Сервер для LangChain AI-агентов
LangChain - наиболее популярный фреймворк для разработки AI-приложений на базе LLM. Anubiz Host предоставляет серверы, оптимизированные под LangChain, LlamaIndex, Haystack и другие LLM-стеки. Запускайте автономных агентов, RAG-системы для работы с документами, чат-ботов с памятью и tool use. Анонимная регистрация без документов, оплата Bitcoin или Monero, серверы в Исландии и Румынии. Поддержка локальных LLM через Ollama и vLLM, vector databases (Qdrant, ChromaDB, Pinecone), интеграции с поиском, API и базами данных. Идеально для разработки приватных AI-приложений, корпоративных knowledge base и автоматизации.
Need this done for your project?
We implement, you ship. Async, documented, done in days.
Компоненты LangChain-стека
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.
Архитектура RAG-системы на собственном сервере
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.
Production-ready развёртывание AI-приложений
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.
Related Services
Why Anubiz Host
Ready to get started?
Skip the research. Tell us what you need, and we'll scope it, implement it, and hand it back — fully documented and production-ready.