Panduan Cepat LangChain

Deskripsi

Panduan cepat dari LangChain ini menyediakan pendekatan langsung untuk membangun agen AI yang fungsional dengan cepat. Panduan ini dimulai dengan menguraikan dependensi yang diperlukan, termasuk LangChain dan deepagents, serta memandu pengguna melalui proses instalasi menggunakan uv. Penting untuk fungsionalitas agen, panduan ini merinci cara menyiapkan kunci API untuk berbagai penyedia model yang didukung seperti OpenAI, Google Gemini, Claude (Anthropic), OpenRouter, Fireworks, Baseten, Ollama, Azure, AWS Bedrock, dan HuggingFace.

Panduan ini kemudian membahas pembuatan agen dasar yang dapat menjawab pertanyaan dan menggunakan alat. Hal ini diilustrasikan dengan contoh sederhana yang melibatkan fungsi cuaca, mendemonstrasikan bagaimana agen menggunakan konteks yang diberikan untuk memanggil alat yang relevan. Pengguna dapat dengan mudah mengganti penyedia model dengan mengubah nama model dan mengonfigurasi kunci API yang sesuai.

Untuk aplikasi yang lebih kompleks, panduan cepat memperkenalkan pembuatan agen riset dunia nyata. Bagian ini mengeksplorasi konsep lanjutan seperti prompt sistem terperinci untuk perilaku agen yang ditingkatkan, pembuatan alat yang terintegrasi dengan sumber data eksternal (misalnya, mengambil teks dari URL), konfigurasi model untuk respons yang konsisten, dan implementasi memori percakapan untuk interaksi seperti obrolan. Panduan ini juga menyoroti perbedaan antara agen LangChain dan agen deep, dengan agen deep menawarkan kemampuan bawaan seperti perencanaan dan subagen untuk pengaturan minimal.

Selanjutnya, panduan ini menekankan pentingnya melacak panggilan agen dengan LangSmith untuk memeriksa perilaku agen, terutama dalam aplikasi yang kompleks. Panduan ini memberikan instruksi tentang penyiapan LangSmith untuk pencatatan jejak dan merekomendasikan LangSmith Engine untuk pemantauan dan deteksi masalah. Panduan cepat diakhiri dengan menguraikan langkah selanjutnya untuk penerapan agen dan integrasinya dengan alat dan platform lain.

Fitur Inti Panduan Cepat LangChain

• Bangun agen AI dengan cepat

• Integrasi dengan berbagai penyedia LLM

• Buat alat kustom untuk interaksi agen

• Implementasikan memori percakapan

• Gunakan LangSmith untuk melacak eksekusi agen

• Dukungan untuk agen LangChain dan agen deep

• Konfigurasi prompt sistem terperinci

• Contoh kode untuk agen dasar dan lanjutan

• Manajemen kunci API untuk berbagai layanan

• Manajemen dependensi dengan uv

Memulai dengan Panduan Cepat LangChain

1. 1

   Instal dependensi: Gunakan uv untuk menginstal langchain dan deepagents.

2. 2

   Siapkan kunci API: Dapatkan dan ekspor kunci API untuk penyedia model pilihan Anda.

3. 3

   Buat agen dasar: Tentukan agen sederhana dengan model, alat, dan prompt sistem.

4. 4

   Buat agen dunia nyata: Buat agen dengan kemampuan lanjutan seperti pengambilan data dan memori.

5. 5

   Konfigurasi model: Inisialisasi model obrolan dengan parameter spesifik seperti suhu dan batas waktu.

6. 6

   Tambahkan memori: Implementasikan memori menggunakan InMemorySaver atau checkpointer persisten.

7. 7

   Lacak panggilan agen: Atur variabel lingkungan untuk LangSmith dan jalankan skrip Anda untuk mencatat jejak.

Kasus Penggunaan Panduan Cepat LangChain

• Buat agen dasar
• Kembangkan agen riset
• Integrasi dengan LLM
• Implementasikan AI percakapan
• Penggunaan alat
• Debugging agen
• Kemampuan agen lanjutan

FAQ dari Panduan Cepat LangChain

• Seberapa cepat saya dapat membangun agen AI dengan panduan cepat LangChain?

  Panduan cepat LangChain mendemonstrasikan cara membuat agen AI yang berfungsi penuh hanya dalam beberapa menit.

• Penyedia model apa saja yang didukung oleh LangChain?

  LangChain mendukung berbagai penyedia model termasuk OpenAI, Google Gemini, Claude (Anthropic), OpenRouter, Fireworks, Baseten, Ollama, Azure, AWS Bedrock, dan HuggingFace.

• Bagaimana cara menyiapkan kunci API untuk agen LangChain?

  Anda perlu mendapatkan kunci API dari penyedia model pilihan Anda dan mengaturnya sebagai variabel lingkungan, misalnya, `export OPENAI_API_KEY='kunci-api-anda'`.

• Apa perbedaan antara agen LangChain dan agen deep?

  Agen LangChain menawarkan kontrol yang terperinci, sementara agen deep hadir dengan kemampuan bawaan seperti perencanaan dan alat sistem file untuk kemampuan maksimal dengan pengaturan minimal.

• Bagaimana saya dapat memeriksa perilaku agen AI saya?

  Anda dapat melacak panggilan agen dan memeriksa perilakunya menggunakan LangSmith dengan mengatur variabel lingkungan `LANGSMITH_TRACING='true'` dan `LANGSMITH_API_KEY`.

• Apa itu alat dalam konteks agen LangChain?

  Alat memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan sistem eksternal dengan memanggil fungsi yang Anda definisikan, seperti mengambil data dari URL atau mendapatkan informasi cuaca.

• Bagaimana LangChain menangani riwayat percakapan?

  Agen LangChain dapat mempertahankan status di seluruh interaksi dengan menambahkan memori, memungkinkan mereka untuk mengingat percakapan dan konteks sebelumnya.

• Bisakah saya menggunakan LLM lokal dengan LangChain?

  Ya, Anda dapat menggunakan LLM lokal seperti yang disediakan oleh Ollama dengan menyiapkan kunci API Ollama dan memastikan Ollama berjalan.

• Apa tujuan prompt sistem di LangChain?

  Prompt sistem mendefinisikan peran dan perilaku agen Anda, memandu respons dan tindakannya. Prompt tersebut harus spesifik dan dapat ditindaklanjuti.

• Bagaimana cara meningkatkan kinerja agen saya pada tugas-tugas ekosistem LangChain?

  Anda dapat menginstal LangChain Skills untuk meningkatkan kinerja agen Anda pada tugas-tugas ekosistem LangChain.