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Lernen mit LangChain

by Mayo Oshin, Nuno Campos

March 2025

Intermediate to advanced

296 pages

7h 17m

German

O'Reilly Media, Inc.

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Kurzer Überblick über LLMsBefehlsgesteuerte LLMsAuf den Dialog abgestimmte LLMsFein abgestimmte LLMsKurze Fibel zur EingabeaufforderungZero-Shot EingabeaufforderungGedankenketteRetrieval-Augmented GenerationTool CallingEingabeaufforderung für wenige SchüsseLangChain und warum es wichtig istWas du von diesem Buch erwarten kannstIn diesem Buch verwendete KonventionenCode-Beispiele verwendenO'Reilly Online LearningWie du uns kontaktierstDanksagungen
Einrichten mit LangChainLLMs in LangChain verwendenLLM-Eingabeaufforderungen wiederverwendbar machenLLMs in bestimmten Formaten nutzenJSON-AusgabeAndere maschinenlesbare Formate mit AusgabeparsernDie vielen Einzelteile einer LLM-Bewerbung zusammensetzenVerwendung der Runnable-SchnittstelleImperative KompositionDeklarative KompositionZusammenfassung
Das Ziel: Relevante Kontexte für LLMs auswählenEinbettungen: Text in Zahlen umwandelnEinbettungen vor LLMsLLM-basierte EinbettungenSemantische Einbettungen erklärtDeine Dokumente in Text umwandelnDeinen Text in Abschnitte aufteilenErzeugen von TexteinbettungenSpeicherung von Einbettungen in einem VektorspeicherEinrichten mit PGVectorArbeiten mit VektorspeichernÄnderungen an deinen Dokumenten nachverfolgenOptimierung der IndizierungMultiVectorRetrieverRAPTOR: Rekursive abstrakte Verarbeitung für baumorganisiertes RetrievalColBERT: Optimierung von EinbettungenZusammenfassung
Einführung der Retrieval-Augmented GenerationRelevante Dokumente abrufenLLM-Vorhersagen anhand relevanter Dokumente erstellenAbfrageumwandlungUmschreiben-Abrufen-LesenMulti-Query RetrievalRAG-FusionHypothetische DokumenteinbettungenAbfrage-RoutingLogisches RoutingSemantisches RoutingAbfragekonstruktionText-zu-Metadaten-FilterText-zu-SQLZusammenfassung
Aufbau eines Chatbot-Speicher-SystemsWir stellen vor: LangGraphErstellen eines StateGraphsSpeicher zum StateGraph hinzufügenChat-Verlauf ändernNachrichten trimmenNachrichten filternZusammenführen von aufeinanderfolgenden NachrichtenZusammenfassung
Architektur #1: LLM-AufrufArchitektur #2: KetteArchitektur #3: RouterZusammenfassung
Die Plan-Do-SchleifeEinen LangGraph-Agenten bauenImmer zuerst ein Werkzeug anrufenDer Umgang mit vielen WerkzeugenZusammenfassung
ReflexionUntergraphen in LangGraphDirektes Aufrufen eines UntergraphenAufrufen eines Untergraphen mit einer FunktionMulti-Agenten-ArchitekturenSupervisor ArchitekturZusammenfassung
Strukturierte AusgabeZwischenergebnisStreaming der LLM-Ausgabe Token-by-TokenHuman-in-the-Loop-ModalitätenMultitasking LLMsZusammenfassung
VoraussetzungenAbhängigkeiten installierenGroßes SprachmodellVektorspeicherBackend APIEin LangSmith Konto erstellenDie API der LangGraph-Plattform verstehenDatenmodelleEigenschaftenEinsatz deiner KI-Anwendung auf der LangGraph-PlattformEine LangGraph API-Konfiguration erstellenTeste deine LangGraph App vor OrtEinsatz über die LangSmith UILangGraph Studio startenSicherheitZusammenfassung

Prüftechniken für den gesamten LLM-App-EntwicklungszyklusDie Entwurfsphase: Selbstkorrigierende RAGDie VorproduktionsphaseDatensätze erstellenDefiniere deine BewertungskriterienRegressionstestsBewertung der End-to-End-Leistung eines AgentenProduktionNachverfolgungFeedback in der Produktion sammelnKlassifizierung und KennzeichnungÜberwachung und Behebung von FehlernZusammenfassung
Interaktive ChatbotsGemeinsames Editieren mit LLMsAmbient ComputingZusammenfassung

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Über die Autoren

Mayo Oshin ist ein Tech-Unternehmer, KI-Berater und Angel-Investor. Mayo Oshin war ein früher Entwickler und Befürworter der Open-Source-Bibliothek LangChain und ein früher Pionier der populären KI-"Chat"-Bewegung mit Daten (über 5 Millionen Menschen wurden bisher durch seine Ideen erreicht).

Mayo hat Hunderte von Ingenieuren und Produktmanagern bei verschiedenen führenden Institutionen beraten und geschult, darunter Amazon, LinkedIn, Evercore, Visa und BCG.

Du kannst mehr über ihn auf seiner Website mayooshin.com erfahren und seine neuesten Ideen zu KI und Technologie auf X.

Nuno Campos ist einer der Gründungsmitglieder der Softwareentwicklung bei LangChain, Inc. Nuno Campos verfügt über zehn Jahre Erfahrung als Softwareentwickler für Python und JavaScript, Architekt und Open Source Maintainer. Er hat für verschiedene Start-ups in den Bereichen Softwareentwicklung und Data Science gearbeitet. Er hat einen MSc in Finanzen.