LangChain adalah sebuah kerangka kerja (framework) yang dirancang untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi yang didukung oleh Model Bahasa Besar (LLM), seperti GPT-4 atau Llama.
Secara fundamental, LangChain memungkinkan Anda untuk merantai (chain) LLM dengan sumber data, perhitungan, dan LLM lainnya. Ini memungkinkan LLM melakukan lebih dari sekadar menghasilkan teks; ia dapat berinteraksi dengan lingkungannya dan melakukan tugas yang lebih kompleks.
️ Apa Sebenarnya LangChain?
LangChain bukanlah LLM itu sendiri, melainkan sebuah lapisan orkestrasi yang membantu Anda menyatukan komponen-komponen yang diperlukan untuk membangun aplikasi bertenaga LLM yang canggih.
Lima modul utama LangChain adalah:
Model I/O (Input/Output): Interface untuk berinteraksi dengan LLM yang berbeda (OpenAI, Hugging Face, dll.).
Prompts: Membantu mengelola, mengoptimalkan, dan membuat prompt yang dinamis.
Chains: Rangkaian panggilan (sequence of calls) ke LLM atau utilitas lain. Ini adalah inti dari LangChain. Contohnya, mengambil input, memformatnya, memanggil LLM, dan kemudian memproses outputnya.
Retrieval: Mengaitkan LLM dengan sumber data eksternal Anda sendiri (seperti dokumen, basis data). Ini sangat penting untuk kasus penggunaan Retrieval Augmented Generation (RAG).
Agents: Memungkinkan LLM untuk membuat keputusan tentang tindakan apa yang harus diambil, mengamati hasilnya, dan mengulanginya sampai tugas selesai.
Bagaimana LangChain Bekerja untuk Membangun AI Agent?
AI Agent adalah salah satu fitur paling kuat dari LangChain. Agent pada dasarnya memberikan kemampuan "reasoning and acting" kepada LLM.
Berikut cara kerjanya:
LLM sebagai Otak (The Controller):
Agent menerima request dari pengguna.
Ia menggunakan LLM (seperti GPT) sebagai pengendali untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil selanjutnya.
Tools (Alat):
Agent diberi akses ke satu set alat (tools), yang merupakan fungsi atau utilitas yang dapat digunakannya. Contoh alat:
Pencarian Google (untuk mendapatkan informasi terkini).
Kode Python (untuk melakukan perhitungan).
Akses ke API kustom (misalnya, untuk memeriksa inventaris).
Loop Pemikiran-Aksi-Pengamatan (Thought-Action-Observation Loop):
Thought (Pemikiran): LLM memutuskan langkah berikutnya yang logis dan alasan di baliknya.
Action (Tindakan): LLM memilih alat yang sesuai dan input untuk alat tersebut.
Observation (Pengamatan): Agent menjalankan alat tersebut dan mengamati outputnya.
Proses ini berulang (loop) sampai Agent menentukan bahwa tugas telah selesai dan memberikan jawaban akhir.
Contoh Sederhana:
Request: "Berapa hasil kali dari 123 dengan populasi terbaru di London?"
Agent (Thought): "Saya perlu populasi London terbaru, jadi saya harus menggunakan alat Google Search." $\rightarrow$ Action:
Google Search(populasi London terbaru)Observation: Output Google Search adalah 8.982.000.
Agent (Thought): "Sekarang saya memiliki populasi, saya perlu menghitung hasilnya. Saya harus menggunakan alat Python Code." $\rightarrow$ Action:
Python Code(123 * 8982000)Observation: Output Python adalah 1.104.786.000.
Final Answer: Agent memberikan jawaban akhir.
Mengapa LangChain Begitu Populer?
Popularitas LangChain didorong oleh beberapa faktor utama:
Mengatasi Keterbatasan LLM: LLM memiliki keterbatasan (misalnya, hanya tahu data sebelum tanggal cut-off pelatihannya, tidak bisa melakukan perhitungan kompleks dengan andal). LangChain mengatasi hal ini dengan menghubungkan LLM ke data real-time dan kemampuan kode/utilitas.
Standarisasi Pengembangan LLM: LangChain menyediakan struktur yang kohesif dan standar (Chains, Agents, RAG) untuk membangun aplikasi LLM yang dulunya memerlukan kode kustom yang rumit. Ini memungkinkan pengembang untuk lebih fokus pada logika bisnis.
Abstraksi Model: Anda dapat dengan mudah menukar LLM yang digunakan (misalnya, beralih dari GPT-4 ke Claude 3) tanpa harus menulis ulang seluruh kode aplikasi Anda, berkat abstraksi yang disediakan oleh LangChain.
Mendukung RAG: LangChain menjadi kerangka kerja de facto untuk implementasi RAG (Retrieval Augmented Generation), kasus penggunaan LLM yang paling umum dan paling berdampak, yang memungkinkan LLM menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen pribadi/internal Anda.
Didukung Komunitas: Ia memiliki komunitas open-source yang besar dan berkembang pesat, dengan integrasi yang cepat untuk alat-alat baru (seperti vector database).
Secara ringkas, LangChain adalah glue code yang sangat dibutuhkan untuk mengubah Model Bahasa Besar yang kuat menjadi aplikasi yang benar-benar berguna dan production-ready.