LangChain oferece peças reutilizáveis para conectar modelos e ferramentas. Seu valor é entendido seguindo as mensagens que viajam entre sua aplicação, modelo e as funções que executam ações.
Conceitos de Chave
LangChain é um framework de aplicação com LLM. Unifica algumas das interações com fornecedores e permite compor prompts, modelos, ferramentas e processamento de resultados. LangGraph Fornece controle de fluxo e estado para agentes. LangSmith Serve como uma observação e avaliação. Aprender o nível básico não requer dominar simultaneamente todo o ecossistema.
Uma. Corrente. Conecta os passos definidos pelo desenvolvedor. Um agente permite que o modelo proponha ferramentas e ordem de execução dentro dos limites. Compartilhar uma interface entre modelos facilita mudanças, mas não garante capacidades idênticas: verifica chamada de ferramentas, parâmetros, limites e desempenho do fornecedor escolhido.
Módulo Objetivos
- Reconhecer modelo, modelo rápido, corrente, analisador e memória.
- Diferenciar
model.invoke,chain.invokeyagent.invokepelo trabalho que eles têm dado. - Reconstruir a troca de um chamada para ferramenta e seu resultado.
- Para detectar falhas de contexto, esquemas e execução sem culpar automaticamente o modelo.
Blocos reutilizáveis.
A Dose rápida. Combina instruções constantes com variáveis. "Explica {concepto} com um exemplo" separa a estrutura do tópico. A bate-papo rápido preserva papéis: instruções do sistema, mensagens do usuário e respostas anteriores. O exemplo A ilustra o formato esperado. permanece diferente de uma regra de autorização.
A composição como prompt | model | parser descreve uma sequência usando LCEL, LangChain Expression Language. O prompt prepara a entrada, o modelo produz uma resposta e um analisador remove ou valida o formulário de saída. O analisador de texto A não verifica que as declarações são verdadeiras: formato e veracidade são problemas separados.
As ferramentas geralmente são expressas como funções com tipos e descrições. O decorador. @tool permite uma exposição de metadados ao framework. create_agent reúne o modelo e as ferramentas, e agent.invoke Comece o execução. Essa simplicidade de usar um trabalho útil oculto não elimina responsabilidades de segurança. O Documentação atual dos agentes. Explique esta construção e sua configuração.
O que está acontecendo debaixo do capô?
O tempo de execução prepara mensagens e esquemas de ferramentas. O modelo pode retornar texto, chamadas para ferramentas ou outros blocos suportados; Não acho que tenha terminado só por causa da mensagem. Quando há um chamada notável, o aplicativo identifica o nome registrado, analisa argumentos e executa a ferramenta permitida.
Cada resultado está ligado com o identificador chamada apropriado. Ele então vai para o contexto do solicitação seguinte. Assim, o modelo pode usar o valor obtido, exigir outra operação ou produzir uma resposta final. O laço também deve ter limites e gerenciar erros: para terminar não depende exclusivamente de como o modelo decide fazê-lo.
Conservar estado não significa que o LLM modifica seus pesos ou aprende permanentemente seu nome de usuário. A aplicação ou um serviço tem um contexto e contribui para futuras interferências. Também não é obrigatório reenviar todo o histórico literal pela rede em cada integração: podem existir mecanismos de continuação, redução e resumo. O que é necessário é preservar o contexto relevante e relação entre chamadas e resultados.
Exemplo passo a passo
Considere "Múltiplos 18 por 5 e divida o resultado entre 3." multiplicar y dividir.
| Passo. | Responsável. | Evidência observável |
|---|---|---|
| 1 | Aplicação | Adicione a pergunta às mensagens e chamada agent.invoke. |
| 2 | Modelo | Pedidos multiplicar(18, 5) com um identificador call-a. |
| 3 | Hora da corrida | Executa o registro de funções. 90 porque call-a. |
| 4 | Modelo | Pedidos dividir(90, 3) Como? call-b. |
| 5 | Hora da corrida | Divisor válido, além de zero; Volte aqui. 30. |
| 6 | Modele e corra o tempo | Eles produzem e entregam a resposta final: 30. |
A função de multiplicação não chamada o LLM. É um código comum dentro de uma aplicação que usa um modelo. Para verificar a demonstração, verifique o resultado e os argumentos: obter 30 por acaso não prova que as ferramentas certas foram usadas.
O resultado esperado é um erro controlado ou uma correção solicitação, não uma exceção sem lidar com um número inventado. Finalmente, ele deliberadamente remove o resultado de call-a E explicar por que perdemos a evidência de que a operação segundo precisava.
Erros comuns.
- Reproduzir
invokeComo uma única rede chamada: um agente pode executar vários. - Salvar apenas respostas assistente e perder observações de ferramentas.
- Expanda uma função genérica que executa qualquer código recebido.
- Suponha que mudar o nome do fornecedor mantenha o resultado e o custo da aplicação.
- Para fundir traços de chamadas com raciocínio de modelo interno completo.
Exercício de aposentadoria.
A multiplicação devolve 90 corretamente, mas o agente pede várias vezes. Que dois pontos você revisaria antes de aumentar o limite de passo?
Solução
Primeiro, confirme que o resultado aparece no contexto com o identificador chamada certo. Segundo, verifique instruções, descrição da ferramenta e condições de conclusão para verificar se o agente reconhece o resultado. Aumentar o limite poderia fazer mais enfrentar um execução defeituoso sem corrigir a causa. Também adiciona um limite para a falha em permanecer controlável.
Fontes e revisão
Consulta Agentes., Tools y Mensagens A documentação oficial do LangChain. O aprendizado chave é ser capaz de descobrir, em cada seta do diagrama, que mensagem circula, quem interpreta e onde o código é executado.