Begriff
LangChain
Open-Source-Framework, das LLMs mit Datenquellen, Tools und Speicher zu Anwendungen verkettet — die wohl bekannteste Pipeline-Bibliothek für KI-Apps.
LangChain — ausführlicher erklärt
LangChain ist ein Framework (verfügbar für Python und JavaScript/TypeScript), das die Bausteine einer LLM-Anwendung — Prompts, Modelle, Vektor-Stores, Tools, Agenten, Speicher — zu wiederverwendbaren Pipelines verbindet. Im Zentrum steht die LangChain Expression Language (LCEL), die Komponenten per Pipe-Operator zu deklarativen Ketten verkettet. Ergänzt wird das Ökosystem durch LangSmith (Observability) und LangGraph (zustandsbehaftete Agenten als Graph).
Beispiel / Praxisbezug
Typische LangChain-Anwendungen sind RAG-Systeme: Dokumente werden geladen, in Chunks zerteilt, eingebettet und in einer Vektor-Datenbank wie Chroma oder Pinecone abgelegt. Eine Retriever-Komponente sucht zur Laufzeit passende Stücke heraus, ein Prompt-Template kombiniert sie mit der Nutzerfrage, ein LLM beantwortet sie. Auch Tool-using-Agenten — also LLMs, die Funktionen wie Suche, Rechner oder API-Calls aufrufen können — sind ein häufiger Einsatzfall.
Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen
LlamaIndex hat einen ähnlichen Anspruch, fokussiert aber stärker auf Daten-Indexierung und Retrieval. Direkte SDKs wie das openai- oder anthropic-Paket sind dünner und ohne Pipeline-Abstraktion — gut für einfache Skripte, aber ohne Speicher, Routing oder Tool-Orchestrierung.
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GlossarDSPy
DSPy ist ein quelloffenes Python-Framework der Stanford NLP Group, das LLM-Anwendungen programmieren statt manuell prompten lässt. Aufgaben werden über deklarative Signaturen und Module beschrieben; Optimizer erzeugen daraus automatisch wirksame Prompts und Beispiele.
LexikonPipeline-Frameworks — LangChain, LlamaIndex und wann man sie braucht
LangChain, LlamaIndex, LangGraph und Haystack im Vergleich. Wofür sie gemacht sind, wann Eigenbau lohnt — und die häufigsten Stolperfallen.