LangChain и RAG: как связать генеративный ИИ с базами знаний в 2025 году

В нашей прошлой статье мы рассказали вам, в чем заключается мощь системы RAG для оптимизации датасета LLM без использования дообучения. Однако важно понимать, что RAG хоть и является крайне востребованным инструментом при работе с нейросетями, но получить его “из коробки” получается далеко не всегда. Чтобы разработчики могли удобно и быстро внедрять RAG в свои ИИ-приложения, умельцы из opensource-сообщества во главе с Харрисон Чейзом в 2022 году создали уникальный фреймворк — LangChain, который быстро стал одним из самых популярных инструментов как в среде стартапов и энтузиастов, так и в корпоративных инфраструктурах. LangChain является не просто очередной ИИ-библиотекой, а целой экосистемой, предоставляющей готовые компоненты, такие как ретриверы, агенты и различные интеграции для работы с языковыми моделями с доступом к информации из внешних баз знаний. По сути, LangChain можно вполне назвать RAG-конструктором, где любой пользователь может создать собственную LLM, знания которой неограничены базовым датасетом. В этой статье мы расскажем вам, почему LangChain стал таким популярным, что входит в его архитектуру, подробно объясним суть работы его компонентов и поделимся несколькими сценариями использования LangChain.

ИИ-фреймворков для RAG очень много: Haystack, RAGFlow, R2R и так далее. Глядя на такое многообразие, может показаться неочевидным, почему именно LangChain обрел наибольшую популярность. На самом деле, широкое признание LangChain в ИИ-сообщество обусловлено несколькими ключевыми факторами. Прежде всего, это его модульность. Фреймворк предлагает готовые, совместимые друг с другом компоненты, напоминающие детали конструктора Lego. Для построения RAG вам не нужно с нуля писать код для векторизации текста, семантического поиска или взаимодействия с API LLM вроде openai langchain. Вместо этого вы используете готовые блоки: загрузчики документов, сплиттеры для чанкинга, модели для создания эмбеддингов, ретриверы и сами LLM. Даже самые сложные ИИ-приложения с интегрированными RAG-системами создаются в считанные часы благодаря модульному функционалу LangChain. Этот подход значительно ускоряет разработку и снижает порог входа. 

Кроме того, огромную роль играет активное сообщество langchain community и качественно разработанная техническая документация. Разработчики, движимые огромным энтузиастом, постоянно добавляют новые интеграции с векторными базами данных (Pinecone, Chroma), инструментами (Apache Spark, SQL) и локальными LLM-движками (Ollama, LM Studio, vLLM), расширяя совместимость и функционал фреймворка. Наличие таких компонентов, как langchain agents и langchain tools, превращает простой RAG в агентную систему, способную не только отвечать на вопросы, но и выполнять сложные действия, вроде анализа графиков, диаграмм, поиска информации в сети. 

Итак, мы убедились, что LangChain предлагает удобный инструментарий и передовой функционал. Теперь давайте посмотрим, из каких конкретно компонентов собирается архитектура RAG-приложений через LangChain.

Типичный пайплайн RAG на LangChain состоит из нескольких последовательных этапов. 

• Первый этап — это загрузка и подготовка данных. Исходные документы разбиваются на более мелкие фрагменты (чанки) с помощью встроенных сплиттеров, таких как RecursiveCharacterTextSplitter. Это критически важный шаг в каждой RAG-системе, так как размер и качество чанков напрямую влияют на точность поиска данных. Одновременно с этим текстовые фрагменты преобразуются в числовые векторы (эмбеддинги) с использованием моделей вроде OpenAI text-embedding-3-small или открытых аналогов.
• Второй этап — сохранение векторов в специальную базу данных, оптимизированную для быстрого семантического поиска. LangChain поддерживает все популярные решения, включая FAISS, Pinecone, Qdrant и Chroma. Каждая из этих баз становится основой для ретривера — компонента, который по запросу пользователя находит в векторном хранилище наиболее релевантные чанки.
• Третий этап — генерация ответа. LangChain получает найденные ретривером фрагменты текста, формирует из них обогащенный контекст и передает его вместе с оригинальным вопросом пользователя в большую языковую модель. Модель, будь то openai langchain через GPT-4o или локальная Llama* 4 через llama.cpp, генерирует финальный, точный и контекстуализированный ответ. 

Да, тот же самый функционал имеют стандартные RAG-системы, но важно подчеркнуть, что даже начинающий разработчик может собрать такой рабочий пайплайн буквально в 50-100 строк кода на Python. Сейчас мы разобрали базовый пайплайн, но настоящая мощь LangChain раскрывается, когда мы добавляем в систему агентов и дополнительные инструменты.

Классический RAG эффективен для вопросов по содержимому документов, но что, если системе нужно выполнить расчет, запросить данные из базы или взаимодействовать с внешним API? Здесь на помощь приходят агенты и инструменты LangChain. Агент — это интеллектуальный компонент, который не просто передает данные в LLM, а поручает ей составить план действий для решения задачи. LLM использует так называемое Reason-Act (рассуди-действуй) расширение, чтобы решить, какой инструмент применить в данный момент.

Инструментом (langchain tools) может быть что угодно: функция поиска в интернете, модуль для выполнения SQL-запросов (реализуя sql + rag), калькулятор или даже другой ретривер. Это открывает путь к созданию так называемого Agentic RAG, где система может, например, сначала найти в документации нужный параметр, а затем с помощью другого инструмента рассчитать на его основе значение. Для построения сложных, многошаговых агентов идеально подходит библиотека LangGraph. Она позволяет описывать агентов в виде графов потоков данных, обеспечивая надежность и контроль над выполнением задач. Другими словами, агенты делают RAG-систему по-настоящему “умной” и кратно улучшают ее возможности в решении реальных бизнес-задач. Однако вся эта интеллектуальная надстройка бесполезна, если на фундаментальном уровне неверно настроена работа с ретриверами и чанкингом.

Эффективность всей RAG-системы напрямую зависит от того, насколько релевантную информацию находит ретривер. А это, в свою очередь, определяется стратегией чанкинга. Помимо простого разделения информации по символам, LangChain поддерживает более продвинутые методы разделения данных:

• Семантический чанкинг (semantic chunking rag) пытается разбивать текст на логически цельные фрагменты, сохраняя смысловое единство. 
• Рекурсивное разделение сначала дробит документ на крупные части (например, по заголовкам), а затем каждую из них — на более мелкие. 
• Для сохранения контекста между блоками часто используется техника перекрытия чанков (overlap rag), когда конец одного фрагмента частично повторяет начало следующего.
• Для повышения точности применяются техники повторного ранжирования (reranking). 
• После первоначального векторного поиска можно использовать специализированную модель, такую как Cohere Rerank или bge-reranker, чтобы переупорядочить результаты и оставить только самые релевантные. 
• Мощная система HyDE (Hypothetical Document Embeddings) позволяет LLM сначала генерировать гипотетический ответ на вопрос, а затем запускает поиск документов, похожих на этот сгенерированный текст. 

Понимание этих методов позволяет тонко настраивать извлечение контента из массива знаний, что открывает дорогу для реализации разнообразных сценариев применения LangChain.

Гибкость и мощность LangChain находят свое место в самых разных областях применения. Наиболее распространенный кейс — это умные чат-боты для внутренней и клиентской документации. Такие ассистенты, построенные на python langchain, позволяют сотрудникам и пользователям быстро получать точные ответы из объемных мануалов и баз знаний (подобная система есть на сайтах Intel, Nvidia и AMD). Другой важный сценарий — корпоративные ассистенты для быстрой аналитики, которые агрегируют данные из отчетов и генерируют сводки. Для сред, требующих максимальной конфиденциальности или работы в условиях ограниченного подключения к интернету, LangChain легко интегрируется с локальными LLM-движками, такими как Ollama или LM Studio, реализуя ollama rag или lm studio rag сценарии. В продакшн-развертываниях фреймворк может быть связан с высокопроизводительными инференс-серверами вроде vLLM для обеспечения высокой пропускной способности. Эти примеры доказывают, что LangChain — это не только инструмент для прототипирования, но и надежное решение для промышленной эксплуатации, способное решать реальные бизнес-задачи.

LangChain в 2025 году подтвердил свой статус основного инструмента для передовых построения RAG-систем. Он предлагает разработчикам готовый, модульный фреймворк, который значительно ускоряет создание интеллектуальных приложений, оптимизированных для быстрого поиска в базах знаний. От базового пайплайна, включающего чанкинг, векторизацию и поиск с помощью langchain retrievers, система может быть расширена до мощных агентных архитектур, способных выполнять сложные рассуждения и многоэтапные действия, а активное сообщество и постоянное развитие экосистемы гарантируют, что инструмент остается актуальным еще долгое время. Однако важно отметить, что LangChain — не единственный игрок на этом поприще. Для решения специфических задач, особенно связанных с глубокой работой с данными, достойной альтернативой является LlamaIndex. В следующих материалах мы проведем детальное сравнение langchain rag и llamaindex rag, чтобы помочь вам выбрать оптимальный инструмент для вашего проекта, а также затронем перспективные направления вроде graph rag.