Практические заметки: LangChain Серия 1: Понимание моделей, промптов и цепочек

Используйте это как переработанную версию материалов из «LangChain Series #1: Понимание моделей, промптов, цепочек, памяти, индексов и агентов», ориентированную на операторов: четкие этапы, упорядоченные блоки кода и записи о восстановлении, сохраняющиеся при передаче задачи. Этап Обзора работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую основу. Сначала зафиксируйте один идеальный пример работы, один случай сбоя и записи о возврате к предыдущему состоянию, прежде чем расширять объем работ. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее помогает избежать неожиданных счетов при переходе от демо-версии к общим средам.

Введение в Langchain:

На этапе введения в Langchain необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Конфигурацию следует хранить отдельно от кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, следует отдавать предпочтение структурированным выводам с проверкой схемы перед свободным текстом.

Преимущества LangChain:

Для этапа LangChain Benefits необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Необходимо одновременно задокументировать успешный сценарий выполнения и сценарий восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, следует отдавать предпочтение структурированным выводам с проверкой схемы перед свободным текстом.

1. Независимость от модели

На этапе 1 «независимый от модели» необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага причина должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной структурой всего процесса. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, лучше использовать структурированные выходные данные с проверкой соответствия шаблону вместо свободного текста. На этапе 1 «независимый от модели» необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Рядом с функциональными результатами следует записывать время выполнения, а также стоимость токенов или запросов. Отображение затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам.

2. Повторно используемые шаблоны запросов

На этапе работы с двумя повторно используемыми шаблонами запросов сначала запишите условия использования: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой список помогает избегать ошибок при последующих изменениях кода. Храните конфигурацию вне кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Повторная отправка одинаковых данных — распространенная причина избыточных затрат ресурсов.

3. Упрощенные рабочие процессы с ИИ

При работе над тремя этапами упрощенных рабочих процессов ИИ сначала запишите условия контракта: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Документируйте одновременно успешный сценарий работы и сценарий восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Пересылка одинаковых заголовков — распространенная причина избыточных ресурсов.

4. Приложения, учитывающие контекст

При работе над этапом 4 «Применения с учётом контекста» сначала запишите условия взаимодействия: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. Если какой-то шаг не сработает, причина должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной цепочкой операций. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Повторная отправка одинаковых данных — распространённая причина избыточных затрат. При работе над этапом 4 «Применения с учётом контекста» сначала запишите условия взаимодействия: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Записывайте время выполнения, а также стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные расходы при переходе с демо-среды в общедоступные среды.

5. Эффективный поиск знаний

Этап 5 «Эффективный поиск знаний» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Храните конфигурацию вне кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код. Установите лимиты на количество токенов за раунд и за сессию. Инструменты-агенты активно расширяют контекст; жесткие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов при демонстрации функций.

6. Автономное принятие решений

Шестой этап автономного принятия решений работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Документируйте одновременно успешный и восстановительный пути выполнения задач. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки. Установите лимиты на количество токенов за один ход и за сессию. Инструменты агентов активно расширяют объем контекста; жесткие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов при демонстрации функций.

7. Более быстрое развитие

Этап «7 Faster Development» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую площадку. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое какого-либо шага причина должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной цепочкой операций. Установите лимиты на количество токенов за один ход и за сессию. Инструменты типа агентов активно расширяют объём обрабатываемой информации; жесткие ограничения помогают избежать неожиданных счетов. Этап «7 Faster Development» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую площадку. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-версии к общедоступным средам.

Что мы можем создать с помощью LangChain?

На этапе «Что мы можем построить» необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Храните конфигурацию вне кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код. Предпочитайте структурированные выходные данные с проверкой схемы вместо свободного текста, когда следующим шагом является код или вызов инструмента.

1. Чат-боты на основе ИИ

На этапе 1 ИИ-чат-ботов необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Необходимо задокументировать как успешный, так и восстановительный пути работы. Повторные попытки, проверка человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не этапом последующей доработки. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, следует отдавать предпочтение структурированным выводам с проверкой по схеме перед свободным текстом.

2. Системы поддержки клиентов

На этапе 2 систем поддержки клиентов необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага он должен указывать на конкретную причину, а не на сложную цепочку операций. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, лучше использовать структурированные выводы с проверкой схемы вместо свободного текста. На этапе 2 систем поддержки клиентов необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Регистрируйте время выполнения, а также стоимость токенов или запросов вместе с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее помогает избежать неожиданных счетов при переходе от демо-среды к общедоступным средам.

3. Приложения генерации с усилением через поиск (RAG)

При работе над этапом генерации с усилением через поиск RAG сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность последующих изменений в коде. Храните конфигурацию отдельно от кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Повторная отправка одинакового вводного текста — частая причина избыточных расходов.

4. Системы ответов на вопросы в документах

При работе над четырьмя этапами систем ответов на вопросы к документам сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой список поможет избежать ошибок при последующих изменениях кода. Документируйте одновременно успешный и восстановительный сценарии работы. Повторные попытки, проверка человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Пересылка одинаковых входных данных — распространенная причина избыточной нагрузки.

5. ИИ-агенты

При работе над этапом 5 AI Agents сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал о успехе и что происходит при частичной неудаче. Такой чек-лист помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. Когда какой-то шаг терпит неудачу, она должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Повторная отправка одинаковых данных — распространенная причина избыточных затрат. При работе над этапом 5 AI Agents сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал о успехе и что происходит при частичной неудаче. Такой чек-лист помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам.

6. Личные ИИ-ассистенты

6 персональных ИИ-ассистентов работают наилучшим образом, если рассматривать их как измеримую структуру. Соберите один образец успешной работы, один пример сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема задач. Храните конфигурацию вне кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код. Установите лимиты на количество токенов за раунд и за сессию. Инструменты агентного типа активно расширяют контекст; жесткие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов при демонстрациях.

7. Инструменты генерации контента

Этап 7 «Инструменты генерации контента» работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую основу. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Документируйте одновременно успешный и восстановительный сценарии работы. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не этапом последующей доработки. Установите лимиты на количество токенов за одну попытку и за сессию. Инструменты с агентным подходом активно расширяют контекст; жесткие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов при демонстрации функций.

8. Системы рекомендаций

8 этапов систем рекомендаций работают наилучшим образом, когда их рассматривают как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы вместо обширных скриптов. При сбое какого-либо шага причина должна быть связана с конкретной ответственностью, а не с запутанной цепочкой операций. Установите лимиты на количество токенов за ход и за сессию. Инструменты агентного типа активно расширяют объем контекста; жесткие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов. 8 этапов систем рекомендаций работают наилучшим образом, когда их рассматривают как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-версии к общим средам.

9. Помощники для исследований

10. Многопроцессные системы

Компоненты LangChain:

1. Модели

2. Пromptы

3. Цепочки

4. Память

5. Индексы

10 pages pdf ---- convert to ----->   10 chunks (1chunk/page)

Why?
  -LLM context Limit.
  -Better reterival accuracy.

"MACHINE LEARNING" ---->  [0.23,0.81,0.45,...]
  ( TEXT)                    (Vector)

6. Агенты

Example:

User Question ---> Prompt ---> LLM ---> Answer

But What if  AI needs to --
1. Search the web
2. Query a Database
3. Call an API

We do not always know beforehand which tool will be needed

Заключительные замечания:

Чек-лист для работы