancak LangChain’in ana kullanım durumlarından bazıları aşağıdakileri içerir:
1. Sohbet robotları
LangChain, soruları yanıtlayabilen, metin oluşturabilen ve diğer görevleri doğal bir dille gerçekleştirebilen sohbet robotları oluşturmak için kullanılabilir. LangChain ile oluşturulan sohbet robotları müşteri hizmetleri, eğitim ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli sektörlerde kullanılabilir.
2. Belge özetleme
LangChain, belgeleri özlü ve bilgilendirici bir şekilde özetleyebilen uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir. Bu, toplantı özetleri oluşturmak veya araştırma makalelerini özetlemek gibi çeşitli görevler için yararlı olabilir.
3. Kod oluşturma
LangChain, çeşitli programlama dillerinde kod üretebilen uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir. Bu, geliştiricilerin daha üretken olmalarına ve daha güvenilir ve verimli kod yazmalarına yardımcı olabilir.
4. Çeviri
LangChain, metni bir dilden diğerine çevirebilen uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir. Bu, belgelerin, web sitelerinin ve yazılım uygulamalarının çevrilmesi gibi çeşitli görevler için yararlı olabilir.
5. Yaratıcı yazarlık
LangChain, şiirler, kodlar, komut dosyaları, müzik parçaları, e-postalar, mektuplar vb. gibi yaratıcı metin formatları oluşturabilen uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir. Metinden görüntü üretmek için de kullanılabilir. Bu, pazarlama içerikleri oluşturmak veya sosyal medya için yaratıcı içerik yazmak gibi çeşitli görevler için kullanılabilir.
6. Müşteri hizmetleri
LangChain, soruları yanıtlayabilen, sorunları çözebilen ve müşterilere doğal bir dille destek sağlayabilen müşteri hizmetleri uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
7. Eğitim
LangChain, kişiselleştirilmiş eğitim sağlayabilen, alıştırma problemleri oluşturabilen ve öğrenci öğrenimini değerlendirebilen eğitim uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
8. Sağlık hizmetleri
LangChain, tıbbi bilgi sağlayabilen, hasta sorularını yanıtlayabilen ve randevuları planlayabilen sağlık uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
9. Araştırma
LangChain, araştırmacıların veri toplamasına, verileri analiz etmesine ve raporlar oluşturmasına yardımcı olabilecek araştırma uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
10. Eğlence
LangChain, hikayeler, oyunlar ve diğer yaratıcı içerikler üretebilen eğlence uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
Sonuç olarak, LangChain tarafından sağlanan çerçeve ve modüller geliştirme prosedürünü kolaylaştırarak programcıların dil modellerinin tüm potansiyelinden yararlanmasını ve karmaşık veri farkındalığı olan uygulamalar üretmesini sağlar.
LangChain’in modüler tasarımı ve kapsamlı dokümantasyonu, uyarlanabilirlik ve özelleştirilebilirlik olanaklarını artırır. Metin özetleme, sohbet robotları ve soru-cevap sistemleri gibi uygulamaların tümü LangChain kullanılarak oluşturulabilir. Ayrıca hızlı ve hassas dil işleme çözümleri sağlar.
Genel olarak LangChain, insanların, geliştiricilerin ve işletmelerin dilin gücünü ortaya çıkarmalarını sağlayarak dijital çağda kültürler arası iletişimi, ekip çalışmasını ve yaratıcılığı teşvik eder.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
En Çok Sorulan Sorular
1. LangChain nedir?
LangChain, farklı yapay zeka modelleri, aracılar ve istemleri yapılandırılmış bir şekilde oluşturmanıza ve birbirine zincirlemenize olanak tanıyan bir Python kütüphanesidir. Bir sırayla birden fazla modelle etkileşime girmeniz gereken karmaşık yapay zeka uygulamaları oluşturmak için mükemmeldir.
2. LangChain kullanarak nasıl ek bağlam ekleyebilirim?
LangChain’e ek bağlam eklemek için SimpleMemory’yi kullanabilirsiniz. Bu, bağlamı veya istemler arasında hiç değişmemesi gereken diğer bilgi parçalarını depolamanın kolay bir yoludur.
3. LangChain hakkında daha fazla bilgiyi nerede bulabilirim?
LangChain hakkında daha fazla bilgiyi resmi dokümantasyon web sitesinde bulabilirsiniz. Açık kaynaklı bir proje olduğu için GitHub’daki kaynak koduna da göz atabilirsiniz.
4. Neden LangChain olarak adlandırılıyor?
LangChain adı iki kelimeden türetilmiştir: Lang (dilin kısaltması) ve Chain, bu LLM’ler etrafında gelişmiş uygulamalar oluşturmak için farklı öğelerin birbirine bağlanması/zincirlenmesi anlamına gelir.
5. LangChain ne için kullanılır?
LangChain’in ana kullanım alanı, veri tabanları, API’ler ve web dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen bilgilere erişebilen ve bunları işleyebilen soru yanıtlama sistemleri oluşturmak için kullanılabilmesidir.
6. LangChain ve LLM arasındaki fark nedir?
LLM, büyük boyutlu ve yeni ortaya çıkan özelliklere sahip bir dil modelleri sınıfıdır; LangChain ise dil modelleri tarafından yönlendirilen uygulamalar oluşturmak için bir çerçevedir.
7. LangChain neden bu kadar popüler?
LangChain, uygulamalarda LLM’leri kullanmak için popüler bir programlama çerçevesidir çünkü kullanımı kolaydır, çok yönlüdür, performanslıdır ve geniş ve aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir.
8. Hangi şirketler LangChain kullanıyor?
LangChain kullanan bazı popüler şirketler Google, Amazon ve ML Stack’tir. LangChain ile entegre olabilen bazı popüler araçlar Google Drive, Google Cloud Amazon S3 ve Elasticsearch’tür.
9. LangChain hangi sorunu çözüyor?
LangChain temel olarak LLM’ler aracılığıyla kişiselleştirilmiş yanıtlar alamama sorununu çözer.
10. LangChain Framework için hedef kullanıcılar kimlerdir?
LangChain Framework, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli kullanıcılar için tasarlanmıştır:
- Araştırmacılar: LangChain Framework, araştırmacılar tarafından yeni doğal dil işleme algoritmaları geliştirmek için kullanılabilir.
- Geliştiriciler: LangChain Framework, geliştiriciler tarafından doğal dil işleme uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
- İşletmeler: LangChain Framework, işletmeler tarafından doğal dil işleme yeteneklerini geliştirmek için kullanılabilir.
11. LangChain Framework hangi programlama dillerini destekler?
LangChain Framework Python, Java ve C++ dahil olmak üzere çeşitli programlama dillerini destekler.
12. LangChain ile oluşturulabilecek bazı uygulama örnekleri nelerdir?
LangChain, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir:
- Sohbet robotları
- Soru cevaplama sistemleri
- Özetleme araçları
- İçerik oluşturucular
- Çeviri araçları
- Veri analiz araçları
13. LangChain Framework’ün sınırlamaları nelerdir?
LangChain Framework hala geliştirilme aşamasındadır, bu nedenle yeteneklerinde bazı sınırlamalar vardır. Örneğin, LangChain Framework henüz her tür doğal dil işleme görevini yerine getirememektedir.
14. LangChain Framework kullanmanın faydaları nelerdir?
LangChain; basitleştirilmiş bir geliştirme süreci, geliştirilmiş performans, artan esneklik ve ölçeklenebilirlik dahil olmak üzere bir dizi avantaj sunar.
