Некоторые преимущества применения LangChain в разработке приложений на основе больших языковых моделей:
Упрощение создания приложений. 1 LangChain предоставляет возможности компоновки и функциональные модули, которые облегчают разработку. 1
Интеграция с собственными данными. 1 Фреймворк позволяет объединять большие языковые модели с базой данных, PDF-файлами или электронными письмами. 1
Автоматизация многих шаблонных задач. 2 LangChain автоматизирует сохранение контекста, формирование запросов, выбор инструментов, последовательное выполнение шагов. 2
Сохранение состояния между запусками. 2 Помимо истории сообщений, LangChain позволяет хранить важные переменные или результаты между вызовами. 2
Логирование и отладка. 2 Встроенная поддержка логирования позволяет видеть шаги выполнения: какой запрос отправлен модели, какой ответ получен, какой инструмент вызван и с какими параметрами. 2
Обход ограничений больших языковых моделей. 3 LangChain предлагает подход, при котором корпус текстовых данных предварительно обрабатывается: разбивается на фрагменты или резюме, встраивается в векторное пространство и ищутся похожие фрагменты при задании вопроса. 3
Подход к созданию ботов. 2 LangChain облегчает создание ботов, которые могут, например, сами делать веб-поиск по требованию или выполнять вычисления. 2
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.