Почему Langchain НЕ подходит для продакшена

LangChain — это фреймворк для работы с языковыми моделями, который особенно полезен для построения цепочек задач, интеграции с внешними системами (например, базами данных или API) и разработки прототипов. Однако его использование в продакшене может вызывать трудности. Так почему Langchain НЕ подходит для использования на проде?

Краткий ответ

По той же причине, по которой вы не стали бы запускать сервер в своем подвале. Попытка создать и запустить собственную систему RAG (Retrieval Augmented Generation — дополненная генерация с извлечением данных) означает, что вам придется решать все задачи, связанные с продом.

Если хотите разобраться, как эффективно внедрять ИИ в бизнес и получать реальные финансовые результаты, присоединяйтесь к бесплатному практикуму «Промпт-инжиниринг: что можно делать с внедрением ИИ в бизнес-процессы компаний в 2025 году». Мы создадим AI-ассистента вместе с участниками и покажем конкретные бизнес-задачи, которые можно автоматизировать с помощью ИИ, разберем ключевые сервисы, необходимые навыки и реальную пользу для бизнеса. В конце практикума вы получите подборку полезных промптов и примеры успешных внедрений, а также бесплатный доступ в чат-бот с ChatGPT 4-o. Регистрируйтесь и узнаете, как использовать ИИ на максимум!

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Проблемы с Langchain

1. Галлюцинации

Борьба с галлюцинациями требует принятия мер против галлюцинаций на каждом шаге конвейера RAG. Галлюцинации не просто означают «добавьте это в запрос».

При каждом решении, которое вы будете принимать, — от загрузки данных до финального ответа, — спрашивайте себя: «Как это повлияет на галлюцинации?»

2. Проблемы с вводом данных

Загрузка PDF-документов выглядит простой задачей. Но когда дело доходит до продакшен-использования, и вы импортируете тысячи документов и веб-страниц, работает ли загрузка без сбоев? Каждый документ можно отследить с помощью четкой системы аудита? Устойчив ли конвейер к сбоям? Как обновить или переработать документ?

Пока все внимание СМИ приковано к ИИ, в реальности, когда речь заходит о запуске продакшен-конвейера RAG, скрытой угрозой оказывается именно загрузка данных. Есть причина, почему загрузка данных занимает почти 40% инженерного времени. Все потому, что у каждого формата данных и источника есть свои особенности.

Например, попробуйте загрузить видео с YouTube. Вы быстро поймете, насколько это сложная задача.

Langchain имеет целых пять разных парсеров PDF. Никто не знает, какой из них использовать и при каких условиях. Эти решения часто ложатся на плечи разработчиков.

3. Цитаты / источники

Langchain хорош тем, что вы можете быстро создать прототип и продемонстрировать результаты за очень короткое время. А потом вы попытаетесь показать это начальнику или генеральному директору, и получите первый вопрос: «Откуда взялся этот ответ?» или «Как он был вычислен?» или (что еще хуже!) «Подождите, это вообще не имеет смысла!».

Решение: четкие цитаты и источники ответов. Langchain не сделает это за вас. Вы сами должны построить алгоритм цитирования и обеспечить прозрачность и доверие к ответам.

4. Проблемы релевантности запросов

Большинство учебников по конвейерам RAG фокусируются на «идеальном случае». Но в реальной жизни пользователи не всегда знают, как правильно формулировать запросы. Они вводят запросы вроде «Хмм — ок», «Да, расскажи больше», «2», «Да», «Тот», «Ок — да»…

Если вы явно не построили процесс для понимания намерений пользователя, обычные пользователи будут общаться с чат-ботом, как они это делают в чате с реальным человеком.

Что еще хуже: некоторые пользователи просто не умеют вести разговор. Даже если у них есть четкие запросы в голове, это не означает, что так будет и в диалоге. Знает ли ваш бот, как вовлечь пользователя и действительно помочь? Здесь явно понадобятся оценки NPS.

5. Обслуживание и MLOps

Эта часть часто игнорируется, но каждый раз, когда OpenAI выпускает новую функцию или модель, с вашим RAG-конвейером может что-то произойти. А может, и нет, в этом вся проблема. Вы не знаете, как обновление повлияет на вашу работу.

Кроме этого возникают и другие вопросы. Как вы решаете проблемы с ограничениями скорости запросов? Или проблемы с недоступностью API? И как ответить на вопрос начальника: «Эй, почему бот отвечает так на этот вопрос»?

6. Экономия на масштабе

Облачные платформы любят за то, что огромная статья бюджета на их разработку распределяется между миллионами клиентов. Мы получаем то, что нужно, за гораздо меньшую цену, чем если бы запускали все сами.

То же самое можно сказать и об API OpenAI. OpenAI потратил миллионы на создание LLM, но для клиентов цена доступная.

Когда OpenAI устраняет проблему в своем LLM, мы все получаем от этого выгоду. Когда возникает проблема в вашем собственном RAG-конвейере, вы берете на себя все расходы на разработку.

Вот почему запуск Langchain в продакшене так дорог: каждую маленькую проблему приходится решать вам и вашей команде!

7. Безопасность

Одно из преимуществ Langchain — вы можете контролировать безопасность данных ваших документов. Поэтому можно запускать Langchain внутри собственного VPC или на локальной инфраструктуре.

Однако есть три аспекта безопасности:

• Безопасность данных

Загрузка и последующее удаление ваших документов и ресурсов. Также безопасность данных в покое для ваших фрагментов и векторов. А если понадобится удалить личных данных (PII) и/или анонимизация, то это тоже нужно будет реализовать. Ничего слишком сложного, но это требует ресурсов.

• Безопасность чата

Если чат-бот используется ненадежными пользователями, есть ли у вас встроенная защита чата? В частности, защита от неприемлемых запросов (NSFW) или попыток взлома?

• Безопасность доступа к чату

Теперь, когда чат-бот построен, кто может к нему получить доступ? У вас есть система единого входа (SSO)? Или функция доступа через Teams? Кто имеет доступ, и фиксируется ли это в журналах и аудитах? Будете ли вы разрабатывать всю систему контроля доступа?

8. Аудит и аналитика

Наибольшим препятствием для внедрения генеративного ИИ сейчас выступают CISO (руководители по информационной безопасности), которые блокируют развертывание (слишком много страха, неопределенности и сомнений!).

Включает ли ваш план развертывания полный аудит, чтобы отслеживать, что говорит ИИ, и другие аспекты доступа? Планируете ли вы внедрить панель управления и аналитику для получения инсайтов из журналов чатов? (Особенно когда начальник или другие заинтересованные стороны спрашивают: «Что вообще происходит в боте?»)

9. Непрерывная разработка

Кто будет отвечать за постоянное обслуживание и разработку по мере развития технологий? OpenAI (и другие компании) выпускают новые функции почти каждую неделю. Кто следит за этим и включает новые функции или закрывает устаревшие после того, как ваше решение было развернуто?

В каких случаях вам подойдет LangChain?

LangChain отлично подходит для:

• Прототипирования: быстрое создание MVP (минимально жизнеспособного продукта).
• Обучения: понять, как работают цепочки языковых моделей и интеграции.
• Инструментов для внутреннего использования: например, автоматизация рабочих процессов, где стабильность и высокая нагрузка не критичны.

Когда лучше избегать работы с LangChain?

Если вы создаете масштабируемую, высоконагруженную, критически важную систему, то LangChain может быть не лучшим выбором. В таких случаях стоит рассмотреть специализированные фреймворки или разработку решения с нуля, чтобы учесть все требования.

Заключение

LangChain — отличный инструмент для старта и прототипирования, но в прод его нужно внедрять с осторожностью и дополнительной доработкой.