LangChain का खुला पारिस्थितिकी तंत्र स्केलेबल AI नवाचार को बढ़ावा देता है
LangChain, एक प्रमुख AI ढांचा और समन्वय प्रदाता, अपने खुले-स्रोत पारिस्थितिकी तंत्र के प्रति समर्पित है, जो अपने विक्रेता-तटस्थ दृष्टिकोण पर जोर देता है।
LangChain के सह-संस्थापक और CEO, Harrison Chase ने VentureBeat को बताया कि प्लेटफॉर्म की सफलता डेवलपर्स की मॉडल लचीलापन की मांग से उत्पन्न होती है, जो मालिकाना प्रदाताओं पर निर्भरता से बचती है।
“LangChain ढांचे की ताकत इसकी एकीकरण और जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र में निहित है,” Chase ने कहा। “इसका विशाल पैमाना मुख्य रूप से ढांचे की खुली-स्रोत प्रकृति के कारण है।”
Chase ने उल्लेख किया कि LangChain ने पिछले महीने 72.3 मिलियन डाउनलोड दर्ज किए, जो OpenAI के Agents SDK जैसे प्रतिस्पर्धियों को पीछे छोड़ता है। उन्होंने बताया कि LangChain Python और JS ढांचों में “4,500 योगदानकर्ता हैं, जो Spark से अधिक हैं।”
2022 में स्थापित, LangChain अपने मूल AI अनुप्रयोग निर्माण ढांचे से आगे विकसित हुआ है। पिछले फरवरी में, इसने LangSmith, एक परीक्षण और मूल्यांकन प्लेटफॉर्म, के साथ-साथ LangGraph और स्वायत्त एजेंटों को तैनात करने के लिए LangGraph Platform लॉन्च किया।
LangChain ने अपनी वृद्धि के दौरान अपनी खुली-स्रोत और विक्रेता-तटस्थ स्थिति बनाए रखी है, Google और Cisco जैसे कंपनियों के साथ एजेंट अंतरसंचालनीयता पर साझेदारी की है। जैसे-जैसे उद्यम AI एजेंटों की खोज कर रहे हैं, Chase ने कहा कि LangChain ने डेवलपर प्राथमिकताओं के अनुरूप तैनाती विकल्प प्रदान करने के अवसरों को पहचाना।
“पिछले 18 महीनों में, अधिक उद्यम उत्पादन में जाने की कोशिश कर रहे हैं। हमने अपने प्रस्तावों को, खुले-स्रोत LangChain से लेकर हमारे व्यापक पोर्टफोलियो तक, इस मांग को पूरा करने और एजेंटिक अनुप्रयोगों के निर्माण को सरल बनाने के लिए बढ़ाया है,” उन्होंने कहा।
LangGraph Platform खुली-स्रोत क्षमताओं का विस्तार करता है
LangChain का हाल ही में लॉन्च किया गया LangGraph Platform, जो अब सामान्य रूप से उपलब्ध है, डेवलपर्स को स्थायी, स्थिति-संपन्न एजेंटों को प्रबंधित और तैनात करने में सक्षम बनाता है। ये “परिवेशी एजेंट” पृष्ठभूमि में संचालित होते हैं, जो विशिष्ट घटनाओं द्वारा सक्रिय होते हैं।
“हमने इन एजेंटों के लिए जटिल बुनियादी ढांचा चुनौतियों को हल करने पर ध्यान केंद्रित किया है,” Chase ने कहा। “LangGraph लंबे समय तक चलने वाले, स्थिति-संपन्न एजेंटों के लिए उत्कृष्ट है, लेकिन यह सरल अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त नहीं है।”
उन्होंने कंपनी की परिवेशी, स्वायत्त एजेंटों के प्रति प्रतिबद्धता पर जोर दिया, जिन्हें वे एक आकर्षक बुनियादी ढांचा चुनौती के रूप में देखते हैं।
LangGraph Platform एक-क्लिक तैना ती, परिवर्तनशील, विस्तारित ट्रैफिक को संभालने के लिए क्षैतिज स्केलिंग, एजेंट स्मृति के लिए स्थायी परत, अनुकूलन योग्य API अंत बिंदु, और एजेंट डिबगिंग के लिए LangGraph Studio तक मूल पहुंच प्रदान करता है।
जैसे-जैसे संगठन अधिक एजेंट तैनात करते हैं, LangGraph Platform एक प्रबंधन कंसोल प्रदान करता है जो सक्रिय एजेंटों की निगरानी, सामान्य वास्तुकलाओं का पुन: उपयोग, और बहु-एजेंट सिस्टम बनाने के लिए।
“LangGraph डेवलपर्स को एजेंट की संज्ञानात्मक वास्तुकला पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है। महत्वपूर्ण बड़े भाषा मॉडल कार्यों के लिए, LangGraph ऐप के भीतर इन-द-लूप मूल्यांकन गुणवत्ता सुनिश्चित करता है,” Chase ने कहा।
उन्होंने जोड़ा कि LangGraph Platform पर विश्वसनीय एजेंटों के निर्माण और तैनाती के लिए LangGraph एक मजबूत समन्वय ढांचा प्रदान करता है।
इसके बीटा चरण के दौरान, Chase ने कहा कि 370 से अधिक टीमों ने LangGraph Platform का उपयोग किया। LangChain होस्टिंग प्राथमिकताओं के आधार पर प्लेटफॉर्म के लिए तीन मूल्य निर्धारण स्तर प्रदान करता है।
LangChain का मजबूत खुला-स्रोत पारिस्थितिकी तंत्र
Chase ने अनुप्रयोग और एजेंट विकास के लिए एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने की LangChain की क्षमता पर प्रकाश डाला।
कंपनी का परीक्षण और अवलोकन प्लेटफॉर्म, LangSmith, LangGraph और LangGraph Platform के साथ एकीकृत होकर एजेंट प्रदर्शन की निगरानी करता है। चूंकि LangGraph Platform पर कई एजेंट लंबे समय तक चलने वाले हैं, उद्यमों को निरंतर प्रदर्शन सत्यापन की आवश्यकता होती है।
Chase ने दावा किया कि LangGraph “सबसे व्यापक रूप से अपनाया गया एजेंट ढांचा” है, जो Microsoft के AutoGen और CrewAI प्लेटफॉर्म को पीछे छोड़ता है, और इसकी सफलता को इसके खुली-स्रोत मॉडल के लिए जिम्मेदार ठहराया।
“LangGraph उपयोगकर्ता-मुखी या उच्च-ट्रैफिक एजेंटों, जैसे LinkedIn, Uber, और GitLab पर बनाए जाने वाली टीमों के लिए पसंदीदा विकल्प है। इसकी निम्न-स्तरीय, नियंत्रणीय प्रकृति स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता सुनिश्चित करती है। जबकि CrewAI और AutoGen आसान अपनाने की पेशकश करते हैं, वे उपयोग में आसानी के लिए लचीलापन का त्याग करते हैं,” उन्होंने कहा।
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