Начнем изучать Langchain посредством этих 59 бесплатных статей. Они расположены в порядке данных о взаимодействии читателей HackerNoon. Посетите Learn Repo или LearnRepo.com, чтобы найти самые читаемые статьи о любой технологии.
LangChain — это фреймворк, предназначенный для упрощения создания приложений с использованием больших языковых моделей (LLM), предоставляющий инструменты для объединения LLM с другими компонентами. Это позволяет разработчикам создавать сложные, контекстно-осведомленные приложения LLM более эффективно, открывая доступ к продвинутым возможностям AI.
1. Практическое руководство по 5 шагам для выполнения семантического поиска на вашей личной информации с помощью LLM
В этом практическом руководстве я покажу вам 5 простых шагов для реализации семантического поиска с помощью LangChain, векторных баз данных и больших языковых моделей.
2. Векторные базы данных - Основы векторного поиска и пакета Langchain в Python
В этой статье я расскажу вам о базовых принципах векторных баз данных, векторного поиска и пакета Langchain в Python для хранения и поиска подобных векторов.
3. Разблокирование структурированной JSON-данных с LangChain и GPT: Пошаговое руководство
Работа с структурированными данными (из PDF) с помощью модели за ChatGPT, LangChain и Python для мощных AI-приложений.
4. Векторные базы данных: Начало работы с ChromaDB и другими
В этой статье мы рассмотрим еще одну известную векторную базу данных под названием ChromaDB. Chroma DB — это векторная база данных, открытая по лицензии.
5. Управление большими объемами данных с помощью MinIO, Langchain и OpenAI
Практическое руководство по интеграции MinIO, Langchain и OpenAI’s GPT-3.5 модели, фокусирующееся на суммировании документов, хранящихся в MinIO-буках.
6. Как построить приложение для суммирования веб-страниц с помощью Next.js, OpenAI, Langchain и Supabase
Практическое руководство по созданию приложения для суммирования веб-страниц с помощью Next.js, OpenAI, Langchain и Supabase.
7. Как интегрировать OpenAI с Langchain и Next.js для суммирования веб-страниц
Практическое руководство по интеграции OpenAI с Langchain и Next.js для суммирования веб-страниц.
8. Как построить AI-чатбот с помощью Langchain и Next.js
Практическое руководство по созданию AI-чатбота с помощью Langchain и Next.js.
9. Как интегрировать Langchain с Supabase для суммирования веб-страниц
Практическое руководство по интеграции Langchain с Supabase для суммирования веб-страниц.
10. Как построить AI-ассистента с помощью Langchain и Next.js
Практическое руководство по созданию AI-ассистента с помощью Langchain и Next.js.
6. Как создать веб-страницу суммирования приложение с Next.js, OpenAI, LangChain и Supabase
Приложение, которое может понять контекст любой веб-страницы. Мы покажем вам, как создать полезное веб-приложение, которое может суммировать содержание любой веб-страницы
7. Улучшение Text-to-SQL с помощью тонко настроенного 7B LLM для взаимодействия с БД
Шаг за шагом: тонкое настройка моделей для генерации SQL на основе пользовательских баз данных.
8. Effortlessly Launch LangChain APIs с LangServe и MinIO Интеграция
LangChain приложение развертывания с LangServe и MinIO, создавая мощные, готовые к производству API для бесперебойной работы с данными.
9. Введение LLM Sandbox: безопасное выполнение LLM-генерируемого кода с помощью Docker
LLM Sandbox: безопасная, изолированная среда для выполнения LLM-генерируемого кода с помощью Docker. Идеально для исследователей AI, разработчиков и любителей.
10. Как превратить OpenAPI-спецификацию в чат-бота с помощью RAG
Узнайте, как автоматизировать документацию API, интегрировав OpenAPI-спецификации с LLM с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG), Langchain и ChromaDB.
11. AI-агенты для начинающих: создание первого AI-агента
Создайте свой первый реальный AI-агент с помощью этой простой гайдлайн для начинающих — учите, кодите и создавайте умные инструменты, которые могут принимать решения.
12. Как ChatGPT может научиться использовать инструменты и плагины
Большие языковые модели (LLMs) такие, как ChatGPT, очень круты и изменили все, хотя у них есть и некоторые очень сильные ограничения.
13. AutoGPT — LangChain — Deep Lake — MetaGPT: создание идеального LLM-приложения
Что будет с технологией LLM в будущем? Как мы можем преобразовать современные LLM в автоматизированных агентов, действующих как люди? Вы найдете ответ в этой статье!
14. AI Agents Aren’t Production Ready - и Access Control Might Be the Reason
Узнайте, как реализовать правильный доступ к AI-агентам в приложениях для готовых к производству систем AI.
15. Building Knowledge Graphs for RAG: Exploring GraphRAG with Neo4j and LangChain
Сочетайте текстовый извлечение, анализ сетей и стимулирование и суммирование LLM для улучшения точности RAG.
16. How to Add Real-Time Web Search to Your LLM
Узнайте, как подключить Tavily Search, чтобы ваш AI мог получить реальные факты в режиме реального времени вместо того, чтобы угадывать.
17. Building a Hybrid RAG Agent with Neo4j Graphs and Milvus Vector Search
Создайте агента Graph-RAG с помощью Neo4j и Milvus, объединив графики и векторный поиск, чтобы обеспечить точные и контекстно-ориентированные ответы на сложные запросы.
18. Prompt Chaining: Turn One Prompt Into a Reliable LLM Workflow
Prompt Chaining связывает стимулы в потоки — линейные, разветвленные, циклические — так, чтобы выводы LLM были структурированными, отладочными и готовыми к производству.
19. Streamlining LLM Application Development and Deployment with LangChain, Heroku, and Python
В этой статье вы узнаете, как легко создавать и развертывать приложения на основе LLM с помощью LangChain, Python и Heroku для упрощения разработки и развертывания.
20. How Will Software Engineers LoseЕе Работа В Следующие 5 Годов?
Примерно три года назад я общался с дорогой подругой на LinkedIn и предсказал, что примерно через 5-10 лет у нас будет развитые системы, которые будут генерировать
21. Новый Ландшафт Данных Инженерии: DataOps, VectorOps и LangChain
Интеграция DataOps, VectorOps и LangChain создает мощные приложения, которые комбинируют эффективное управление данными, высокомерсионное обработку данных.
22. Понимая Магию За LangChain Автономные Агенты
Понимайте механику за тем, как langchain автономные агенты работают.
23. Как Вытянуть и Генерировать JSON Данные С помощью GPTs, LangChain и Node.js
Управление Структурированными Данными (из PDF) с помощью модели за ChatGPT, LangChain и Node.js для мощных AI-ориентированных приложений
24. LangChain: Объяснено и Начало Работы
LangChain является важным компонентом для разработки LLM-моделей. Он помогает в оркестровке и служит основой
25. Как Я Создал Помощник Анализа Данных с BigQuery и LangChain
Использование Генеративного AI для Анализа Данных с LangChain и OpenAI
26. LangChain Обещал Легкий Интерфейс для MySQL—Здесь, Что Он Настоящем Брал
Узнайте, как я создал многостадийный Langchain-агент для MySQL. Этот текст подробно описывает мой путь, проблемы и ключевые шаги в создании умного базового интерфейса
27. 100 Дней AI День 7: Создавайте Власный ChatGPT с LangChain
Шаг за шагом процесс создания чата с данными приложения с помощью Open AI & LangChain в Python.
Нестабильные и хаотичные AI-агенты повсюду. AAC — это простая, но мощная архитектура, которая приносит структуру, масштабируемость и надежность в системы агентов.
29. Из RAG в агентный RAG: Создание агентного RAG-системы, работающей полностью в офлайн-режиме
Этот реализаций демонстрирует значительное продвижение от базового офлайн-RAG до умного офлайн-базированного агентного системы.
30. Укрощение LLM с помощью Langchain + Langgraph
Как исправить LLM и чат-боты с помощью Langchain и Langgraph.
31. Новостная рассылка HackerNoon: Этот детективный игрушка помогает начинающим и опытным мастерить SQL и логические базы данных (4/14/2025)
4/14/2025: Топ-5 новостей на главной странице HackerNoon!
32. LangChain vs LangGraph: Руководство для начинающих по созданию умных AI-работфлоу
Узнайте, как LangChain и LangGraph помогают вам проектировать умные, адаптивные AI-работфлоу, которые переходят от простых команд к полноценным приложениям.
33. Улучшение RAG с помощью знакомых графов: Интеграция Llama 3.1, NVIDIA NIM и LangChain для динамического AI
Используйте функции вызова Llama 3.1 native для получения структурированной информации из знакомых графов для питания RAG-приложений.
34. Ваши AI-агенты только что получили мозг (и, возможно, волю): Приятное введение в агентный AI
Приятное введение в агентный AI — что это такое, почему это важно и как вы можете начать создавать свои собственные автономные AI-ассистенты сегодня. Без жаргонизмов, только реальные
Исследуйте практическое руководство по созданию и извлечению информации из знакомых графов в приложениях RAG с помощью Neo4j и LangChain.
36. Упрощение реализации LLM: как улучшить конкретные бизнес-решения с помощью RAG
Узнайте, как улучшить свои LLM с помощью извлекательной генерации, используя LlamaIndex и LangChain для контекста данных, развертывая свою приложение на Heroku.
37. Обучение AI с нуля: потоковый вывод, секретный ингредиент реального времени LLM
Узнайте, как построить реальные AI-опыты с помощью потокового API LangChain. Присоединяйтесь к потокам, улучшайте UX и освоите LCEL для масштабируемых потоков LLM.
38. Новая крутящаяся лекция обещает помочь вам разрабатывать AI-приложения с LangChain
LangChain — это открытая фреймворк, который упрощает создание приложений, обслуживаемых Большими Языковыми Моделями (LLMs)
39. Agents 101 — Создание и развертывание AI-агентов в производство с помощью LangChain
Узнайте, как Langchain превращает простой запрос в полностью функциональный AI-агент, который может мыслить, действовать и запоминать.
40. Традиционное поисковое по ключевым словам против семантического поиска: какой лучше для вас?
Как построить поисковое по ключевым словам и семантическое поисковое в MariaDB с помощью Python, LangChain и AI-эмбеддингов.
41. Из прототипа в производство: создание реальных AI-систем, которые действительно работают
src="https://cdn.hackernoon.com/images/sinW25rWovdN38P2ArzdPSCP3hi1-ij839p3.jpeg"/>
В этом интервью Адемола Балогуна, основатель 180ГИГ Лтд, делится своими мыслями о создании готовых к производству систем искусственного интеллекта в сфере найма, финансов и питания технологий
42. Как построить свой первый агент AI и развернуть его на Sevalla
Узнайте, как построить и развернуть свой первый агент AI с помощью Langchain и Sevalla.
43. Как управлять агентным AI до того, как он управит вас
Практический фреймворк для управления агентными системами AI с шестью принципами, метрикой ALRI и готовыми к использованию контрольными проверками для реального соответствия.
44. Почему я перестал позволять AI-агентам писать напрямую в мой базу данных (и построил MemState)
Ваш агент требует базы данных, а не только чат-лог. Узнайте, как построить надежные, тип-безопасные агенты с транзакциями и откатами с помощью MemState.
45. Как я сверхзарядил свой LangChain-MySQL-агент: часть 2
Улучшите свои SQL-работы с LangChain и FAISS: узнайте, как векторные базы данных, иностранные ключи, осведомленное извлечение и AI-поддерживаемые тесты устраняют токены блоата
46. Будущее новостного вещания: как я построил AI-контролируемый подкаст
Как я построил AI-контролируемый подкаст, который также транслируется по RTMP на YouTube и Twitch.
47. Создание локального AI-чатбота с LangChain4J и Ollama
48. Создание инструментального поддержанного Market Copilot (не чат-демонстрации)
Создайте валидированную данными Market Copilot с LangChain, EODHD и Streamlit. Автоматизируйте аудиторные финансовые краткие заметки и устраните AI-галлюцинации.
49. LangGraph: от начинающего до продвинутого. Часть 1. Введение в LangGraph и некоторые базовые концепции
LangGraph — это библиотека Python, предназначенная для создания продвинутых конверсационных АИ-работflows.
50. Зачем Extraction Matters the Most
Экспериментировать с различными retrieval-augmented generation опциями показывает, что extraction (получение информации из PDF) имеет наибольшее значение.
51. Создание чат-ботов с нуля: понимание и использование больших моделей языка (LLMs)
Представьте себе умного друга, который прочитал каждую книгу, статью и блог-пост в интернете.
52. Master Innovative Prompt Engineering — AI для веб-разработчиков
Prompt engineering позволяет вам изменять поведение АИ без изменения кода приложения. Этот пост охватывает инструменты и техники для prompt engineering.
53. За каждым вопросом-ответом АИ — это поток данных, построенный для масштабирования — здесь, как построить свой собственный
Изучите, как построить поток данных, который непрерывно индексирует документное вложение в Redis векторную базу данных.
54. The Noonification: BEP 341: Consecutive Block Production (7/7/2024)
7/7/2024: Топ-5 историй на главной странице HackerNoon!
55. Переформатирование Ops с единой агентом и структурой SOP
Архитектура справедливости LoA-3 агентов на рельсах: SOP-первый (YAML), UC-управляемые инструменты, LangChain-агент, Assurance Gate, MLflow 3 + OTel, Databricks GPT-OSS.
56. Firecrawl Part 2: Этот порог доверия решает, когда Bing получает голос — как это работает
Мой пайплайн enrichment отправил "Unknown" как название компании — молча. Решение: порог доверия, проверяющий используемые поля, а не коды возврата.
57. Как создать и развертить агента анализ логов используя Langchain и Sevalla
Учитесь создавать агента анализа логов используя Langchain и Sevalla
58. Ноонификация: Должно ли инвестировать в Nvidia? (6/27/2024)
6/27/2024: Топ 5 историй на главной странице HackerNoon!
59. Редактируемая ноонификация: Двойная жизнь функции TensorFlow (6/3/2025)
6/3/2025: Топ 5 историй на главной странице HackerNoon!
Спасибо за проверку 59 самых читаемых статей о Langchain на HackerNoon.
Посетите репозиторий /Learn чтобы найти самые читаемые статьи о любой технологии.