LangChain: La revolución en la cadena de bloques que estabas esperando

Que es LangChain ?

En el panorama dinámico de la inteligencia artificial (IA), la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) han surgido como elementos revolucionarios, revolucionando la forma en que procesamos y comprendemos cantidades masivas de datos de texto. Puede utilizar LLM para generación de texto, análisis de opiniones, respuesta a preguntas, resumen de texto, traducción de documentos, clasificación de documentos y mucho más.

LangChain es un framework que utiliza LLM para crear aplicaciones para diversos casos de uso. Creado por Harrison Chase, se lanzó por primera vez como proyecto de código abierto en octubre de 2022. Hasta la fecha, ha acumulado 72.800 estrellas en GitHub y cuenta con más de 800 colaboradores. 

LangChain conecta modelos LLM (como OpenAI, Ollama, Hugging Face entre otros) con fuentes externas como Google, Wikipedia, Notion y Wolfram. Proporciona abstracciones (cadenas y agentes) y herramientas (plantillas de mensajes, memoria, cargadores de documentos, analizadores de salida) para interconectar la entrada y salida de texto. Los modelos y componentes de LLM están vinculados en una "cadena" de canalización, lo que facilita a los desarrolladores la creación rápida de prototipos de aplicaciones sólidas. En pocas palabras, Langchain organiza el proceso de LLM.

El poder de LangChain reside en sus seis módulos clave:

Modelo de  E/S : facilita la interfaz de la entrada del modelo (solicitudes) con el modelo LLM (cerrado o de código abierto) para producir la salida del modelo (analizadores de salida).

Conexión de datos: permite cargar datos de usuario (cargadores de documentos), transformarlos (transformadores de documentos), almacenarlos (modelos de incrustación de texto y almacenes de vectores) y consultarlos (recuperadores).

Memoria: Confiere a las cadenas o agentes capacidad de memoria a corto y largo plazo para que recuerde interacciones previas con el usuario.

Cadenas (Chains): una forma de combinar varios componentes u otras cadenas en una sola tubería (o “cadena”)

Agentes(Agents): Dependiendo de la entrada, el agente decide qué curso de acción tomar con las herramientas es decir los datos disponibles a los que tiene acceso.

Retorno de llamada(Callbacks): funciones que se activan para realizarse en puntos específicos durante la duración de una ejecución de LLM

Cuales son los proveedores de LLM más utilizados ?

La nueva tecnología en todo esto son los LLM .Los proveedores de LLM utilizan las personas

Vemos OpenAI en la parte superior, con AzureOpenAI justo detrás. OpenAI se ha convertido en el principal proveedor de LLM de 2023 y Azure (con más garantías empresariales) ha aprovechado bien ese impulso.

Otros servicios de alojamiento que ofrecen modelos propietarios incluyen Anthropic (tercero),

Vertex AI (quinto) y Amazon Bedrock (octavo).

En el lado del modelo de código abierto, vemos que HuggingFace (cuarto), Fireworks AI (sexto) y Ollama (séptimo) emergen como las principales formas en que los usuarios interactúan con esos modelos.