Was ist Langchain? Ein Überblick für die Entwicklung von KI-Anwendungen

Seitdem generative KI überall auftaucht, versucht jeder fieberhaft herauszufinden, wie man sie tatsächlich für sein Unternehmen nutzen kann. Für Entwickler bedeutet das oft, die richtigen Werkzeuge zu finden, um benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen, die mehr sind als nur ein einfacher Chatbot. Hier kommt LangChain ins Spiel. Es ist eines der beliebtesten Open-Source-Toolkits auf dem Markt zur Erstellung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren.

Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen klaren, schnörkellosen Überblick darüber, was LangChain ist, wie seine Teile zusammenpassen, was Sie damit erstellen können und was es wirklich kostet, ein Projekt auf die Beine zu stellen.

Die wichtigste Erkenntnis: Obwohl Frameworks wie LangChain unglaublich leistungsstark sind, erfordern sie einen erheblichen Aufwand an Entwicklerzeit und Mühe, um sie richtig umzusetzen. Wir werden auch betrachten, wie moderne Plattformen Ihnen all diese Leistung bieten können, ohne den Kopfschmerz langer Entwicklungszyklen.

Was ist LangChain?

Im Kern ist LangChain ein Open-Source-Framework, das Ihnen hilft, Anwendungen mit LLMs zu erstellen. Es ist kein KI-Modell an sich. Stellen Sie es sich stattdessen als einen Werkzeugkasten vor, der Entwicklern hilft, ein LLM (wie GPT-4) mit anderen Datenquellen und Software zu verbinden. Es ist in Python und JavaScript verfügbar und bietet eine Reihe von vorgefertigten Komponenten, die häufige Aufgaben etwas erleichtern.

Dieses Video bietet einen großartigen Überblick darüber, was LangChain ist und wie es Entwicklern hilft, Anwendungen mit großen Sprachmodellen zu erstellen.

Seine Popularität explodierte parallel zu Tools wie ChatGPT, weil es Entwicklern ermöglicht, weit über einfache Fragen und Antworten hinauszugehen. Anstatt nur einem Modell eine Frage zu stellen, können Sie komplexe Systeme bauen, die Ihre spezifischen Daten kennen, darüber nachdenken und sogar Aktionen ausführen können. Im Wesentlichen fungiert LangChain als Bindeglied zwischen dem von Ihnen gewählten LLM und dem Rest der Welt, Ihren Dokumenten, Datenbanken und anderen Werkzeugen.

Der Name selbst gibt einen Hinweis auf seine Kernidee: Sie „ketten“ (engl. „chain“) verschiedene Komponenten aneinander, um einen Arbeitsablauf zu erstellen. Zum Beispiel könnten Sie eine Kette bauen, die eine Kundenfrage entgegennimmt, die Antwort in einem bestimmten PDF findet und dann sowohl die Frage als auch die Information an ein LLM weitergibt, um eine perfekte Antwort zu generieren.

Wie LangChain funktioniert: Die Kernkomponenten

Die wahre Magie von LangChain liegt in seinem modularen Aufbau. Es gibt Entwicklern eine Kiste mit Lego-ähnlichen Bausteinen, die sie zusammensetzen können, um alle möglichen KI-Anwendungen zu bauen. Lassen Sie uns die wichtigsten davon aufschlüsseln.

LangChain-Modelle, -Prompts und -Parser

Zuerst haben Sie die Grundlagen: ein KI-Modell, eine Möglichkeit, mit ihm zu kommunizieren, und eine Möglichkeit, seine Antwort zu verstehen.

• Modelle: LangChain bietet Ihnen eine standardisierte Möglichkeit, sich mit so ziemlich jedem LLM zu verbinden, sei es von OpenAI, Anthropic oder einem Open-Source-Modell, das Sie selbst betreiben. Das ist großartig, denn es bedeutet, dass Sie das Gehirn Ihrer Operation austauschen können, ohne alles neu schreiben zu müssen.

• Prompts: Ein „PromptTemplate“ ist im Grunde ein wiederverwendbares Rezept für die Anweisungen, die Sie dem LLM geben. Diese Anweisungen genau richtig zu formulieren, eine Fähigkeit, die als Prompt-Engineering bekannt ist, ist ein riesiger Teil der Entwicklung einer guten KI-Anwendung. Es ist auch einer der mühsamsten Teile des Prozesses, der oft endloses Anpassen erfordert.

• Parser: LLMs geben normalerweise nur reinen Text aus, was für ein Programm schwierig zu verarbeiten sein kann. Output-Parser helfen Ihnen dabei, das Modell zu zwingen, Ihnen eine Antwort in einem strukturierten Format wie JSON zu geben, damit Sie seine Ausgabe zuverlässig im nächsten Schritt Ihrer Kette verwenden können.

Während Entwickler LangChain verwenden, um diese Vorlagen und Parser von Hand zu programmieren, erfordert dies viel spezielles Know-how. Für Teams, die einfach nur Ergebnisse benötigen, bietet eine Plattform wie eesel AI einen einfachen Prompt-Editor, in dem Sie die Persönlichkeit und Regeln einer KI über eine benutzerfreundliche Oberfläche definieren können, ganz ohne Code.

LangChain-Indizes und -Retriever für Ihr eigenes Wissen

LLMs haben einen großen blinden Fleck: Sie wissen nur, womit sie trainiert wurden. Sie haben keine Ahnung von den internen Dokumenten Ihres Unternehmens oder Ihren neuesten Hilfeartikeln. Um sie wirklich nützlich zu machen, müssen Sie ihnen Zugang zu Ihrem spezifischen Wissen geben. Dieser ganze Prozess wird Retrieval Augmented Generation oder kurz RAG genannt.

LangChain gibt Entwicklern die Werkzeuge, um ein RAG-System von Grund auf zu erstellen:

• Dokumenten-Lader: Dies sind Konnektoren, die Daten aus allen möglichen Quellen ziehen, wie PDFs, Websites, Notion-Seiten oder Datenbanken.

• Text-Splitter: LLMs können kein 100-seitiges Dokument auf einmal lesen. Text-Splitter werden verwendet, um große Dateien in kleinere, mundgerechte Stücke zu zerlegen.

• Vektordatenbanken & Embeddings: Hier geschieht die RAG-Magie. Ihre Textstücke werden in numerische Darstellungen namens „Embeddings“ umgewandelt und in einer speziellen Datenbank, einer Vektordatenbank, gespeichert. Dies ermöglicht es dem System, eine superschnelle Suche durchzuführen, um die relevantesten Informationen für eine bestimmte Frage zu finden.

Der Aufbau einer soliden RAG-Pipeline mit LangChain ist ein echtes Data-Engineering-Projekt. Im Gegensatz dazu hilft Ihnen eesel AI, all Ihr Wissen sofort zusammenzuführen. Sie können Quellen wie Confluence, Google Docs und Ihre früheren Helpdesk-Tickets mit nur wenigen Klicks verbinden. Die Plattform erledigt all die kniffligen Teile des Chunkings, Embeddings und Retrievals für Sie.

LangChain Chains und Agents

Hier kommen alle Teile zusammen, um etwas Nützliches zu tun.

• Chains: Wie der Name schon sagt, sind Chains die Art und Weise, wie Sie verschiedene Komponenten zu einem einzigen Arbeitsablauf verknüpfen. Die einfachste Version ist eine „LLMChain“, die nur ein Modell mit einer Prompt-Vorlage verbindet. Aber Sie können viel komplexere Chains erstellen, die mehrere Schritte aneinanderreihen, um eine Aufgabe zu erledigen.

• Agents: Agenten sind ein großer Schritt weiter als Chains. Anstatt nur einer festen Abfolge von Schritten zu folgen, nutzt ein Agent das LLM als „Gehirn“, um zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Sie geben dem Agenten einen Werkzeugkasten, Dinge wie eine Websuche, einen Taschenrechner oder Zugriff auf eine API, und er findet heraus, welche Werkzeuge er in welcher Reihenfolge verwenden muss, um ein Problem zu lösen. Das ist der Unterschied zwischen dem Befolgen eines Rezepts und dem Dasein eines echten Kochs.

Ein Screenshot des Anpassungs- und Aktions-Workflow-Bildschirms in eesel AI, einer Alternative zu LangChain zum Erstellen von KI-Agenten.

Häufige Anwendungsfälle für LangChain (und ihre Herausforderungen)

Da LangChain so flexibel ist, können Sie es verwenden, um fast alles zu bauen, was Sie sich vorstellen können. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen, zusammen mit einigen der realen Hürden, auf die Sie stoßen werden, wenn Sie sie selbst erstellen.

Benutzerdefinierte LangChain-Chatbots und Q&A-Systeme

Dies ist wahrscheinlich der beliebteste Grund, warum sich Menschen LangChain zuwenden. Unternehmen möchten benutzerdefinierte LangChain-Chatbots erstellen, die Fragen auf der Grundlage ihres eigenen privaten Wissens beantworten können, wie z. B. einem internen Wiki oder einem öffentlichen Hilfe-Center. Dies ist der klassische Anwendungsfall für RAG.

• Die Herausforderung: Der schwierige Teil? Sicherzustellen, dass der Chatbot tatsächlich richtig liegt und nicht einfach Dinge erfindet (was KI bekanntermaßen tut). Wenn er eine Antwort falsch gibt, kann das Durchforsten der Logik des Agenten, um herauszufinden, warum er einen Fehler gemacht hat, eine enorme Herausforderung beim Debugging sein.

• Die Plattform-Lösung: Hier hilft eine fertige Plattform wirklich. Der AI Chatbot und der Internal Chat von eesel AI sind genau für diesen Zweck konzipiert. Besser noch, Sie können einen leistungsstarken Simulationsmodus verwenden, um die KI an Tausenden Ihrer vergangenen Kundenfragen zu testen. So können Sie sehen, wie genau sie sein wird, und Wissenslücken finden, bevor sie jemals mit einem echten Benutzer spricht.

Autonome LangChain-Agenten zur Automatisierung von Aufgaben

Hier wird es richtig interessant. Sie können LangChain verwenden, um Agenten zu erstellen, die mehrstufige Aufgaben selbstständig erledigen. Zum Beispiel könnten Sie einen Agenten bauen, der die Bestellung eines Kunden in Shopify nachschlägt, den Versandstatus über die API eines Spediteurs prüft und dann ein personalisiertes E-Mail-Update für den Kunden entwirft.

• Die Herausforderung: Der Aufbau, die Bereitstellung und die Überwachung dieser autonomen Agenten ist eine riesige Aufgabe. LangChain hat schließlich ein separates Tool namens LangSmith veröffentlicht, um beim Debugging und Monitoring zu helfen, aber es ist ein weiteres komplexes System, das Ihre Entwickler lernen, verwalten und bezahlen müssen.

• Die Plattform-Lösung: Mit eesel AI müssen Sie diese Agenten nicht von Grund auf neu erstellen. Der AI Agent kann mit benutzerdefinierten Aktionen eingerichtet werden, um Bestellinformationen nachzuschlagen oder Tickets in Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk zu sortieren. Sie erledigen alles über eine einfache Benutzeroberfläche, mit bereits integriertem Reporting, sodass Sie die volle Kontrolle ohne den gesamten Engineering-Aufwand haben.

LangChain für Zusammenfassungen und Datenextraktion

Ein weiterer häufiger Anwendungsfall ist, ein LLM dazu zu bringen, riesige Textmengen zu verstehen. Das kann bedeuten, lange Dokumente zusammenzufassen, Zusammenfassungen von Besprechungsnotizen zu erstellen oder wichtige Details aus Kundensupport-Chats zu extrahieren.

• Die Herausforderung: Um konsistent gute Zusammenfassungen zu erhalten, die die richtigen Details erfassen, müssen Sie Ihre Anweisungen genau richtig formulieren. Das bedeutet oft viel Ausprobieren mit Ihren Prompts und manchmal sogar das Finetuning Ihres eigenen Modells, was eine weitere Ebene an Kosten und Komplexität hinzufügt.

• Die Plattform-Lösung: eesel AI lernt automatisch aus Ihren alten Support-Tickets, um die Stimme Ihrer Marke und häufige Probleme zu verstehen. Sein AI Copilot verwendet diesen Kontext dann, um Ihren Agenten zu helfen, hochwertige, relevante Antworten zu entwerfen. Es kann sogar Entwürfe für Hilfeartikel aus gelösten Tickets erstellen und so unordentliche Konversationen in sauberes, wiederverwendbares Wissen umwandeln, ohne zusätzlichen Aufwand.

LangChain-Preise und erste Schritte

Bevor Sie eintauchen, ist es eine gute Idee, die realen Kosten und den Aufwand zu verstehen, die in ein LangChain-Projekt für ein Unternehmen fließen.

Die Kosten für die Nutzung von LangChain

Das LangChain-Framework selbst ist Open-Source und kostenlos, aber dieses „kostenlos“ hat einige Haken. Die Gesamtkosten einer LangChain-Anwendung setzen sich aus verschiedenen Teilen zusammen:

1. LLM-API-Kosten: Sie müssen dem Modellanbieter (wie OpenAI) für jede einzelne Anfrage bezahlen, die Ihre Anwendung stellt. Diese Kosten können unvorhersehbar sein und sich schnell summieren, wenn mehr Personen Ihre App nutzen.

2. LangSmith: Um einen professionellen Agenten richtig zu debuggen, zu überwachen und bereitzustellen, benötigen Sie wahrscheinlich LangSmith, die kostenpflichtige Überwachungsplattform von LangChain.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Kosten von LangSmith:

Merkmal	Developer	Plus	Enterprise
Preis	Kostenlos (1 Platz)	39 $ pro Platz/Monat	Individuell
Enthaltene Traces	5.000 Basis-Traces/Monat	10.000 Basis-Traces/Monat	Individuell
Bereitstellung	k. A.	1 kostenlose Dev-Bereitstellung	Individuell

Quelle: LangChain Pricing

Diese Art von variabler, nutzungsbasierter Preisgestaltung macht die Budgetierung wirklich schwierig. Im Gegensatz dazu bietet eesel AI klare, vorhersagbare Preise, die auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat basieren. Sie erhalten alle Funktionen, Agenten, Copilots und Berichte in einem einfachen Plan, sodass Sie sich keine Sorgen über eine überraschende Rechnung von Ihrem LLM-Anbieter machen müssen.

Erste Schritte und die Lernkurve von LangChain

Seien wir ehrlich, für wen LangChain gedacht ist. Wie Sie in beliebten Udemy-Kursen zu diesem Thema sehen werden, ist LangChain für Softwareentwickler und KI-Ingenieure konzipiert, die bereits mit Python oder JavaScript vertraut sind.

Der Aufbau einer produktionsreifen Anwendung ist kein Wochenendprojekt. Es bedeutet, Entwicklungsumgebungen einzurichten, API-Schlüssel sicher zu handhaben, viel Code zu schreiben, knifflige Interaktionen zu debuggen und herauszufinden, wie man das Ganze bereitstellt und skaliert. Es ist ein vollwertiges Softwareprojekt.

Für Unternehmen, die jetzt eine leistungsstarke KI-Lösung benötigen, können die steile Lernkurve und die lange Entwicklungszeit von LangChain eine große Hürde sein. eesel AI ist so konzipiert, dass es vollständig selbst bedienbar ist. Sie können Ihren Helpdesk verbinden, die KI auf Ihr Wissen trainieren und in Minuten statt Monaten live gehen, oft ohne überhaupt einen Entwickler zu benötigen.

Das Fazit zu LangChain: Selbst entwickeln oder kaufen

LangChain ist unbestreitbar ein leistungsstarkes und flexibles Framework für Entwickler, die hochgradig benutzerdefinierte KI-Anwendungen von Grund auf erstellen müssen. Wenn Ihr Team über die richtigen technischen Fähigkeiten und Ressourcen verfügt, gibt es Ihnen die volle Kontrolle.

Aber all diese Kontrolle hat ihren Preis. Es bringt Sie in eine klassische „Selbst entwickeln oder kaufen“-Situation. Möchten Sie erhebliche Entwicklungszeit, Geld und laufende Wartung in die Entwicklung einer benutzerdefinierten Lösung mit LangChain investieren? Oder möchten Sie lieber eine fertige Plattform nutzen, die vom ersten Tag an Mehrwert liefern kann?

Für die meisten Kundendienst-, IT- und internen Support-Teams ist das Ziel nicht, KI zu bauen, sondern Probleme schneller zu lösen. eesel AI bietet eine Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde. Sie erhalten alle wichtigen Vorteile von KI-Agenten, wie automatisierte Ticketlösung, intelligente Antwortvorschläge und sofortige Antworten auf interne Fragen, ohne die Kosten, die Komplexität und das Risiko eines von Grund auf neu entwickelten Projekts. Es ist die ganze Leistung eines maßgeschneiderten Agenten mit der Einfachheit eines Selbstbedienungs-Tools.

Bereit zu sehen, wie einfach es sein kann, einen KI-Agenten für Ihr Team einzusetzen? Testen Sie eesel AI kostenlos und richten Sie Ihren ersten in weniger als fünf Minuten ein.