LangChain: nasce il framework per applicazioni LLM
In una frase Harrison Chase rilascia LangChain, libreria Python open source per concatenare LLM con prompt template, memoria, tool e fonti dati esterne. Diventerà la stack di default delle prime app LLM.
Quando lavori con un modello linguistico come GPT-3, presto ti accorgi che non basta "fargli una domanda". Devi metterlo in dialogo con un database, con dei documenti, con altri strumenti. Devi ricordare cosa avete detto prima. Devi orchestrare passaggi.
Harrison Chase, uno sviluppatore, pubblica una libreria Python che mette ordine in tutto questo. Si chiama LangChain. Tu definisci una "catena": prendi un documento, chiedi al modello di riassumerlo, poi passa il risultato a un'altra chiamata, e così via.
In poche settimane LangChain diventa il modo standard con cui migliaia di sviluppatori costruiscono le prime applicazioni AI. Più tardi arriverà la critica (troppo "magico", troppe astrazioni), ma il framework definisce un vocabolario: chain, agent, tool, memory.
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