Einführung in LangChain: Die wichtigsten Anwendungsfälle für Unternehmen + die wichtigsten Tools & Frameworks - AI&YOU #56

Anwendungsfall in der Industrie: Rakuten, ein großes Unternehmen mit mehr als 70 Geschäftsbereichen, nutzte das OpenGPTs-Paket von LangChain, um seinen Mitarbeitern eine neue Erfahrung zu ermöglichen. Drei Ingenieure brauchten nur eine Woche, um die ursprüngliche Plattform für die 32.000 Mitarbeiter von Rakuten zum Laufen zu bringen, was die Schnelligkeit und die Effizienzgewinne verdeutlicht.

LangChain ist ein Framework, das den Prozess der Zusammenstellung von Sprachmodellen mit externen Daten vereinfacht, um leistungsstarke Anwendungen zu erstellen. Die Popularität von LangChain ist in den letzten Monaten angesichts der Diskussion um KI-Agenten und agentenbasierte Arbeitsabläufe (merken Sie sich diesen Begriff) bietet LangChain eine generische Schnittstelle für die Verbindung von LLMs mit strukturierten Daten, Dokumenten und APIs und macht es einfacher als je zuvor, End-to-End-Agenten zu erstellen, die Unternehmenswissen verstehen und damit interagieren können.

In der diesjährigen Ausgabe von AI&YOU befassen wir uns mit den Erkenntnissen aus drei von uns veröffentlichten Blogs:

• Was ist LangChain und wie kann ich es für mein Unternehmen nutzen?

• Die 10 besten LangChain-Tools und wie man sie benutzt

• 10 Zitate über KI-Agenten von Harrison Chase, Mitbegründer und CEO von LangChain

Einführung in LangChain: Anwendungsfälle in Unternehmen, Top-Tools und Frameworks - AI&YOU #56

Im Kern ermöglicht LangChain die nahtlose Integration von Sprachmodellen mit externen Datenquellen und erschließt damit eine Welt von Möglichkeiten, die Leistungsfähigkeit dieser hochmodernen KI-Systeme zu nutzen.

Eine der Hauptstärken von LangChain liegt in seiner Fähigkeit, Sprachmodelle mit Retrieval-Fähigkeiten zu erweitern. Dieser Ansatz, bekannt als Retrieval Augmented Generation (RAG)ermöglicht es Sprachmodellen, auf relevante Informationen aus externen Datenquellen wie Datenbanken, APIs oder Dokumentenspeichern zuzugreifen und diese einzubeziehen.

Durch die Kombination der Fähigkeiten des Sprachmodells, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, mit dem Zugang zu externem Wissen, eröffnet LangChain neue Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter und kontextbezogener Anwendungen für Ihr Unternehmen.

Hauptmerkmale von LangChain

1. Retrieval Augmented Generation für Sprachmodelle: Ermöglicht es Sprachmodellen, externe Datenquellen zu nutzen und ihr Wissen zu erweitern. Ermöglicht genauere und fundiertere Antworten, insbesondere bei Anwendungen, die aktuelle oder spezielle Informationen erfordern.

2. Zusammensetzbare Ketten für komplexe Arbeitsabläufe: Ermöglicht die Erstellung komplexer Arbeitsabläufe durch Zusammenstellung wiederverwendbarer Ketten, die Operationen kapseln. Fördert die Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit von Code und ermöglicht die einfache Entwicklung anspruchsvoller Anwendungen.

3. Standard-Agenten und -Ketten: Bietet vorgefertigte Agenten und Ketten, die ein breites Spektrum von Anwendungsfällen abdecken. Beschleunigt den Entwicklungsprozess und ermöglicht es den Entwicklern, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren.

4. Unterstützung für verschiedene Datenformate: Bietet integrierte Unterstützung für verschiedene Datenformate, einschließlich Text, PDFs, Bilder und strukturierte Daten. Ermöglicht die nahtlose Integration mit verschiedenen Informationsquellen für umfassende und datengesteuerte Lösungen.

Wie LangChain unter der Haube funktioniert

Die modulare Architektur von LangChain ermöglicht es Entwicklern, komplexe Ketten zusammenzustellen, die Sprachmodelle mit externen Daten und benutzerdefinierter Logik integrieren. Das Herzstück sind Agenten, Werkzeuge, Speicher und Ketten. Agenten Orchestrierung von Arbeitsabläufen, Festlegung der zu verwendenden Werkzeuge und der Kombination ihrer Ergebnisse. Werkzeuge bestimmte Aufgaben ausführen, wie z. B. die Abfrage von Datenbanken oder die Anwendung von Sprachmodellen. Speicher behält den Kontext über alle Schritte hinweg bei und ermöglicht so eine fundierte Entscheidungsfindung. Ketten die Abfolge der Vorgänge und den Datenfluss festlegen.

LangChain bietet vorgefertigte Ketten für gängige Anwendungsfälle und ermöglicht gleichzeitig die Erstellung eigener Ketten. In einem typischen Arbeitsablauf ruft ein Agent relevante Daten mithilfe von Werkzeugen ab, übergibt sie zur Verarbeitung an ein Sprachmodell und wertet die Ausgabe aus, wobei er möglicherweise mit zusätzlichen Werkzeugen oder Speicher iteriert.

Die Erweiterbarkeit von LangChain ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Agenten und Tools zu erstellen, um domänenspezifische Logik zu kapseln oder mit proprietären Systemen zu integrieren, was maßgeschneiderte Lösungen ermöglicht, die große Sprachmodelle mit strukturierten Daten und Geschäftsregeln nutzen.

Warum LangChain für Ihr Unternehmen?

Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, das Potenzial großer Sprachmodelle zu erschließen, aber die Integration dieser Modelle in komplexe Geschäftsprozesse und strukturierte Daten kann eine Herausforderung darstellen. LangChain überbrückt diese Lücke und bietet ein robustes Framework, das Sprachmodelle mit Unternehmensdaten und Workflows verbindet.

Erschließen Sie das Potenzial von Sprachmodellen mit strukturiertem Datenzugriff

Die Retrieval Augmented Generation von LangChain ermöglicht es Sprachmodellen, auf Informationen aus verschiedenen strukturierten Datenquellen zuzugreifen und diese zu integrieren. Diese Verschmelzung von natürlicher Sprachverarbeitung und strukturierten Daten ermöglicht es Unternehmen, Sprachmodelle zu nutzen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Ergebnisse auf genauen, relevanten Informationen beruhen.

Nutzen Sie aktuelles Wissen und Informationen

Die Integration von LangChain mit Live-Datenquellen stellt sicher, dass die Sprachmodellausgaben auf den aktuellsten Daten basieren, und minimiert das Risiko, dass veraltete Informationen die Entscheidungsfindung behindern.

Rationalisierung der Entwicklung von KI-Anwendungen für Unternehmen

Die modulare Architektur von LangChain, die zusammensetzbaren Ketten und die Standard-Agenten und -Tools beschleunigen den Entwicklungsprozess und ermöglichen die rasche Erstellung von Prototypen und den Einsatz von maßgeschneiderten intelligenten Lösungen.

Produktivitätssteigerung mit wiederverwendbaren Komponenten

Der Schwerpunkt von LangChain auf Wiederverwendbarkeit und Modularität führt zu Produktivitätssteigerungen für Entwicklungsteams in Unternehmen. Vorgefertigte Komponenten und gekapselte Geschäftslogik optimieren den Entwicklungsaufwand, reduzieren den technischen Aufwand und fördern die Zusammenarbeit.

Eingebaute Tools und Dienstprogramme

Die in LangChain integrierten Werkzeuge und Dienstprogramme, einschließlich Text-Splitter, Vektor-Speicher und Einbettungen, ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung und eine nahtlose Interaktion mit Sprachmodellen.

Unternehmen können Datenpipelines rationalisieren, Erkenntnisse aus unstrukturierten Quellen gewinnen und robuste Anwendungen erstellen, die unterschiedliche Datenformate und große Informationsmengen verarbeiten können.

Die 10 besten LangChain-Tools und wie man sie benutzt

Diese Woche werfen wir auch einen Blick auf die 10 wichtigsten LangChain-Tools und wie Ihr Unternehmen sie nutzen kann:

📈 Finanzdatenanalyse mit Alpha Vantage:

Alpha Vantage ist ein leistungsstarkes API-Tool, das Finanzmarktdaten für LangChain-Agenten bereitstellt. Es ermöglicht Agenten den Abruf von Echtzeit- und historischen Daten zu Aktien, Währungen und Kryptowährungen. Dieses Tool ist wertvoll für die Erstellung von Finanzanwendungen wie Aktienkursvorhersagen und Anlageberatern.

🎨 Generierung von Bildern aus Text mit DALL-E:

DALL-E ist ein Werkzeug zur Bilderzeugung von OpenAI, das die visuelle Kreativität von LangChain-Agenten fördert. Es erlaubt Agenten, Bilder aus Textbeschreibungen zu generieren und ermöglicht so kreative Anwendungen. Mit der DALL-E-Integration können Agenten Bilder erstellen, um das Benutzererlebnis zu verbessern.

🔍 Umfassende SEO-Daten von DataForSEO:

DataForSEO ist eine umfassende SEO-Datenplattform, die mit LangChain integriert werden kann. Sie bietet Zugang zu Suchmaschinendaten, einschließlich Keyword-Rankings, SERP-Funktionen und Einblicke in die Konkurrenz. Diese Integration rationalisiert den Prozess der Erstellung von SEO-fokussierten KI-Agenten, wie Content-Optimierer und Keyword-Recherche-Assistenten.

🗣️ Lebensechte Sprachsynthese von ElevenLabs:

Die Text2Speech-API von ElevenLabs bringt lebensechte Sprachsynthese zu LangChain-Agenten. Sie ermöglicht es Agenten, natürlich klingende Sprache in verschiedenen Sprachen und Stimmen zu erzeugen. Die Technologie zum Klonen emotionaler Stimmen verleiht den Antworten der Agenten eine neue Dimension und macht sie ansprechender und ausdrucksstärker.

📁 Verbinden von Google Drive Daten mit LangChain:

Die Google Drive-Integration ermöglicht es LangChain-Agenten, auf in Google Drive-Dateien gespeicherte Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Agenten können Dokumente direkt aus Drive laden, Erkenntnisse mit großen Sprachmodellen extrahieren und Zusammenfassungen oder Antworten generieren. Diese Integration rationalisiert den Prozess der Verbindung von Drive-Daten mit KI und eliminiert die Notwendigkeit der manuellen Datenübertragung.

🧠 Anreicherung von Agenten mit dem Wissen von Wolfram Alpha:

Wolfram Alpha ist eine computergestützte Wissensmaschine, die Wissen auf Expertenebene zu einer Vielzahl von Themen bereitstellt. Die Integration von Wolfram Alpha mit LangChain ermöglicht es Agenten, komplexe Berechnungen durchzuführen, Datenvisualisierungen zu generieren und fundierte Antworten zu geben. Diese Kombination ermöglicht es Agenten, Probleme zu lösen, Erklärungen zu liefern und Einblicke in verschiedene Bereiche zu geben.

🍋 Aufbau interaktiver Agenten mit Lemon Agent:

Lemon Agent bietet ein Framework für den Aufbau interaktiver Agenten, die mit ihrer Umgebung interagieren und Entscheidungen auf der Grundlage realer Daten treffen können. Die Integration mit LangChain ermöglicht es Agenten, Daten in Tools wie Airtable, Hubspot und Notion genau zu lesen und zu schreiben. Auf diese Weise lassen sich KI-gestützte Workflows erstellen, die Aufgaben automatisieren, Informationen abrufen und Datensätze in verschiedenen Unternehmenstools aktualisieren.

🧠 Erweiterung des Langzeitgedächtnisses mit Memorize:

Memorize erweitert das Langzeitgedächtnis der LangChain-Agenten und ermöglicht es ihnen, sich an frühere Gespräche und Interaktionen zu erinnern und diese zusammenzufassen. Memorize nutzt unüberwachte Lerntechniken zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle und ermöglicht so ein effektives Erinnern und Abrufen. Mit Memorize können Agenten den Kontext über mehrere Sitzungen hinweg beibehalten und so ein personalisiertes und kohärentes Benutzererlebnis bieten.

🔬 Zugang zur biomedizinischen Forschung mit PubMed:

PubMed ist eine riesige Datenbank für biomedizinische Literatur, die Millionen von wissenschaftlichen Artikeln und Zusammenfassungen enthält. Die Integration von PubMed in LangChain ermöglicht es Agenten, diese Fülle an wissenschaftlichem Wissen zu suchen, abzurufen und zu analysieren. Dieses Tool ist wertvoll für Forscher, medizinisches Fachpersonal und alle, die im biomedizinischen Bereich arbeiten.

📊 Analysieren von Suchtrends mit Google Trends:

Google Trends bietet Einblicke in die Popularität von Suchbegriffen im Laufe der Zeit, einschließlich Trends beim Suchvolumen, verwandten Suchanfragen und geografischem Interesse. Die Integration von Google Trends-Daten in LangChain ermöglicht es Agenten, Einblicke in Suchtrends zu geben, aufkommende Themen zu identifizieren und Inhaltsstrategien zu optimieren. Dies kann für KI-gestützte Content-Planer, Marktforschungsassistenten und andere Anwendungen nützlich sein, die auf das Verständnis des Nutzerverhaltens und der Marktnachfrage angewiesen sind.

https://www.youtube.com/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo

10 Zitate über KI-Agenten von Harrison Chase, Mitbegründer und CEO von LangChain

1. "Ich glaube nicht, dass wir den richtigen Weg für die Interaktion mit diesen Agentenanwendungen gefunden haben. Ich denke, dass ein Mensch in der Schleife immer noch notwendig ist, weil sie nicht super zuverlässig sind. Aber wenn er zu sehr in die Schleife eingebunden ist, kann er nicht wirklich viel Nützliches tun. Es gibt also eine Art seltsames Gleichgewicht."

2. "Agenten sind wie digitale Arbeitskräfte - sie können automatisch im Internet surfen, in unseren Dateien navigieren, unsere Anwendungen nutzen und möglicherweise sogar unsere Geräte für uns steuern."

3. "Wir verwenden im Grunde ständig eine Vielzahl verschiedener Tools, um uns bei einer bestimmten Aufgabe zu helfen. Agenten sind da ein bisschen anders. Anstatt dass wir diese Werkzeuge benutzen, beschreiben wir einer KI einfach, was die Aufgabe ist und was das Endziel ist, und dann plant sie, welche Werkzeuge sie benutzen muss und wie sie sie benutzen soll, und dann macht sie es tatsächlich selbst.

4. "Sie können die Aufgabe nicht nur viel schneller erledigen als wir, sondern wir müssten theoretisch nicht einmal wissen, wie man diese Werkzeuge benutzt.

5. "Ich denke, es gibt wahrscheinlich zwei Möglichkeiten, wo es hingeht. Die eine ist die allgemeinere Nutzung von Werkzeugen, d.h. Menschen geben eine Reihe von Werkzeugen vor, und die Agenten nutzen diese Werkzeuge dann auf eine Art und Weise, die offener ist."

Weitere aufschlussreiche Zitate von Harrison Chase über KI-Agenten und ihre Auswirkungen auf die Zukunft der Technologie finden Sie in unserem Blog.

Danke, dass Sie sich die Zeit genommen haben, AI & YOU zu lesen!

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