# Примеры LangChain

Примеры фреймворка разработки ИИ-приложений с использованием LangChain для создания приложений на основе LLM

> Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/samples/langchain

- **Категория:** ИИ и машинное обучение

- **Ключевые слова:** langchain, ии, llm, цепочки, агенты, память, векторные-хранилища, промпты

## Обзор

Примеры фреймворка разработки ИИ-приложений с использованием LangChain для создания приложений на основе LLM

## Примеры

- **Основы LangChain и Базовые Цепочки**: Основные концепции и реализации базовых цепочек включая LLM-цепочки, шаблоны промптов и простые последовательные цепочки
- **Агенты и Инструменты LangChain**: Продвинутая реализация агентов с кастомными инструментами, веб-поиском, интеграцией API и мультиагентными системами
- **Векторные Хранилища и RAG с LangChain**: Интеграция векторных баз данных с RAG (Retrieval-Augmented Generation) используя Chroma, Pinecone и кастомные векторные хранилища

## Когда использовать

- Use this sample set when you want reference inputs for Примеры LangChain.
- Use it to preview output formats and compare related sample variants.

## Как это работает

- Open a sample entry to inspect the prepared example payload or asset.
- Compare it with related tools to understand how the workflow connects.

## Сценарии использования

- Основы LangChain и Базовые Цепочки
- Агенты и Инструменты LangChain
- Векторные Хранилища и RAG с LangChain

## Частые вопросы

### What is included in Примеры LangChain?

This page includes curated sample entries, related tools, and neighboring sample collections for Примеры LangChain.

## Связанные материалы

- [Примеры Gradio](https://elysiatools.com/ru/samples/gradio): Примеры быстрого развертывания моделей машинного обучения с использованием Gradio для создания интерактивных веб-интерфейсов с минимальным кодом
- [Примеры Streamlit](https://elysiatools.com/ru/samples/streamlit): Примеры фреймворка Python-приложений для данных для создания интерактивных веб-приложений с минимальным кодом для науки о данных и машинного обучения