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In Breve (TL;DR)
- LangChain è una libreria Python che sta rivoluzionando lo sviluppo di applicazioni basate su Large Language Models, consentendo agli utenti di creare agenti AI sofisticati.
- A differenza di una "chain" statica, un agente usa un LLM come motore di ragionamento che può decidere autonomamente quale azione compiere e quale strumento esterno utilizzare.
- Questa autonomia permette agli agenti di interagire con il mondo esterno, trasformando i modelli di linguaggio in assistenti virtuali capaci di compiere varie azioni.
LangChain è una libreria Python che già da qualche tempo sta ridefinendo lo sviluppo di applicazioni basate su Large Language Models (LLM).
Questo strumento permette agli utenti di sviluppare agenti AI molto sofisticati, capaci di combinare la potenza di un modello di linguaggio con una serie di strumenti esterni.
Un approccio del genere trasforma un semplice LLM in un assistente virtuale in grado di compiere svariate azioni, anche molto complesse, in totale autonomia.
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1. La differenza tra "Chain" e "Agente"
Summit Art Creations/Shutterstock
Una "chain" in LangChain segue una sequenza di operazioni predefinita e statica; un agente AI, invece, è in grado di utilizzare un LLM come motore di ragionamento per decidere autonomamente quale azione intraprendere e in quale ordine, basandosi sull'input dell'utente e sugli strumenti a sua disposizione.
Questa grande autonomia permette di creare applicazioni che non si limitano a generare testo, come accade per i tool di AI generativa, ma possono interagire anche con il mondo esterno, ad esempio eseguendo calcoli, effettuando ricerche sul web o accedendo a database.
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2. Componenti principali di un Agente LangChain
NONGASIMO/Shutterstock
Per costruire un agente LangChain, è necessario integrare diversi componenti chiave: un LLM che funziona come il "cervello" dell'agente ed è responsabile del processo decisionale.
Poi ci sono gli strumenti che possono essere immaginati come le funzioni o le API (disponibili nelle librerie basate su Python e JavaScript) che l'agente può chiamare in causa per eseguire azioni specifiche o accedere a dati esterni.
Un prompt di Sistema, invece, costituisce il set di istruzioni che guida l'LLM, definendo il suo ruolo e le sue funzionalità.
Infine c’è l’Agent Executor, che può essere immaginato come il "motore" che gestisce l'esecuzione dell'agente, consentendo all'LLM di scegliere e utilizzare gli strumenti necessari per portare a termine il compito che gli è stato assegnato.
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3. Come costruire un agente con LangChain
Digineer Station/Shutterstock
Per creare un agente con LangChain bisogna, anzitutto, configurare l'ambiente, installando le librerie fondamentali, come langchain e langchain_openai, per l'integrazione di questo tool con i modelli di OpenAI o con altri LLM.
Fatto questo è fondamentale definire le funzionalità che l'agente potrà utilizzare. Ad esempio, si possono creare strumenti nelle librerie basate su Python dedicati alle operazioni matematiche, utili per risolvere calcoli più o meno complessi.
Ora bisogna configurare l’agente, utilizzando la funzione create_openai_tools_agent(), è possibile inizializzare l'agente, fornendogli il modello LLM, la lista degli strumenti a sua disposizione e il prompt di sistema.
Infine è il turno dell'AgentExecutor che viene utilizzato per far funzionare l'agente. Impostando il parametro verbose=True, è possibile osservare in tempo reale il processo decisionale dell'agente e gli strumenti che sta utilizzando per elaborare la risposta.
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4. Vantaggi e svantaggi di LangChain
Mer_Studio/Shutterstock
LangChain si è affermata rapidamente come uno strumento di riferimento nello sviluppo di applicazioni basate su LLM grazie a una serie di vantaggi significativi.
Anzitutto il design modulare di questo tool è uno dei suoi punti di forza principali che permette agli sviluppatori di combinare diverse componenti per costruire soluzioni personalizzate.
Questa flessibilità facilita la sperimentazione e l'integrazione con diverse API e servizi esterni, senza essere vincolati a una singola architettura.
Oltre a questo LangChain è molto efficiente nella creazione di agenti AI e invece di limitarsi a una catena di comandi predefinita è in grado di ragionare e decidere in autonomia quali strumenti utilizzare per risolvere un problema.
Questo approccio "agentico" apre la porta a un'ampia gamma di applicazioni complesse, come lo sviluppo di chatbot che possono interagire con database, assistenti virtuali che navigano sul web o sistemi di analisi che utilizzano fonti dati multiple.
Inoltre la libreria offre un'ampia integrazione con i principali modelli di linguaggio (OpenAI, Google, ecc.), database vettoriali, API esterne e servizi cloud.
Questo permette di costruire applicazioni end-to-end senza dover gestire manualmente le connessioni tra i vari componenti.
Nonostante i suoi numerosi vantaggi, LangChain presenta anche alcune sfide che gli sviluppatori devono considerare.
C’è, anzitutto, una certa complessità nell’utilizzo che può risultare piuttosto ostica per i principianti, così come può risultare complesso comprendere appieno come funzionano insieme i vari componenti, cosa che richiede tempo e pratica.
Poi bisogna considerare anche che l'uso di agenti e chain complesse può portare a una certa latenza, perché ogni passaggio richiede una chiamata all'LLM. Se un'applicazione richiede risposte in tempo reale, questa latenza può rappresentare un problema.
Può capitare, inoltre, di imbattersi in bug o cambiamenti nelle API tra una versione e l'altra, rendendo la manutenzione del codice molto più complessa.
Infine, non si possono non considerare le allucinazioni tipiche di tutti i modelli AI che, come ben noto, possono commettere errori di ragionamento, scegliendo lo strumento sbagliato o interpretando male le istruzioni.
Gestire questi errori e garantire che l'agente si comporti in modo affidabile in tutte le situazioni richiede una progettazione attenta sicuramente non adatta agli utenti meno esperti.
Per saperne di più: Cosa sono gli agenti IA
Domande frequenti (FAQ)
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Cos'è LangChain e quale vantaggio offre agli sviluppatori?LangChain è una libreria Python che permette di sviluppare agenti AI sofisticati, combinando un modello di linguaggio con strumenti esterni, offrendo flessibilità e autonomia nella creazione di soluzioni personalizzate.
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Quali sono i componenti chiave necessari per creare un agente LangChain?I componenti chiave sono un LLM come 'cervello', strumenti esterni per azioni specifiche, un prompt di Sistema per definire ruolo e funzionalità, e l'Agent Executor per gestire l'esecuzione dell'agente.
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Come si configura un agente con LangChain?Per configurare un agente con LangChain, è necessario installare le librerie fondamentali, definire le funzionalità, inizializzare l'agente con il modello LLM e gli strumenti disponibili, e farlo funzionare con l'AgentExecutor.
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Quali sono i vantaggi principali di LangChain nello sviluppo di applicazioni AI?LangChain offre un design modulare per soluzioni personalizzate, efficienza nella creazione di agenti AI autonomi e integrazione con vari modelli di linguaggio, database e servizi cloud per applicazioni end-to-end.
