langchain 0.1.0没有跳票,之前在其博客透露会在2024年1月初发布,现在看他们兑现了诺言,标志着langchain向生态化迈进的里程碑达成。并且在博文中透露0.2.0也在路上。
https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
以下是langchain官方通告:
经过一年的开发,我们发布了 LangChain v0.1.0
阅读完整博客:https://blog.langchain.dev/langchain-v0-1-0/
经过与用户和开发人员的沟通,我们发布了这个稳定版本,并将库的重点放在了几个核心领域:
- 可观测性(Observability):构建复杂的 LLM 应用程序非常困难。为了最好地进行调试,您需要知道所采取的确切步骤以及每一步的输入/输出。通过与 LangSmith 的紧密集成,LangChain 拥有同类最佳的可观察性。
- 集成(Integrations):拥有近 700 种集成,无论您想使用哪种技术栈,LangChain 都能提供支持 。
- 可组合性(Composability):有了 LangChain 表达式语言,创建任意链就变得简单(而且有趣!),为您带来数据协调框架的所有优势。
- 流(Streaming):我们投入了大量精力,确保使用 LangChain 表达式语言创建的所有链都能以一流的方式支持流式传输,包括中间步骤的流式传输。
- 输出解析(Output parsing):让 LLM 以特定格式返回信息是使其能够采取行动的关键。
- 检索(Retrieval):为 RAG 添加先进但可直接用于生产的方法,包括文本分割、检索和索引pipeline。
- 工具使用 + 代理(Tool Use + Agents:):Agent集合(决定采取什么行动)、工具集合、定义工具的简便方法。
在接下来的一周里,我们将逐一介绍这些工具。每一项都有很多细微差别,值得我们深入研究。
非常感谢我们的社区为我们提供指导和帮助!
https://github.com/langchain-ai/langgraph
除了这些改进外,langchain特别对agent进行了能力增强,开发了一个新的生态项目langgraph,可以支持自定义agent内部的一些逻辑,使得Agent不再是简单的Re-Act或者PS的固定运行方式,而是允许开发者创建更多自定义循环行为,引入了更多的灵活性和可编程性,这也使得Agent能够更好地适应实际生产的需要,这一点langchain templates的理念一致,本质都是从原型到生产必然的要求。该库现已被 OpenGPTs 所应用。
另外,官方还透露0.2.0也已经在路上,重要的几件事是:
- 用 LCEL 重写传统链(提供更好的流式处理和调试支持)
- 添加新的链类型
- 添加新类型的代理
- 提高我们的生产摄取能力
·删除旧的和未使用的功能
可以看出,langchain在积极的改进过去为了快速抢占市场而产生的弊端,朝着其新的体系化,开放化,生态化的架构方向狂奔。
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