langchain nedir ?
LangChain, özellikle LLM'leri (Large Language Model / Büyük Dil Modelleri) daha güçlü ve işlevsel hale getirmek için geliştirilmiş bir Python (ve sonradan JavaScript) kütüphanesidir. LLM’leri veri kaynaklarıyla, araçlarla ve kullanıcı girdileriyle dinamik olarak birleştirerek daha gelişmiş uygulamalar oluşturmanı sağlar. Basitçe söylemek gerekirse: LangChain, ChatGPT gibi modellerin: Gerçek verilerle konuşmasını, Veritabanı sorgulaması yapmasını, Web'den bilgi almasını, Karmaşık iş akışlarını (pipeline) yönetmesini sağlayan bir altyapı sunar. LangChain ile neler yapılabilir? Veriye dayalı sohbet botları Örneğin: "PDF dosyalarımla konuş", "Veritabanına bağlan ve bana rapor ver", "Web siteni analiz et". Araç kullanan yapay zekâlar (Agent) Mesela: Google'da arama yap, hesap makinesi kullan, takvim oluştur vb. Chain (zincir) yapıları kurma Çok adımlı LLM süreçleri: Örneğin: Özet çıkar → Özetten soru üret → Cevapları analiz et Bellekli sistemler (Memory) ChatGPT gibi geçmiş mesajları hatırlayan sistemler geliştirebilirsin. LangChain'in bazı önemli bileşenleri: Bileşen Açıklama PromptTemplate LLM'e ne sorulacağını şablonlaştırır LLM OpenAI, HuggingFace, Cohere gibi modellerle çalışır Chains Birden fazla adımı birbirine bağlar Agents Duruma göre hangi aracı kullanacağını seçen yapılar Memory Önceki sohbetleri hatırlama Tools Arama motoru, hesap makinesi gibi dış araçlar Retrievers / Vector Stores Belge arama için kullanılır (örneğin: FAISS, Pinecone) Örnek bir senaryo: “Bir PDF dökümanı yükle, içeriğini özetle, ardından kullanıcıdan gelen sorulara o özete göre cevap ver.” Bu senaryo için LangChain: PDF'den veri okur Verileri vektör haline getirir (embedding) ChatGPT’ye soruları iletirken bu verileri bağlar Sonuçları kullanıcıya sunar
LangChain, özellikle LLM'leri (Large Language Model / Büyük Dil Modelleri) daha güçlü ve işlevsel hale getirmek için geliştirilmiş bir Python (ve sonradan JavaScript) kütüphanesidir. LLM’leri veri kaynaklarıyla, araçlarla ve kullanıcı girdileriyle dinamik olarak birleştirerek daha gelişmiş uygulamalar oluşturmanı sağlar.
Basitçe söylemek gerekirse:
LangChain, ChatGPT gibi modellerin:
- Gerçek verilerle konuşmasını,
- Veritabanı sorgulaması yapmasını,
- Web'den bilgi almasını,
- Karmaşık iş akışlarını (pipeline) yönetmesini sağlayan bir altyapı sunar.
LangChain ile neler yapılabilir?
Veriye dayalı sohbet botları
Örneğin: "PDF dosyalarımla konuş", "Veritabanına bağlan ve bana rapor ver", "Web siteni analiz et".Araç kullanan yapay zekâlar (Agent)
Mesela: Google'da arama yap, hesap makinesi kullan, takvim oluştur vb.Chain (zincir) yapıları kurma
Çok adımlı LLM süreçleri:
Örneğin: Özet çıkar → Özetten soru üret → Cevapları analiz etBellekli sistemler (Memory)
ChatGPT gibi geçmiş mesajları hatırlayan sistemler geliştirebilirsin.
LangChain'in bazı önemli bileşenleri:
| Bileşen | Açıklama |
|---|---|
| PromptTemplate | LLM'e ne sorulacağını şablonlaştırır |
| LLM | OpenAI, HuggingFace, Cohere gibi modellerle çalışır |
| Chains | Birden fazla adımı birbirine bağlar |
| Agents | Duruma göre hangi aracı kullanacağını seçen yapılar |
| Memory | Önceki sohbetleri hatırlama |
| Tools | Arama motoru, hesap makinesi gibi dış araçlar |
| Retrievers / Vector Stores | Belge arama için kullanılır (örneğin: FAISS, Pinecone) |
Örnek bir senaryo:
“Bir PDF dökümanı yükle, içeriğini özetle, ardından kullanıcıdan gelen sorulara o özete göre cevap ver.”
Bu senaryo için LangChain:
- PDF'den veri okur
- Verileri vektör haline getirir (embedding)
- ChatGPT’ye soruları iletirken bu verileri bağlar
- Sonuçları kullanıcıya sunar
