LangChain & LangGraph

Sviluppo LangChain & LangGraph

Costruiamo applicazioni AI complesse con LangChain, il framework più diffuso per lo sviluppo con LLM. Dalle pipeline RAG ai sistemi multi-agente con LangGraph, implementiamo workflow di AI che vanno oltre il semplice prompt, con osservabilità completa tramite LangSmith.

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LangChain è il principale framework open source per costruire applicazioni con modelli linguistici che vanno oltre il semplice schema prompt-risposta. Permette di concatenare più chiamate LLM, connettersi a fonti dati esterne, implementare memoria conversazionale e creare agenti autonomi che usano strumenti. LangGraph estende queste capacità per workflow multi-step complessi con grafi di stato, abilitando sistemi multi-agente con controllo fine sul flusso di esecuzione, ramificazioni condizionali e human-in-the-loop. LCEL (LangChain Expression Language) offre una sintassi dichiarativa per comporre chain complesse in modo leggibile e manutenibile. Con LangSmith ottieni osservabilità completa della pipeline: trace dettagliati di ogni passaggio, metriche di latenza e costo, valutazioni automatiche della qualità e strumenti di debugging in produzione. L'ecosistema LangChain supporta più provider LLM (OpenAI, Anthropic, modelli open source), vector store e tool, permettendo di sostituire componenti senza riscrivere l'applicazione. Soamee è specializzata nello sviluppo LangChain per aziende che necessitano di pipeline RAG, sistemi multi-agente e workflow di AI complessi in produzione.

Framework

Cosa costruiamo con LangChain

Padroneggiamo l'intero ecosistema LangChain per costruire applicazioni AI robuste e manutenibili in produzione.

Chain e LCEL

Composizione di catene di elaborazione con LangChain Expression Language. Pipeline dichiarative che combinano prompt, LLM, parser e trasformazioni in flussi riutilizzabili, testabili e fortemente tipizzati.

Agenti autonomi

Agenti che ragionano, pianificano ed eseguono azioni usando strumenti. Dai semplici agenti ReAct a sistemi multi-tool complessi che interagiscono con API, database e servizi esterni.

Tool e integrazioni

Definizione e integrazione di tool personalizzati che gli agenti possono invocare. Ricerca web, query su database, esecuzione di codice, chiamate API e qualsiasi funzione di business come tool.

Memoria e stato

Sistemi di memoria conversazionale per mantenere il contesto tra le interazioni. Buffer memory, summary memory, entity memory e memoria persistente su database per conversazioni lunghe.

Workflow LangGraph

Grafi di stato per workflow multi-step complessi. Ramificazioni condizionali, loop, parallelismo, checkpoint e human-in-the-loop. Ideale per processi che richiedono più decisioni e azioni coordinate.

Osservabilità con LangSmith

Monitoraggio completo delle pipeline AI: trace dettagliati di ogni passaggio, metriche di latenza e costo per chain, valutazioni automatiche della qualità e strumenti di debugging in produzione.

Chain di retrieval (RAG)

Pipeline RAG complete: ingestione dei documenti, chunking intelligente, embedding, ricerca semantica, re-ranking e generazione con contesto rilevante e citazione delle fonti.

Output strutturato

Estrazione di dati strutturati da testo libero con modelli Pydantic. Output tipizzati, validazione automatica, retry con correzione e parsing robusto per alimentare i sistemi a valle.

Sistemi multi-agente

Architetture con più agenti AI specializzati che collaborano. Agenti supervisori, agenti tool-calling, agenti di pianificazione e agenti di esecuzione orchestrati con LangGraph per il massimo controllo.

Casi d'uso

Scenari reali con LangChain

Pipeline RAG in produzione

Sistemi completi di Retrieval Augmented Generation che permettono agli utenti di interrogare in linguaggio naturale ampie basi documentali. Ingestione automatica, chunking adattivo, re-ranking e risposte con fonti citate. Ideale per knowledge base interne, documentazione tecnica e supporto.

Sistemi multi-agente

Architetture con più agenti AI specializzati che collaborano per risolvere compiti complessi. Un agente pianifica, un altro fa ricerca, un altro esegue azioni e un altro verifica i risultati. Orchestrati con LangGraph per il massimo controllo e osservabilità.

Workflow AI complessi

Processi di business automatizzati con più passaggi di AI: classificazione, estrazione, arricchimento, validazione e azione. Ramificazioni condizionali in base al contenuto, human-in-the-loop per le decisioni critiche e checkpoint per il ripristino.

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Processo

Come sviluppiamo con LangChain

Sviluppo iterativo con testing e osservabilità fin dal primo giorno.

Progettazione della pipeline

Mappiamo il tuo processo di business in un grafo LangChain/LangGraph. Definiamo chain, tool, memoria e punti di decisione. Selezioniamo gli LLM e i vector store ottimali.

Sviluppo con valutazioni

Implementiamo la pipeline con test automatizzati a ogni passaggio. Dataset LangSmith per i regression test, valutazioni della qualità con LLM-as-judge e metriche personalizzate.

Integrazione e deploy

Colleghiamo i tuoi sistemi (API, database, file storage), configuriamo LangSmith per la produzione ed eseguiamo il deploy con monitoraggio di costi e latenza.

Iterazione data-driven

Analisi dei trace reali in LangSmith, identificazione dei fallimenti, ottimizzazione di prompt e chain sulla base dei dati di produzione. Miglioramento continuo misurabile.

Tecnologie

Stack LangChain

LangChain LangGraph LangSmith LCEL LangServe Python TypeScript OpenAI Anthropic Pinecone pgvector Chroma Weaviate FAISS Pydantic FastAPI Redis PostgreSQL Docker Kubernetes

Servizi correlati

Tutte le integrazioni RAG Knowledge Base Agenti AI Automazione AI Database Vettoriali

FAQ

Domande frequenti su LangChain

Cos'è LangChain e perché usarlo?

LangChain è un framework open source che fornisce astrazioni e componenti per costruire applicazioni LLM. Invece di effettuare chiamate dirette alle API di OpenAI o Claude, LangChain ti offre strumenti per concatenare più passaggi, connetterti a fonti dati, implementare memoria e creare agenti. Questo accelera lo sviluppo, migliora la manutenibilità e permette di cambiare provider LLM senza riscrivere l'applicazione.

Qual è la differenza tra LangChain e LangGraph?

LangChain è ideale per chain lineari e agenti semplici. LangGraph estende LangChain per workflow con stato complesso: grafi con ramificazioni condizionali, loop, parallelismo e human-in-the-loop. Usa LangGraph quando il tuo flusso non è lineare, quando ti servono checkpoint per il ripristino o quando più agenti devono coordinarsi.

LangChain aggiunge overhead o latenza?

L'overhead di LangChain è minimo rispetto alla latenza delle chiamate LLM. Il framework aggiunge millisecondi, mentre una chiamata a GPT-4 richiede secondi. I benefici in manutenibilità, osservabilità e produttività di sviluppo superano di gran lunga un overhead tecnico trascurabile. Inoltre, con streaming e async nativi, LangChain è ottimizzato per la produzione.

LangSmith è necessario in produzione?

LangSmith è altamente raccomandato in produzione. Ti permette di vedere esattamente cosa fa la tua pipeline a ogni richiesta: quali prompt sono stati inviati, cosa ha risposto l'LLM, quanto è costato e quanto tempo ha richiesto. È essenziale per il debugging, l'ottimizzazione dei costi e il miglioramento continuo della qualità. Senza osservabilità, una pipeline AI in produzione è una scatola nera impossibile da mantenere.

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