LangChain vereinfacht die Entwicklung komplexer LLM-Anwendungen durch modulare Bausteine.
Konzepte
- Chains: Verkettete LLM-Aufrufe
- Agents: Autonome Entscheidungsfindung
- Tools: Externe Funktionen für LLMs
- Memory: Kontexterhaltung
Buchstabe: L
Large Language Model
Large Language Models sind fortschrittliche KI-Systeme, die natürliche Sprache verstehen und generieren können.
Bekannte LLMs
- GPT-4 (OpenAI)
- Claude (Anthropic)
- Gemini (Google)
- LLaMA (Meta)
Latent Space
Der Latent Space ist ein abstrakter Raum, in dem komplexe Daten komprimiert repräsentiert werden.
Eigenschaften
- Ähnliche Konzepte liegen nah beieinander
- Interpolation zwischen Punkten möglich
- Grundlage für generative Modelle
Lead-Generierung-Bot
Lead-Generierung-Bots automatisieren die Erstansprache und Qualifizierung potenzieller Kunden.
Funktionen
- Kontaktdaten erfassen
- Beduerfnisse ermitteln
- Lead-Scoring durchführen
- Termine vereinbaren
Lead-Scoring
Lead-Scoring priorisiert Vertriebsaktivitäten durch Punktevergabe für Leads.
Scoring-Faktoren
- Demografische Daten
- Unternehmensdaten
- Verhaltensbasierte Signale
- Engagement-Level
Llama
Llama ist Metas quelloffene Sprachmodell-Familie.
Versionen
- Llama 2: Basis-Version, kommerziell nutzbar
- Llama 3: Verbesserte Performance
- Code Llama: Spezialisiert auf Code
Staerken
- Lokal betreibbar
- Aktive Community
- Viele Fine-Tuned Varianten
Long-term Memory
Long-term Memory speichert wichtige Informationen dauerhaft für KI-Systeme.
Implementierung
- Vektor-Datenbanken (Pinecone, Weaviate)
- Knowledge Graphs
- Relationale Datenbanken
- Kombinierte Ansaetze
Low-Code Automation
Low-Code Automation demokratisiert die Automatisierung durch visuelle Entwicklung.
Vorteile
- Schnelle Entwicklung
- Keine Programmierkenntnisse noetig
- Drag-and-Drop Interfaces
- Wiederverwendbare Komponenten