Apa Itu LangChain? Cara Kerja & Fiturnya

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Large Language Models (LLM) seperti GPT-4 dari OpenAI telah menjadi tulang punggung berbagai aplikasi AI generatif. Namun, pengembang sering menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan LLM dengan aplikasi, data eksternal, dan alur kerja perangkat lunak. Inilah mengapa LangChain hadir sebagai solusi orkestrasi yang mempermudah pengembangan aplikasi berbasis AI.

Artikel ini akan mengulas secara mendalam tentang LangChain, bagaimana cara kerjanya, dan manfaatnya dalam pengembangan aplikasi berbasis AI.

Apa Itu LangChain?

LangChain adalah framework open source yang memungkinkan pengembang untuk membangun dan mengintegrasikan large language models (LLM) dengan aplikasi AI lainnya. LangChain tersedia dalam bentuk pustaka berbasis Python dan JavaScript, yang dapat digunakan untuk mengembangkan berbagai jenis aplikasi berbasis AI, seperti:

• Chatbot cerdas
• Pencarian berbasis AI
• Sistem tanya-jawab
• Layanan ringkasan teks
• Agen virtual untuk otomatisasi proses robotik (RPA)

LangChain dikembangkan oleh Harrison Chase dan diperkenalkan pada Oktober 2022. Popularitasnya meroket dalam waktu singkat, menjadikannya proyek open-source dengan pertumbuhan tercepat di GitHub pada Juni 2023. Perkembangan ini sejalan dengan meningkatnya adopsi AI generatif, terutama setelah kehadiran ChatGPT dari OpenAI.

LangChain berfungsi sebagai interface umum untuk hampir semua LLM yang tersedia, memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi dengan mudah tanpa harus melakukan pengaturan ulang kode yang kompleks.

Mengapa LangChain Diperlukan?

Meskipun LLM seperti GPT-4, Claude, atau LLaMa sangat canggih, model ini bukanlah aplikasi mandiri. Model-model ini hanya mampu mengolah bahasa berdasarkan pelatihan yang telah dilakukan sebelumnya. Mereka memerlukan integrasi dengan aplikasi lain untuk dapat berfungsi secara optimal.

Contohnya:

1. ChatGPT bukan sekadar model GPT, tetapi juga merupakan aplikasi chatbot yang menggunakan GPT-4 sebagai otaknya.
2. Bing Chat dari Microsoft menggunakan GPT-4, tetapi terintegrasi dengan pencarian web untuk mendapatkan informasi terbaru.

Kelemahan utama dari llm adalah ketidakmampuannya dalam memperbarui data secara otomatis. Jika pengguna membutuhkan informasi terbaru atau data spesifik dari sumber eksternal, model tersebut harus dihubungkan dengan database, API, atau sistem lainnya.
Di sinilah LangChain memainkan peran penting. Dengan LangChain, pengembang dapat:

• Menghubungkan LLM dengan sumber data eksternal, seperti dokumen internal atau API pencarian web.
• Menyusun alur kerja yang kompleks dengan menggabungkan beberapa model AI dalam satu sistem.
• Mengganti model dengan mudah tanpa perlu mengubah banyak kode, memungkinkan eksperimen dengan berbagai LLM.

Tanpa LangChain, integrasi semacam ini harus dilakukan secara manual melalui coding, yang memakan waktu dan berisiko tinggi terhadap kesalahan.

Bagaimana Cara Kerja LangChain?

LangChain menggunakan konsep abstraksi untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi berbasis AI. Abstraksi adalah teknik yang memungkinkan pengembang untuk menggunakan fungsi kompleks tanpa harus memahami semua detail di baliknya.
Sebagai contoh:

• Simbol π (pi) digunakan untuk mewakili rasio keliling lingkaran terhadap diameter tanpa harus menuliskan semua digitnya.
• Termostat memungkinkan pengguna mengatur suhu ruangan tanpa harus memahami rangkaian elektronik di dalamnya.

Dalam LangChain, abstraksi ini diterapkan melalui libary modular yang menyediakan berbagai fungsi siap pakai. Pengembang dapat menggunakan komponen-komponen ini untuk membangun aplikasi AI generatif tanpa harus menulis kode dari nol.

Mengimpor Model Bahasa ke LangChain

Salah satu fitur unggulan LangChain adalah kemampuannya untuk mengimpor hampir semua large language model dengan mudah. LangChain menyediakan antarmuka standar yang memungkinkan pengembang mengganti model tanpa harus mengubah banyak kode.
Langkah-langkah Mengimpor LLM ke LangChain:

1. Dapatkan API Key
   Untuk menggunakan model seperti GPT-4 atau Claude, pengguna perlu mendaftar ke penyedia layanan dan mendapatkan API key.
2. Gunakan Interface LangChain
   LangChain menyediakan class LLM yang memungkinkan pengembang untuk menghubungkan API model dengan aplikasi mereka.
3. Ganti Model dengan Mudah
   Jika pengguna ingin mencoba model lain, cukup mengganti API key dan konfigurasi model, tanpa harus menulis ulang kode dari nol.
   Beberapa model open-source yang bisa digunakan tanpa biaya tambahan melalui LangChain meliputi:
   
   • BLOOM (BigScience)
   • LLaMa (Meta AI)
   • Flan-T5 (Google)
   • Selain itu, IBM Watsonx juga menawarkan berbagai model AI open-source yang dapat diintegrasikan langsung dengan LangChain melalui WatsonxLLM class.

Fitur-Fitur Utama LangChain

1. Prompt Template
   Salah satu aspek penting dalam LangChain adalah prompt template, yang merupakan cara untuk menyusun instruksi bagi model AI agar menghasilkan respons yang sesuai.

   Dalam dunia prompt engineering, menyusun instruksi yang efektif menjadi kunci utama agar model dapat memahami konteks dan menghasilkan output yang relevan. PromptTemplate dalam LangChain memungkinkan pengguna untuk:

   • Menghindari penulisan ulang perintah secara manual.
   • Menyusun elemen penting dalam format yang lebih terstruktur.
   • Membuat contoh (few-shot prompting) untuk memandu model dalam merespons.

   Misalnya, jika kita ingin membuat model AI yang selalu menjawab dalam format tertentu, kita dapat menggunakan prompt template yang sudah diformat sebelumnya.

   Dalam LangChain, PromptTemplate digunakan untuk menyusun prompt yang lebih efisien, misalnya:

   from langchain import PromptTemplate
   template = PromptTemplate(
       input_variables=["nama"],
       template="Halo {nama}, bagaimana kabarmu hari ini?"
   )

   Dengan template ini, pengembang bisa dengan mudah menghasilkan berbagai variasi prompt tanpa menulis ulang secara manual.

2. Chains: Menghubungkan Berbagai Komponen AI
   LangChain memiliki konsep utama yang disebut chains (rantai). Chains berfungsi untuk menghubungkan LLM dengan berbagai komponen lain dalam sebuah alur kerja.

   Jenis chain yang paling dasar adalah LLMChain, yang hanya memanggil model AI berdasarkan template prompt yang telah ditentukan.

   Misalnya, jika Anda menyimpan sebuah prompt dengan nama "ExamplePrompt" dan ingin menjalankannya menggunakan model Flan-T5, Anda dapat mengimpor LLMChain dari langchain.chains, lalu mendefinisikan:

   from langchain.chains import LLMChain
   chain_example = LLMChain(llm=flan-t5, prompt=ExamplePrompt)

   Untuk menjalankan chain dengan input tertentu, cukup panggil:

   chain_example.run("input")
   

   Jika ingin menggunakan output dari satu fungsi sebagai input untuk fungsi berikutnya, Anda bisa menggunakan SimpleSequentialChain. Setiap fungsi dalam chain dapat menggunakan prompt yang berbeda, alat yang berbeda, parameter yang berbeda, atau bahkan model yang berbeda sesuai kebutuhan. Hal ini memungkinkan model AI untuk melakukan tugas yang lebih kompleks, seperti menyusun informasi dari beberapa sumber sebelum memberikan jawaban akhir.

   Misalnya, Anda ingin membuat chatbot yang bisa menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen. Langkah-langkahnya adalah:
   • Mengambil dokumen dari database.
   • Menganalisis isi dokumen.
   • Menghasilkan jawaban berdasarkan dokumen tersebut.

   Fitur Chains dalam LangChain memungkinkan kita menghubungkan beberapa langkah ini secara otomatis.

3. Indexes: Menghubungkan AI dengan Sumber Data Eksternal
   Meskipun LLM dapat menghasilkan jawaban yang cerdas, model ini sering kali memiliki keterbatasan dalam mengakses informasi terbaru atau data spesifik. Oleh karena itu, LangChain menyediakan fitur indexes, yang memungkinkan model untuk mengakses berbagai sumber data eksternal, seperti:
   
   • Dokumen internal perusahaan
   • Email dan database khusus
   • Situs web dan jurnal akademik

   Dengan menggunakan document loaders, LangChain dapat mengambil data dari berbagai platform seperti Google Drive, Dropbox, YouTube, PubMed, dan lainnya.

   Selain itu, untuk meningkatkan efisiensi dalam mencari informasi, LangChain juga menyediakan vector databases, yang memungkinkan penyimpanan dan pencarian data dalam bentuk vektor. Dengan cara ini, model AI dapat mencari informasi dengan cepat meskipun datanya sangat besar.

4. Retrieval: Mengambil Informasi dengan Cepat dan Akurat
   Setelah data eksternal terhubung, langkah berikutnya adalah memungkinkan AI untuk mengambil dan mengintegrasikan informasi yang relevan sesuai kebutuhan.LangChain mendukung teknik retrieval-augmented generation (RAG), yang memungkinkan model AI untuk:
   
   • Menerima kueri dalam bentuk teks
   • Menemukan dokumen atau informasi yang paling relevan
   • Menggunakan informasi tersebut dalam menjawab pertanyaan

   Misalnya, jika pengguna bertanya tentang tren terbaru dalam kecerdasan buatan, model dapat mencari data terkini dari database atau artikel ilmiah sebelum memberikan jawaban.

5. Memory: Membantu AI Mengingat Percakapan Sebelumnya
   Secara default, model LLM tidak memiliki ingatan jangka panjang terhadap percakapan sebelumnya. Hal ini berarti setiap kali kita berbicara dengan AI, model tidak akan mengingat diskusi sebelumnya kecuali informasi tersebut diberikan kembali dalam prompt. LangChain mengatasi masalah ini dengan fitur memory, yang memungkinkan model untuk menyimpan:
   
   • Seluruh riwayat percakapan
   • Ringkasan percakapan sebelumnya
   • Hanya beberapa interaksi terakhir yang relevan

   Misalnya, jika Anda berbicara dengan chatbot tentang rencana perjalanan:

   🗨️ Anda: "Saya ingin berlibur ke Jepang, apa rekomendasi tempat wisatanya?"
   🤖 Chatbot: "Saya merekomendasikan Tokyo, Kyoto, dan Osaka."
   🗨️ Anda: "Bagaimana dengan tempat wisata kuliner di sana?"

   Tanpa Memory, chatbot akan lupa bahwa Anda berbicara tentang Jepang.

   Dengan fitur ini, chatbot berbasis LangChain dapat menawarkan pengalaman yang lebih alami karena dapat mengingat percakapan sebelumnya dan memberikan tanggapan yang lebih kontekstual.

6. Agents: Memungkinkan AI Bertindak Secara Otomatis
   LangChain juga memiliki fitur agents, yang memungkinkan model AI untuk bertindak sebagai mesin pemecah masalah.

   Saat membangun agent, kita dapat menentukan:

   • Alat yang dapat digunakan oleh AI (misalnya, akses ke Google Search atau database tertentu).
   • Jenis input yang akan diterima (seperti perintah pengguna atau pertanyaan spesifik).
   • Langkah-langkah yang telah dilakukan sebelumnya, sehingga AI dapat menyesuaikan responsnya.

   Dengan menggunakan agents, AI dapat mengambil keputusan dan menjalankan tugas secara otomatis.

7. Tools: Memperluas Kemampuan AI
   Meskipun AI sangat canggih, model seperti ChatGPT memiliki keterbatasan, seperti:
   
   • Tidak memiliki akses ke informasi terbaru.
   • Kurang memahami konsep khusus dalam bidang tertentu.
   • Kesulitan dalam melakukan perhitungan matematika yang kompleks.

   LangChain menyediakan berbagai tools yang memungkinkan AI untuk mengatasi keterbatasan ini, seperti:

   • Wolfram Alpha: Untuk perhitungan matematis dan visualisasi data.
   • Google Search: Untuk mengakses informasi real-time dari internet.
   • OpenWeatherMap: Untuk mendapatkan informasi cuaca terkini.
   • Wikipedia: Untuk mencari informasi dari artikel ensiklopedia.

   Dengan tools ini, AI dapat memberikan jawaban yang lebih akurat dan up-to-date.

8. LangSmith: Meningkatkan Kualitas Aplikasi AI
   LangChain juga memiliki LangSmith, yang dirilis pada tahun 2023. LangSmith membantu pengembang dalam:
   
   • Melacak setiap panggilan model AI untuk menemukan kesalahan.
   • Menguji berbagai konfigurasi model untuk melihat performa terbaik.
   • Mengoptimalkan biaya pemrosesan AI agar lebih efisien.

Cara Memulai dengan LangChain

LangChain adalah proyek open-source yang dapat digunakan secara gratis. Untuk memulai, kita bisa mengunduh kode sumbernya dari GitHub atau menginstalnya langsung di Python dengan perintah:

pip install langchain

Jika ingin menginstal semua dependensi yang tersedia, gunakan perintah:

pip install langchain[all]

Kunjungi docs.langchain.com untuk tutorial lengkap.

Penggunaan LangChain: Inovasi AI dalam Berbagai Skenario

LangChain adalah framework canggih yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi AI berbasis large language model(LLM) dengan lebih efisien. Salah satu keunggulan utama LangChain adalah kemampuannya untuk menghubungkan AI dengan berbagai sumber data dan alat eksternal, sehingga model AI dapat bekerja secara lebih kontekstual dan akurat.

Di berbagai industri, LangChain telah digunakan untuk menciptakan aplikasi cerdas yang mampu mengoptimalkan produktivitas, meningkatkan interaksi dengan pengguna, serta mendukung otomatisasi proses bisnis. Berikut adalah beberapa penerapan LangChain yang paling menarik dan bermanfaat di dunia nyata.

1. Chatbot yang Lebih Cerdas dan Kontekstual
   Chatbot berbasis AI telah banyak digunakan di berbagai sektor, mulai dari layanan pelanggan, e-commerce, hingga pendidikan. Namun, chatbot tradisional sering kali memberikan jawaban yang kurang relevan karena hanya mengandalkan data yang ada dalam model bahasa besar.

   Bagaimana LangChain Membantu?

   • Integrasi dengan API dan database: Chatbot dapat mengambil informasi dari dokumen internal, sistem CRM, atau data eksternal seperti Wikipedia, Google Search, dan arsip berita.
   • Memahami konteks percakapan: Dengan fitur Memory, chatbot bisa mengingat percakapan sebelumnya untuk memberikan jawaban yang lebih alami.
   • Menjalankan tugas tambahan: Chatbot dapat melakukan analisis data, pemesanan layanan, atau pengisian formulir otomatis berdasarkan permintaan pengguna.

   Contoh Penggunaan:

   • Asisten Virtual Perusahaan: Chatbot internal yang dapat menjawab pertanyaan karyawan berdasarkan dokumen HR dan kebijakan perusahaan.
   • Layanan Pelanggan Otomatis: Chatbot yang dapat memahami keluhan pelanggan dan memberikan solusi tanpa perlu campur tangan manusia.
   • Tutor AI di Pendidikan: Chatbot interaktif yang dapat membantu siswa belajar dengan memberikan penjelasan berbasis sumber akademik.
2. Ringkasan Teks Secara Otomatis
   Di era informasi yang serba cepat, banyak orang kesulitan membaca teks panjang seperti artikel akademik, laporan bisnis, atau transkrip wawancara. LangChain dapat membantu dengan fitur automated text summarization, yang memungkinkan model AI meringkas dokumen panjang menjadi poin-poin utama.

   Bagaimana LangChain Membantu?

   • Ringkasan artikel akademik: AI dapat membaca makalah ilmiah dan menyajikan poin-poin utama dalam format yang lebih mudah dipahami.
   • Ringkasan email masuk: Membantu profesional dan eksekutif menghemat waktu dengan membaca hanya bagian penting dari email.
   • Ringkasan transkrip rapat: Memudahkan tim untuk memahami isi pertemuan tanpa harus mendengarkan rekaman secara penuh.

   Contoh Penggunaan:

   • Asisten Peneliti: AI yang dapat menganalisis ratusan makalah ilmiah dan merangkum temuan penting.
   • Asisten Produktivitas: AI yang secara otomatis meringkas email dan laporan untuk eksekutif.
   • Media & Jurnalisme: AI yang dapat meringkas berita dan laporan investigasi dalam bentuk poin-poin utama.
3. Penjawab Pertanyaan Berbasis Data yang Akurat
   Banyak perusahaan dan institusi memiliki database besar yang berisi dokumen penting, laporan teknis, atau informasi produk. Tantangannya adalah bagaimana mengakses informasi tersebut dengan cepat dan akurat.
   Dengan LangChain, AI dapat bertindak sebagai penjawab pertanyaan otomatis yang dapat mencari jawaban dalam dokumen internal atau sumber data eksternal seperti arXiv, PubMed, atau Wolfram Alpha.

   Bagaimana LangChain Membantu?

   • Mencari jawaban dalam dokumen internal: AI bisa membaca manual produk, kebijakan perusahaan, atau arsip hukum untuk menjawab pertanyaan pengguna.
   • Mengakses basis pengetahuan eksternal: AI dapat menarik informasi dari jurnal ilmiah, basis data medis, atau sumber hukum.
   • Menghindari jawaban tidak akurat: Dengan fitur Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI bisa memverifikasi jawaban sebelum memberikan respons.

   Contoh Penggunaan:

   • Asisten Hukum: AI yang dapat mencari pasal hukum atau dokumen perjanjian berdasarkan pertanyaan pengguna.
   • Sistem Bantuan Teknis: AI yang dapat menjawab pertanyaan teknis berdasarkan dokumentasi produk atau manual pengguna.
   • Layanan Kesehatan: AI yang dapat memberikan referensi medis dari jurnal ilmiah dan studi terbaru.
4. Augmentasi Data untuk Pelatihan Machine Learning
   Salah satu tantangan dalam pengembangan model AI dan machine learning adalah kurangnya data pelatihan yang berkualitas. LangChain dapat digunakan untuk membuat data sintetik yang menyerupai data nyata, membantu pengembang dalam melatih model AI dengan lebih baik.

   Bagaimana LangChain Membantu?

   • Membuat data sintetik berkualitas tinggi: AI dapat menghasilkan teks, dialog, atau skenario yang menyerupai data asli.
   • Mengatasi masalah data terbatas: Berguna dalam industri yang memiliki sedikit data, seperti kesehatan atau hukum.
   • Mempercepat proses pelatihan model AI: Dengan data tambahan, model machine learning dapat belajar lebih cepat dan akurat.

   Contoh Penggunaan:

   • Pelatihan AI di Layanan Pelanggan: Model AI dapat dilatih dengan dialog sintetis yang menyerupai interaksi pelanggan nyata.
   • Simulasi Kasus Hukum: AI dapat menciptakan skenario hukum untuk melatih pengacara atau mahasiswa hukum.
   • Pengembangan AI di Medis: AI dapat menghasilkan data sintetik berbasis rekam medis untuk penelitian medis tanpa mengungkap data pasien asli.
5. Agen Virtual yang Dapat Mengotomatisasi Proses
   Dengan kemampuan integrasi ke berbagai sistem Robotic Process Automation (RPA), LangChain dapat digunakan untuk membuat agen virtual yang mampu menjalankan proses secara otomatis berdasarkan masukan pengguna.
   Bagaimana LangChain Membantu?
   
   • Menjalankan tugas administratif: AI dapat mengisi formulir, mengelola jadwal, atau melakukan reservasi secara otomatis.
   • Menganalisis data dan menghasilkan laporan: AI dapat mengekstrak data dari spreadsheet dan membuat laporan ringkasan.
   • Membantu proses pengambilan keputusan: AI dapat memberikan rekomendasi berdasarkan analisis data.

   Contoh Penggunaan:

   • Asisten Bisnis Otomatis: AI yang dapat mengelola email, jadwal rapat, dan tugas administratif lainnya.
   • Sistem HR Otomatis: AI yang dapat memproses aplikasi lamaran kerja dan menjadwalkan wawancara secara otomatis.
   • Pengelolaan Inventaris: AI yang dapat memantau stok barang dan memberikan notifikasi saat perlu restock.

Kesimpulan
LangChain adalah framework open-source yang sangat berguna bagi pengembang yang ingin membangun aplikasi berbasis AI dengan cepat dan efisien. Dengan menyediakan abstraksi modular, LangChain memungkinkan integrasi LLM dengan sumber data eksternal dan aplikasi lain tanpa harus menulis kode yang kompleks.

Dengan semakin berkembangnya AI generatif, LangChain akan terus menjadi alat penting dalam pengembangan aplikasi berbasis model bahasa besar. Jika Anda seorang pengembang yang tertarik dengan AI, menguasai LangChain bisa menjadi langkah awal untuk membangun aplikasi AI yang lebih canggih dan efisien!