LangChain & LangGraph Entwicklung
Wir entwickeln komplexe KI-Anwendungen mit LangChain, dem beliebtesten Framework für LLM-Entwicklung. Von RAG-Pipelines bis zu Multi-Agenten-Systemen mit LangGraph implementieren wir KI-Workflows, die weit über einen einfachen Prompt hinausgehen — mit vollständiger Observability über LangSmith.
LangChain ist das führende Open-Source-Framework für Anwendungen mit Sprachmodellen, die über einfaches Frage-Antwort hinausgehen. Es ermöglicht, mehrere LLM-Aufrufe zu verketten, externe Datenquellen anzubinden, Konversationsgedächtnis zu implementieren und autonome Agenten zu erstellen, die Tools nutzen. LangGraph erweitert diese Fähigkeiten für komplexe mehrstufige Workflows mit Zustandsgraphen und ermöglicht Multi-Agenten-Systeme mit feiner Kontrolle über den Ausführungsfluss, bedingte Verzweigungen und Human-in-the-Loop. LCEL (LangChain Expression Language) bietet eine deklarative Syntax, um komplexe Chains lesbar und wartbar zu komponieren. Mit LangSmith erhalten Sie vollständige Pipeline-Observability: detaillierte Traces jedes Schritts, Latenz- und Kostenmetriken, automatisierte Qualitätsevaluierungen und Debugging-Tools für die Produktion. Das LangChain-Ökosystem unterstützt mehrere LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Open-Source-Modelle), Vektordatenbanken und Tools, sodass sich Komponenten austauschen lassen, ohne die Anwendung neu zu schreiben. Soamee ist auf LangChain-Entwicklung für Unternehmen spezialisiert, die RAG-Pipelines, Multi-Agenten-Systeme und komplexe KI-Workflows in Produktion benötigen.
Was wir mit LangChain entwickeln
Wir beherrschen das gesamte LangChain-Ökosystem und bauen robuste, wartbare KI-Anwendungen für die Produktion.
Chains & LCEL
Komposition von Verarbeitungsketten mit der LangChain Expression Language. Deklarative Pipelines, die Prompts, LLMs, Parser und Transformationen zu wiederverwendbaren, testbaren Flows mit starker Typisierung kombinieren.
Autonome Agenten
Agenten, die schlussfolgern, planen und Aktionen mit Tools ausführen. Von einfachen ReAct-Agenten bis zu komplexen Multi-Tool-Systemen, die mit APIs, Datenbanken und externen Diensten interagieren.
Tools & Integrationen
Definition und Integration individueller Tools, die Agenten aufrufen können. Websuche, Datenbankabfragen, Codeausführung, API-Aufrufe und jede Geschäftsfunktion als Tool.
Memory & State
Konversationsgedächtnis-Systeme, um den Kontext zwischen Interaktionen zu erhalten. Buffer Memory, Summary Memory, Entity Memory und persistentes Gedächtnis mit Datenbanken für lange Konversationen.
LangGraph-Workflows
Zustandsgraphen für komplexe mehrstufige Workflows. Bedingte Verzweigungen, Schleifen, Parallelität, Checkpoints und Human-in-the-Loop. Ideal für Prozesse mit mehreren koordinierten Entscheidungen und Aktionen.
LangSmith-Observability
Vollständiges Monitoring der KI-Pipeline: detaillierte Traces jedes Schritts, Latenz- und Kostenmetriken pro Chain, automatisierte Qualitätsevaluierungen und Debugging-Tools für die Produktion.
Retrieval Chains (RAG)
Vollständige RAG-Pipelines: Dokumenten-Ingestion, intelligentes Chunking, Embeddings, semantische Suche, Re-Ranking und Generierung mit relevantem Kontext und Quellenangaben.
Strukturierte Ausgaben
Strukturierte Datenextraktion aus Freitext mit Pydantic-Modellen. Typisierte Outputs, automatische Validierung, Retry mit Korrektur und robustes Parsing für nachgelagerte Systeme.
Multi-Agenten-Systeme
Architekturen mit mehreren spezialisierten KI-Agenten, die zusammenarbeiten. Supervisor-Agenten, Tool-Calling-Agenten, Planungs- und Ausführungsagenten, orchestriert mit LangGraph für maximale Kontrolle.
LangChain in der Praxis
RAG-Pipelines in Produktion
Vollständige Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, mit denen Nutzer umfangreiche Dokumentenbestände in natürlicher Sprache abfragen. Automatische Ingestion, adaptives Chunking, Re-Ranking und Antworten mit zitierten Quellen. Ideal für interne Wissensdatenbanken, technische Dokumentation und Support.
Multi-Agenten-Systeme
Architekturen mit mehreren spezialisierten KI-Agenten, die gemeinsam komplexe Aufgaben lösen. Ein Agent plant, einer recherchiert, einer führt Aktionen aus und einer prüft die Ergebnisse. Orchestriert mit LangGraph für maximale Kontrolle und Observability.
Komplexe KI-Workflows
Automatisierte Geschäftsprozesse mit mehreren KI-Schritten: Klassifizierung, Extraktion, Anreicherung, Validierung und Aktion. Bedingte Verzweigung nach Inhalt, Human-in-the-Loop für kritische Entscheidungen und Checkpoints zur Wiederherstellung.
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Iterative Entwicklung mit Tests und Observability vom ersten Tag an.
Pipeline-Design
Wir überführen Ihren Geschäftsprozess in einen LangChain/LangGraph-Graphen. Wir definieren Chains, Tools, Memory und Entscheidungspunkte und wählen die optimalen LLMs und Vektordatenbanken.
Entwicklung mit Evaluierungen
Wir implementieren die Pipeline mit automatisierten Tests für jeden Schritt. LangSmith-Datasets für Regressionstests, Qualitätsevaluierungen mit LLM-as-Judge und individuelle Metriken.
Integration & Deployment
Anbindung an Ihre Systeme (APIs, Datenbanken, Dateispeicher), LangSmith-Konfiguration für die Produktion und Deployment mit Kosten- und Latenz-Monitoring.
Datengetriebene Iteration
Analyse realer Traces in LangSmith, Identifikation von Fehlern, Optimierung von Prompts und Chains auf Basis von Produktionsdaten. Messbare kontinuierliche Verbesserung.
LangChain-Stack
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Häufig gestellte Fragen zu LangChain
Was ist LangChain und warum sollte man es nutzen?
Was ist der Unterschied zwischen LangChain und LangGraph?
Verursacht LangChain Overhead oder Latenz?
Brauche ich LangSmith in Produktion?
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