Сегодня всем известно, что создать прототип на базе LLM можно буквально за вечер. Но вот сделать этот прототип готовым к продакшену — задача совсем другого уровня сложности. Как научить модель работать с вашими данными? Как дать ей память и способность рассуждать? Как развернуть приложение так, чтобы оно не падало под нагрузкой и не разоряло вас на оплате API?

На эти вопросы отвечает новая книга «Изучаем LangChain»  Майо Ошина и Нуну Кампоса. Нуну Кампос — один из основателей LangChain, так что читатели получают материал из первых рук!

Что внутри и почему книгу стоит прочитать каждому, кто работает с LLM

Это практическое руководство для разработчиков, которые хотят создавать готовые к эксплуатации AI-приложения. Авторы ведут читателя от базовых концепций до развертывания сложных агентных систем.

Книга охватывает полный спектр вопросов жизненного цикла LLM-приложения:

• Индексацию данных для подготовки документов и работы с моделью

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) — генерацию с дополнением поиском

• Добавление долгосрочной памяти чат-ботам с помощью LangGraph и StateGraph

• Когнитивные архитектуры, цепочки, маршрутизаторы, агентные циклы «планирование-действие»

• Развертывание на платформе LangGraph

• Тестирование и мониторинг, трассировку, сбор обратной связи в продакшене.

Авторы предлагают работающий код на Python и JavaScript, который вы можете сразу применять в своих проектах.

Наглядность — отдельное преимущество

Книга содержит множество схем и иллюстраций — более 50 визуализаций, которые помогают понять сложные концепции. Архитектуры цепочек, маршрутизаторов, агентных циклов и мультиагентных систем показаны не только в коде, но и в виде наглядных графов.

Вот как это работает на практике:

Главы 5–7 содержат десятки схем когнитивных архитектур. Вы видите граф целиком: как данные перетекают от узла к узлу, где происходят ветвления, а где — циклы.

Глава 8 иллюстрирует паттерны «Человек в цикле»: на схемах показано, в каких точках выполнение прерывается для подтверждения или редактирования.

Глава 7 разбирает рефлексию через схему мышления Системы 1 и Системы 2 (рис. 7.1) — это помогает мгновенно уловить суть приема.

А благодаря тому, что в LangGraph схемы строятся программно, вы можете сгенерировать их для собственных приложений.

Зачем использовать LangChain вместо прямого SDK?

Авторы приводят два ключевых аргумента:

1.    Готовые шаблоны паттернов — вы получаете эталонные реализации самых распространенных подходов: цепочки рассуждений, вызов инструментов, агенты.

2.    Взаимозаменяемые компоненты — можно легко переключаться между провайдерами (OpenAI, Anthropic, открытые модели) без переписывания всего кода.

3.    И подчеркивают: «LangChain позволяет строить приложения, действительно независимые от конкретного поставщика».

Что внутри: 11 глав от основ до продакшена

1–2. Основы LLM и индексация данных

Первые главы знакомят с базовыми компонентами LangChain: работа с моделями, промпты, парсеры вывода. Затем — погружение в RAG: как разбивать документы на чанки, генерировать эмбеддинги и хранить их в векторных базах (на примере PGVector).

Особый интерес представляет раздел про оптимизацию индексации: MultiVectorRetriever (для работы с таблицами), RAPTOR (рекурсивная суммаризация документов в древовидную структуру) и ColBERT (потоковая модель эмбеддингов).

3. «Чат» с вашими данными

Продвинутые стратегии RAG:

• Перепиши — Найди — Прочитай (Rewrite‑Retrieve‑Read)

• Множественный запрос (Multi‑Query Retrieval)

• RAG‑Fusion с повторным ранжированием

• HyDE — эмбеддинг гипотетического документа.

А также маршрутизация запросов (логическая и семантическая) и преобразование текста в SQL.

4. Память для чат-бота через LangGraph

Вместо простого хранения истории сообщений авторы показывают, как использовать StateGraph — графовую архитектуру с сохранением состояния. Появляются понятия тредов (отдельных потоков диалога) и чекпойнтеров (контрольных точек).

Практические инструменты для управления историей:

• Обрезка сообщений (trimming)

• Фильтрация

• Объединение последовательных сообщений одного типа.

5. Когнитивные архитектуры

Ключевой компромисс при создании LLM-приложений: автономность против надежности. Чем больше модель может делать сама, тем полезнее, но тем выше риск ошибок.

Три архитектуры:

1.    Вызов LLM — простейший случай, модель как компонент

2.    Цепочка — фиксированная последовательность вызовов

3.    Маршрутизатор — модель сама выбирает следующий шаг.

6–7. Агентная архитектура

Это, пожалуй, самая интересная часть книги. Агенты используют два ключевых приема:

• Вызов инструментов — модель может обращаться к внешним функциям

• Цепочка рассуждений — модель разбивает задачу на шаги

Рассматривается цикл Plan-Do (планирование-действие), реализация агента через LangGraph, работа с множеством инструментов (включая RAG-фильтрацию инструментов).

Отдельно разобраны:

• Мультиагентные системы — несколько агентов работают вместе, управляемые супервизором

• Рефлексия — модель анализирует свои предыдущие ответы

Как работает рефлексия: взгляд на схему

Один из самых показательных примеров наглядности в книге — разбор техники рефлексии (или самокритики). Этот прием вдохновлен моделью мышления Даниэля Канемана, где противопоставляются:

• Система 1 — реактивное, интуитивное мышление (быстрый ответ без глубокого анализа)

• Система 2 — методичное, рефлексивное мышление (обдумывание, критика, улучшение)

Авторы реализуют это через граф из двух узлов: generate (генерация) и reflect (рефлексия).

Схема наглядно показывает, как LLM сначала пишет черновик (например, эссе из трех абзацев), а затем выступает в роли строгого преподавателя: критикует работу и дает рекомендации. После этого цикл повторяется — генератор дорабатывает текст с учетом замечаний. Процесс продолжается либо фиксированное число раз, либо пока у узла reflect не закончатся замечания.

Благодаря схеме становится очевидно: это не просто последовательность вызовов, а полноценный цикл с обратной связью, где модель учится на собственных ошибках. Иллюстрация делает эту логику понятной с первого взгляда, а код в книге показывает, как реализовать ее на практике.

8. Паттерны эффективного использования LLM

Техники для баланса между автономностью и надежностью:

• Структурированный вывод (Pydantic/Zod схемы)

• Потоковая передача по токенам и по узлам графа

• Человек в цикле (Human-in-the-Loop): прерывание, подтверждение действий, редактирование состояния, ответвление

• Многозадачность: отклонение, очередь, прерывание, разветвление и слияние.

9–10. Развертывание и тестирование

Практическое руководство по запуску на платформе LangGraph:

• Настройка окружения (OpenAI, Supabase, LangSmith)

• Создание langgraph.json

• Локальное тестирование через CLI и LangGraph Studio

• Развертывание через LangSmith UI

Оценка, мониторинг и постоянное улучшение:

• Самокорректирующийся RAG с проверкой релевантности и галлюцинаций

• Создание датасетов в LangSmith

• Оценка через LLM-as-a-Judge и few-shot-оценщики

• Регрессионное тестирование и сравнение экспериментов

• Тестирование агентов на трех уровнях: ответ, отдельный шаг, траектория.

11. Разработка приложений с LLM

Заключительная глава освещает актуальные вопросы о том, как переосмыслить UX в эпоху LLM:

• Интерактивные чат-боты

• Совместное редактирование (LLM как соавтор)

• Контекстные вычисления (фоновые агенты, которые уведомляют о важных событиях).

Отзывы практиков

Книгу высоко оценили не просто инженеры, а признанные эксперты и руководители AI-направлений в крупных компаниях.

Том Таулли, автор широко известных книг по AI и ИТ-консультант: «Эта книга просто незаменима для разработчиков, стремящихся раскрыть весь потенциал платформы».

Раджат К. Гоэл (IBM): «Изучение LangChain стало интересным и увлекательным благодаря наглядным иллюстрациям и практическому коду».

Джеймс Спитери (Elastic): «Стратегии из книги позволяют превращать идеи в современные, готовые к работе приложения».

Дэвид О’Риган (GitLab): «Книга дает прочную основу для создания масштабируемых, готовых к продакшену AI-агентов».

Илья Мейзин (Dun & Bradstreet): «Вдохновляет так же, как научная фантастика Азимова».

Крис Фоке (AppFolio): «Помогла избавиться от рутины при отладке и мониторинге, позволила работать быстро и эффективно».

Для кого эта книга и какую пользу она принесет.

«Изучаем LangChain» — это практическое руководство, построенное вокруг реального кода и готовых архитектурных решений. Авторы разбирают сложные темы без отрыва от практики: каждую концепцию сопровождает работающий пример на Python и JavaScript, который можно сразу запустить и адаптировать под свои задачи.

Backend-разработчики
Вы получите готовые паттерны интеграции LLM в существующие системы: от простых чат-ботов до многомодульных агентов. Отдельное внимание уделено развертыванию, мониторингу и обработке параллельных запросов — тому, с чем сталкивается каждый боевой проект.

ML-инженеры
Вы увидите, как выстроить полный пайплайн: индексация документов, оптимизация поиска, потоковая передача данных, оценка качества и сбор обратной связи в продакшене. Книга помогает преодолеть разрыв между экспериментами и промышленной эксплуатацией.

Архитекторы
Вы получите систематизированное описание когнитивных архитектур: от простых вызовов LLM до мультиагентных систем с супервизором. Подробно разобраны компромиссы между автономностью и надежностью, а также стратегии их балансировки.

AI-продукт-менеджеры
Вы сможете глубже понять технические возможности и ограничения LLM: как работает память, почему агенты принимают те или иные решения, на что влияют температура и контекстное окно. Это помогает выстраивать реалистичные дорожные карты и эффективно общаться с командой разработки.

Почему стоит прочитать

• Авторы — создатели технологии. Нуну Кампос — один из основателей LangChain, Майо Ошин — один из первых разработчиков и популяризаторов библиотеки. Это взгляд изнутри, а не пересказ документации.

• Код работает. Все примеры даны на двух языках (Python и JavaScript) и сопровождаются пояснениями, как их адаптировать под конкретные задачи.

• От документации к продакшену. Книга последовательно проводит читателя через все этапы: от первого вызова модели до развертывания на платформе LangGraph с трассировкой и мониторингом.

 При покупке книги на сайте издательства “БХВ” используйте промокод HABRBHV, который дает скидку 36%.