Najprostszy przepływ pracy z LangChain – krok po kroku dla początkujących

Wprowadzenie do LangChain

LangChain to nowoczesna biblioteka open source zaprojektowana z myślą o ułatwieniu integracji modeli językowych (LLM) z aplikacjami. Jej głównym celem jest umożliwienie programistom budowania rozbudowanych przepływów pracy (tzw. chains) opartych na sztucznej inteligencji, w sposób modularny i zrozumiały.

W przeciwieństwie do bezpośredniego korzystania z modeli językowych, LangChain pozwala łączyć różne komponenty — takie jak modele LLM, bazy danych wiedzy, narzędzia zewnętrzne czy interfejsy użytkownika — w spójne i elastyczne struktury. Dzięki temu możemy tworzyć aplikacje, które nie tylko generują tekst, ale też potrafią analizować dokumenty, prowadzić konwersacje, odpowiadać na pytania z kontekstu czy wykonywać złożone zadania logiczne.

LangChain szczególnie dobrze sprawdza się w projektach takich jak:

• czatboty wykorzystujące wiedzę domenową,
• systemy odpowiedzi na pytania z dokumentów (RAG),
• autonomiczne agenty, które mogą planować i wykonywać zadania,
• aplikacje integrujące dane z wielu źródeł poprzez LLM.

Jedną z kluczowych zalet LangChain jest jego struktura modułowa. Pozwala to użytkownikowi decydować, jak bardzo złożoną logikę chce zaimplementować: od najprostszych pojedynczych zapytań do LLM, po złożone systemy wieloetapowe z pamięcią, kontekstem i działaniem w czasie rzeczywistym.

W tej serii skupimy się na najprostszym zastosowaniu LangChain, które pozwoli Ci zrozumieć, jak działa podstawowy łańcuch i jak można go użyć jako fundament do bardziej zaawansowanych projektów.

Wymagania wstępne i instalacja środowiska

Zanim rozpoczniemy pracę z LangChain, warto przygotować odpowiednie środowisko i upewnić się, że spełniamy kilka podstawowych wymagań. Choć LangChain jest biblioteką stworzoną z myślą o maksymalnym uproszczeniu integracji z dużymi modelami językowymi, konieczne jest wcześniejsze skonfigurowanie kilku elementów, które pozwolą na jej prawidłowe działanie.

Wymagania wstępne:

• Podstawowa znajomość Pythona – LangChain to biblioteka napisana w Pythonie, więc umiejętność pisania funkcji, pracy z klasami i obsługi pakietów to absolutna podstawa.
• Zainstalowane środowisko Python 3.8+ – aby uniknąć problemów z kompatybilnością, warto używać nowszych wersji Pythona.
• Podstawowa znajomość pracy w terminalu – wiele operacji instalacyjnych i testowych wykonuje się z linii poleceń.
• Konto w usłudze dostarczającej LLM (np. OpenAI) – potrzebne do uzyskania klucza API i komunikacji z modelem językowym.

Instalacja środowiska:

Najprostszym sposobem na rozpoczęcie pracy z LangChain jest stworzenie nowego środowiska wirtualnego, co pozwala uniknąć konfliktów między pakietami. Można to zrobić za pomocą venv lub conda. Po aktywacji środowiska należy zainstalować LangChain oraz niezbędne zależności, takie jak openai (do komunikacji z modelem) i dotenv (do zarządzania zmiennymi środowiskowymi). Instalacja odbywa się za pomocą menedżera pakietów pip.

Po zakończeniu instalacji warto utworzyć plik .env, w którym umieszczony zostanie klucz API. Taki sposób przechowywania danych uwierzytelniających jest bezpieczny i ułatwia późniejszą konfigurację aplikacji.

Po spełnieniu tych wymagań technicznych możemy przejść do poznawania podstawowych komponentów LangChain i budowania pierwszego łańcucha zapytań.

Podstawowe komponenty LangChain

LangChain to biblioteka zaprojektowana z myślą o budowaniu aplikacji wykorzystujących modele językowe. Dzięki modularnej architekturze umożliwia tworzenie złożonych przepływów pracy poprzez łączenie mniejszych, wyspecjalizowanych komponentów. Poniżej przedstawiamy kluczowe elementy LangChain, które stanowią fundament każdej aplikacji opartej na tej bibliotece.

• Model językowy (LLM) – centralny komponent odpowiadający za generację tekstu. Może to być np. OpenAI GPT, HuggingFace, Cohere, itp.
• PromptTemplate – szablon pozwalający na dynamiczne tworzenie promptów. Umożliwia wstawianie zmiennych do gotowych struktur tekstowych.
• Chain – łańcuch, czyli połączenie różnych komponentów (np. prompt + model), umożliwiające ich wspólne działanie jako jeden proces.
• OutputParser – komponent przetwarzający wynik działania modelu, np. ekstrakujący dane lub przekształcający wynik do konkretnego formatu.
• Tools – narzędzia zewnętrzne, które mogą być wykorzystywane przez agenta, np. wyszukiwarki, kalkulatory, bazy danych.
• Agent – inteligentna jednostka wykorzystująca LLM do wybierania narzędzi i podejmowania decyzji w trakcie działania aplikacji.
• Memory – pamięć umożliwiająca „zapamiętywanie” informacji z poprzednich interakcji, co pozwala na budowanie kontekstu rozmowy.

Poniższa tabela przedstawia krótkie zestawienie najczęściej używanych komponentów:

Dla zobrazowania, jak te komponenty mogą współpracować, spójrzmy na prosty przykładowy fragment kodu, w którym łączymy PromptTemplate z LLMChain:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["temat"],
    template="Napisz esej o temacie: {temat}"
)

llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

wynik = chain.run("sztuczna inteligencja")
print(wynik)

Powyższy kod ilustruje, jak zaledwie w kilku linijkach można stworzyć prosty, ale funkcjonalny łańcuch. Każdy komponent pełni tu jasno określoną rolę, co czyni LangChain niezwykle elastycznym i przystępnym narzędziem do tworzenia aplikacji opartych na języku naturalnym. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się praktycznego wykorzystania tych narzędzi, sprawdź Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Tworzenie najprostszego łańcucha

LangChain umożliwia budowanie łańcuchów – sekwencji kroków przetwarzających dane z udziałem modeli językowych. Najprostszy łańcuch to połączenie promptu (czyli treści wejściowej) oraz modelu LLM, który generuje odpowiedź. Taki łańcuch może już pełnić użyteczną funkcję, np. odpowiadać na pytania lub parafrazować tekst.

W LangChain do tworzenia łańcuchów najczęściej używa się klasy LLMChain. Jej zadaniem jest połączenie szablonu promptu z modelem językowym. Oto podstawowe składniki:

• PromptTemplate – struktura opisująca treść, jaką przekazujemy modelowi, z możliwością podstawiania zmiennych.
• LLM – silnik modelu językowego (np. OpenAI, HuggingFace itp.), który generuje odpowiedź.

Poniżej znajduje się uproszczony przykład najprostszego łańcucha:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["temat"],
    template="Napisz krótki akapit o {temat}."
)

llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

wynik = chain.run("historia Internetu")
print(wynik)

W powyższym przykładzie tworzymy łańcuch, który przyjmuje temat jako zmienną i prosi model o wygenerowanie krótkiego opisu. To właśnie sedno działania LangChain – definiowanie sposobu komunikacji z LLM w przewidywalny i powtarzalny sposób.

Dla porównania, poniższa tabela zestawia kluczowe elementy wykorzystywane w najprostszym łańcuchu:

Tak zbudowany łańcuch jest bazą do tworzenia bardziej złożonych przepływów, które mogą zawierać kilka kroków, warunki logiczne, pamięć konwersacyjną czy integrację z zewnętrznymi źródłami danych. Jednak już ten najprostszy przypadek pozwala zrozumieć fundament działania LangChain.

Omówienie działania łańcucha krok po kroku

W LangChain „łańcuch” (ang. chain) to sekwencja powiązanych ze sobą komponentów, które wspólnie realizują zadanie, najczęściej przetwarzając dane wejściowe i przekazując wynik do kolejnego etapu. Dzięki temu można budować złożone przepływy pracy w oparciu o modele językowe, nie tracąc przy tym kontroli nad logiką i kolejnością operacji.

Nawet najprostszy łańcuch składa się z kilku kluczowych kroków. Poniżej znajduje się przegląd tych etapów w kontekście bazowego scenariusza, jakim jest odpowiedź modelu językowego na pytanie użytkownika.

• 1. Przyjęcie danych wejściowych – użytkownik dostarcza dane, np. pytanie w języku naturalnym.
• 2. Przekazanie danych do komponentu – dane trafiają do PromptTemplate lub innego komponentu przygotowującego je dla modelu.
• 3. Wykonanie modelu – przygotowane dane trafiają do LLM (Large Language Model), który generuje odpowiedź.
• 4. Obsługa odpowiedzi – wynik działania modelu może zostać wyświetlony, zapisany lub przekazany dalej jako część bardziej złożonego procesu.

Dla zobrazowania – poniżej przykład kodu ilustrującego prosty łańcuch:

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template="Odpowiedz na pytanie: {question}"
)

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=OpenAI())

response = llm_chain.run("Jak działa fotosynteza?")
print(response)

W tym przypadku łańcuch składa się z:

• Szablonu promptu — pozwalającego dynamicznie wstawić pytanie użytkownika
• Modelu językowego — generującego tekstową odpowiedź
• Mechanizmu wykonania — czyli metody run(), która uruchamia całość

Łańcuchy w LangChain umożliwiają też łączenie wielu komponentów w bardziej zaawansowane przepływy pracy. Poniższa tabela zestawia różnice między prostym a złożonym łańcuchem:

Rozumienie działania prostego łańcucha jest kluczowe, by móc później samodzielnie projektować bardziej funkcjonalne i elastyczne przepływy. Każdy z wymienionych kroków może być rozbudowany i dostosowany do potrzeb konkretnej aplikacji. Jeśli chcesz nauczyć się budować bardziej zaawansowane agentowe systemy AI w praktyce, sprawdź nasze Kurs Tworzenie Agentów AI – automatyzacja procesów biznesowych dla AI Agent Developer.

Uruchamianie pierwszego przykładu

Po zainstalowaniu wymaganych bibliotek i przygotowaniu środowiska możemy uruchomić nasz pierwszy przykład z wykorzystaniem LangChain. W tej sekcji skupimy się na podstawowym scenariuszu, który pokazuje, jak połączyć model językowy z prostym zapytaniem użytkownika.

Załóżmy, że celem jest stworzenie łańcucha, który przyjmuje pytanie od użytkownika i zwraca odpowiedź wygenerowaną przez model językowy OpenAI. Oto jak może wyglądać podstawowy kod w Pythonie:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# Tworzymy szablon promptu
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["pytanie"],
    template="Odpowiedz krótko na pytanie: {pytanie}"
)

# Inicjalizacja modelu OpenAI (upewnij się, że masz ustawiony klucz API)
llm = OpenAI(temperature=0.7)

# Budujemy łańcuch
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# Uruchamiamy z podanym pytaniem
odpowiedz = chain.run("Jak działa LangChain?")
print(odpowiedz)

W powyższym przykładzie widzimy trzy podstawowe komponenty:

• PromptTemplate – definiuje sposób, w jaki przekształcamy dane wejściowe w tekst, który zostanie przekazany do modelu.
• LLM (Large Language Model) – w tym przypadku model OpenAI, który generuje odpowiedzi.
• LLMChain – łączy model i szablon promptu w funkcjonalny przepływ danych.

Ten prosty przepływ pracy może być punktem wyjścia do bardziej złożonych scenariuszy, takich jak łączenie wielu modeli, przetwarzanie dokumentów czy integracja z zewnętrznymi źródłami danych.

Aby uruchomić powyższy kod, wystarczy zapisać go jako plik .py i wykonać w terminalu poleceniem:

python nazwa_pliku.py

Jeśli wszystko zostało skonfigurowane poprawnie, terminal powinien wyświetlić wygenerowaną odpowiedź modelu na zadane pytanie.

Typowe błędy i sposoby ich rozwiązywania

Podczas pracy z LangChain, szczególnie na początku, można napotkać kilka typowych problemów. Większość z nich wynika z nieprawidłowej konfiguracji, niezgodnych wersji bibliotek lub błędnego użycia komponentów. Poniżej przedstawiamy najczęstsze błędy i sposoby ich rozwiązania.

• Błąd: „Could not load model”
  Ten problem często pojawia się, gdy próbujesz użyć modelu językowego (np. OpenAI, Hugging Face), ale nie masz ustawionych odpowiednich kluczy API lub model nie jest poprawnie zainstalowany. Upewnij się, że masz klucz API ustawiony jako zmienna środowiskowa oraz że masz zainstalowaną wymaganą bibliotekę.
• Błąd: „ModuleNotFoundError”
  Ten komunikat oznacza brakujący moduł. Może wynikać z niepełnej instalacji pakietów. W takiej sytuacji warto sprawdzić, czy wszystkie wymagane biblioteki są zainstalowane i ewentualnie ponownie wykonać instalację narzędzi używanych przez LangChain.
• Błąd: „AttributeError” lub „TypeError”
  Tego typu błędy sugerują, że komponenty LangChain zostały użyte nieprawidłowo. Na przykład, możesz próbować wywołać metodę na obiekcie, który jej nie obsługuje. Warto zweryfikować dokumentację komponentów, których używasz, i upewnić się, że parametry są zgodne z wymaganym typem danych.
• Błąd: Brak odpowiedzi z modelu
  Jeśli łańcuch zwraca pusty wynik lub przestaje działać, przyczyną może być zbyt ogólne lub źle sformułowane wejście. Spróbuj uprościć prompt lub sprawdzić, czy przekazywane dane są kompletne i zgodne z oczekiwanym formatem.
• Problem: Zbyt długi czas odpowiedzi
  Przy korzystaniu z modeli zdalnych, np. OpenAI, czas odpowiedzi może się wydłużyć. Może to być związane z limitem zapytań API, przeciążeniem serwera lub zbyt dużym promptem. Pomocne może być skrócenie treści promptu lub zmniejszenie liczby tokenów wyjściowych.

W przypadku trudności warto także zajrzeć do oficjalnej dokumentacji LangChain oraz śledzić komunikaty konsoli – często zawierają one wskazówki co do źródła problemu.

Dalsze kroki i rozwijanie projektu

Po stworzeniu najprostszego przepływu pracy z użyciem LangChain, naturalnym krokiem jest jego rozbudowa oraz dostosowanie do bardziej złożonych zadań. Platforma LangChain oferuje wiele możliwości, które pozwalają na tworzenie zaawansowanych aplikacji wykorzystujących modele językowe w sposób elastyczny i modularny.

Oto kilka kierunków, w których możesz rozwijać swój projekt:

• Łączenie wielu komponentów: Zamiast jednego prostego zapytania i odpowiedzi, możesz łączyć różne elementy – takie jak wyszukiwanie informacji, analizę kontekstu czy generowanie wielu wariantów odpowiedzi – w jeden zintegrowany proces.
• Użycie agentów LangChain: Agenci umożliwiają dynamiczne podejmowanie decyzji przez model na podstawie dostępnych narzędzi. To pozwala na tworzenie bardziej interaktywnych i elastycznych aplikacji.
• Integracja z zewnętrznymi źródłami danych: LangChain pozwala na odczyt i przetwarzanie danych z API, plików, baz danych czy dokumentów tekstowych. Dzięki temu chatbot lub asystent może działać w oparciu o aktualne i kontekstowe informacje.
• Tworzenie niestandardowych łańcuchów: Możesz definiować własne komponenty i łańcuchy dopasowane do specyficznych potrzeb biznesowych lub edukacyjnych, w tym przekształcanie danych wejściowych, filtrowanie wyników czy zapisywanie historii konwersacji.
• Obsługa wielu modeli językowych: LangChain umożliwia łatwe przełączanie między różnymi dostawcami LLM (np. OpenAI, Anthropic, Cohere), co daje elastyczność przy optymalizacji kosztów lub wydajności.

W miarę postępów warto zacząć analizować bardziej złożone przypadki użycia, takie jak budowa systemów rekomendacyjnych, przewidywanie zamiarów użytkownika czy przeszukiwanie dużych zasobów wiedzy. LangChain dostarcza bogaty zestaw narzędzi, które pomagają w implementacji takich rozwiązań.

Chociaż podstawowy przepływ pracy daje dobry punkt wyjścia, prawdziwa moc LangChain ujawnia się, gdy zaczniemy łączyć różne jego elementy w bardziej złożone i dynamiczne struktury. Dzięki temu możliwe jest tworzenie aplikacji AI, które są responsywne, kontekstowe i rzeczywiście pomocne w realnych zastosowaniach.

Predictive Analytics w Minitab – modele prognostyczne dla biznesu 19 września 2025

Python i biblioteki do uczenia maszynowego – przewodnik dla początkujących 17 września 2025