Framework zum Orchestrieren von LLM-Workflows, Agenten und Tools.
LangChain ist ein Framework, um die Bausteine einer KI-Anwendung sauber zu verbinden, also Modelle, Vektorspeicher, Agenten und Aufrufe externer Werkzeuge. Sobald eine Funktion über einen einzelnen Prompt hinausgeht und mehrere Schritte umfasst, nimmt es uns viel wiederkehrende Standardarbeit ab und hält den Ablauf nachvollziehbar. Weil es die Anbieter hinter einer gemeinsamen Schnittstelle vereinheitlicht, lässt sich ein Modell gegen ein anderes tauschen, ohne die halbe Anwendung umzubauen. Das macht komplexe KI-Abläufe übersichtlich und gut wartbar.
Mehr in der DokumentationWir setzen LangChain ein, wenn eine KI-Funktion mehrstufig wird, etwa eine RAG-Pipeline, die erst sucht, dann zusammenfasst, oder ein Agent, der Werkzeuge in der richtigen Reihenfolge aufruft. Die einheitliche Schnittstelle erlaubt uns, im Hintergrund das Modell zu wechseln, ohne deine Logik anzufassen. So bleibt das Vorhaben offen für die schnelle Entwicklung im KI-Feld.
Gut zu wissen
Greif nicht reflexartig zu LangChain. Für einen einzelnen Aufruf an ein Modell ist das nackte Anbieter-SDK schlanker und transparenter; sein Mehrwert beginnt erst dort, wo du mehrere Schritte, Werkzeuge und Datenquellen wirklich verketten musst.
Weitere Werkzeuge, mit denen wir im selben Bereich arbeiten.
OpenAI
GPT-Modelle für Text, Analyse und intelligente Funktionen.
Anthropic
Claude-Modelle für sichere, leistungsfähige KI-Integrationen.
RAG
Retrieval-Augmented Generation für KI-Antworten auf Basis deiner eigenen Daten.
Vector Databases
Semantische Suche und Wissensdatenbanken für KI-Anwendungen.
Hugging Face
Open-Source-Modelle und Inferenz für KI, die genau zu dir passt.
MCP
Model Context Protocol zur sauberen Anbindung von KI an deine Tools.
Das musst du nicht entscheiden, das ist unser Job. Erzähl uns einfach von deinem Vorhaben.