Uitgebreide Uitleg
LangChain is het meest populaire framework voor het bouwen van LLM-powered applicaties. Het biedt building blocks om complexe AI systems te maken: chains (sequenties van LLM calls), agents (autonome systemen), memory (gesprekgeschiedenis onthouden), tools (externe integraties), en nog veel meer.
De core concepten: (1) Chains - ketting van stappen zoals "retrieve docs → summarize → answer", (2) Agents - autonome systemen die beslissen welke tools te gebruiken, (3) Memory - chat history, summaries, vector stores, (4) Callbacks - monitoring en logging. LangChain abstraheert de complexiteit weg.
Het ondersteunt alle major LLMs (OpenAI, Anthropic, Google, open-source), heeft integraties met 100+ tools en services, en een actieve community. Voor developers die snel willen prototypen of production-ready AI apps willen bouwen zonder alles from scratch te coderen, is LangChain vaak de go-to keuze.
Praktijkvoorbeeld
Een Nederlandse developer bouwt een company chatbot in 2 dagen met LangChain. Hij gebruikt: RetrievalQA chain (haalt relevante docs op), ConversationBufferMemory (onthoudt gesprek), Google Search tool (voor actuele info), en Slack integration. Zonder LangChain zou dit weken kosten - met LangChain is het 200 regels code.
Veelgebruikte Zoektermen
Gerelateerde Termen
AI Agents
AI Agents
Autonome AI-systemen die zelfstandig taken uitvoeren door te plannen, tools te gebruiken en beslissingen te nemen.
Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Een techniek waarbij een AI-model externe kennisbronnen raadpleegt voordat het een antwoord genereert.
Function Calling
Function Calling / Tool Use
Het vermogen van AI-modellen om externe functies en tools aan te roepen om acties uit te voeren of realtime data op te halen.