LangChain

Was ist LangChain?

LangChain ist ein Open-Source-Framework für Python, mit dem sich Anwendungen rund um große Sprachmodelle bauen lassen. Es liefert die Bausteine, die fast jede LLM-Anwendung braucht: Dokumente einlesen und zerlegen, Inhalte durchsuchbar machen (Retrieval bzw. RAG), Modelle verschiedener Anbieter einheitlich ansprechen, Werkzeuge an ein Modell anbinden und Agenten steuern.

Infografik: RAG-Pipeline mit LangChain in fünf Schritten. Eigene Inhalte, Zerlegen und Indexieren, passende Stellen finden, Antwort formulieren, Antwort mit Quellen.

Warum es sich lohnt, das zu lernen

  • Es ist das verbreitetste Framework seiner Art. Die Open-Source-Pakete werden nach Firmenangaben über 350 Millionen Mal pro Monat heruntergeladen; wer beruflich LLM-Anwendungen entwickelt, begegnet LangChain (oder seinem Agenten-Ableger LangGraph) mit hoher Wahrscheinlichkeit.
  • Bekannte Unternehmen bauen damit produktive Systeme, nach Firmenangaben unter anderem LinkedIn, Cisco, Coinbase, Workday, ServiceNow, monday.com und Klarna. Klarna etwa gibt an, die Bearbeitungszeit im Kundenservice mit einem LangChain-basierten Assistenten um 80 Prozent verkürzt zu haben.
  • Die Konzepte zählen mehr als das Werkzeug. Retrieval, strukturierte Ausgaben, Tool-Nutzung, Agenten, Evaluation: Wer diese Muster einmal praktisch umgesetzt hat, kann sie in jedem anderen Framework wiederverwenden.
  • Es macht den Unterschied zwischen KI benutzen und KI bauen. ChatGPT bedienen kann jeder; eine Anwendung entwickeln, die eigene Dokumente versteht und belegbare Antworten liefert, ist die Fähigkeit, die am Arbeitsmarkt gefragt ist.

Was Sie im Projekt damit machen

Typische Aufgaben sind das Einlesen und Strukturieren von Dokumenten, der Aufbau einer durchsuchbaren Wissensbasis (RAG) und Agenten, die ihre Antworten transparent auf Quellen zurückführen.

Zum Reinschauen

Ein kompakter Überblick von IBM Technology, was LangChain ist und wofür man es einsetzt (englisch):

Zum Vertiefen