Сервер для LangChain AI-агентов

LangChain покрывает все аспекты разработки AI-приложений:

• LLM wrappers: Единый интерфейс для OpenAI, Anthropic, Ollama, vLLM, llama.cpp, Hugging Face.
• Prompt templates: Шаблонизация промптов с переменными, few-shot learning, output parsing.
• Chains: Композиция последовательных вызовов LLM с передачей контекста.
• Agents: Автономные системы, выбирающие инструменты для решения задачи. ReAct, OpenAI Functions, Plan-and-Execute.
• Memory: Хранение истории диалога с разными стратегиями - buffer, summary, vector retrieval.
• Document loaders: Загрузка PDF, DOCX, HTML, баз данных, S3, Notion, Slack, GitHub.
• Vector stores: Интеграция с Qdrant, ChromaDB, Pinecone, Weaviate, pgvector.
• Tools: Готовые интеграции с поиском, calculator, API, SQL, shell, Python REPL.

На сервере Anubiz Host можно запускать любой компонент стека локально без зависимости от внешних API.

Retrieval-Augmented Generation позволяет LLM работать с актуальными данными:

• Embedding модель: sentence-transformers, BGE, E5 локально на CPU или GPU. Никакой OpenAI Embeddings API.
• Vector store: Qdrant в Docker - production-grade, поддержка фильтров, hybrid search.
• Document processing: Unstructured.io или LlamaIndex для парсинга PDF, OCR, table extraction.
• Chunking: Семантическая нарезка документов с overlap для сохранения контекста.
• LLM: Ollama с Llama 3 70B или Mixtral для генерации ответов на основе retrieved контекста.
• Reranking: bge-reranker или Cohere alternative для улучшения качества retrieval.
• Eval: Ragas или DeepEval для измерения качества RAG-системы.

Anubiz Host разворачивает полный RAG-стек в Docker Compose с интеграцией через nginx и API-ключи. Корпоративные данные не покидают периметр сервера.

Перевод LangChain-приложений из прототипа в production требует внимания к деталям:

• FastAPI или LangServe: REST API для приложения с auto-generated OpenAPI документацией.
• Очередь задач: Celery с Redis для асинхронной обработки длинных запросов.
• Кэширование: Redis для кэша LLM-ответов и embeddings. Снижает стоимость и латентность.
• Мониторинг: LangSmith или Langfuse self-hosted для трейсинга цепочек, debugging, eval.
• Логирование: Structured logs в Loki или Elasticsearch с фильтрацией PII.
• Безопасность: Rate limiting, API ключи, prompt injection защита, content filtering.
• Scaling: Horizontal pod autoscaling в Kubernetes для пиковых нагрузок.
• Backup: Регулярные снэпшоты vector store и chat history в зашифрованный S3.

Anubiz Host предоставляет DevOps-поддержку для развёртывания production AI-стеков. Все секреты хранятся в Vault, доступ по SSH с MFA.