LangChain: что это и зачем он нужен для AI-разработки

Вы хотите создать AI-ассистента для бизнеса, но сталкиваетесь с проблемой: языковые модели (GPT, Claude) умеют генерировать текст, но не умеют работать с реальными системами — базами данных, API, документами.

LangChain решает эту задачу. Это фреймворк, который превращает языковую модель в полноценного бизнес-ассистента: с памятью, инструментами, доступом к данным.

В этой статье:

• Что такое LangChain простыми словами
• Ключевые компоненты и как они работают
• LangChain vs LangGraph — когда что использовать
• Реальные примеры использования в бизнесе
• Интеграция с RAG и MCP

Проблема: почему «голая» LLM не подходит для бизнеса

Современные языковые модели отлично генерируют текст, но у них критичные ограничения для реального применения:

Проблема 1: Нет доступа к актуальным данным

Ситуация: Вы создали чат-бот для интернет-магазина.

Вопрос клиента: "Есть ли в наличии кроссовки Nike Air Max?"

Что происходит без LangChain:

• LLM не видит вашу базу данных
• Может только сказать "Проверьте на сайте"
• Или выдумает ответ (галлюцинация)

С LangChain:

• Бот обращается к базе данных через специальный инструмент
• Получает актуальные остатки
• Отвечает: "Да, в наличии 3 пары, размеры 42, 43, 44"

Проблема 2: Нет памяти о диалоге

Диалог без памяти:

Клиент: Расскажи про тариф "Базовый"
Бот: [Описание тарифа]
Клиент: Сколько он стоит?
Бот: О каком тарифе вы спрашиваете?

С LangChain:

Клиент: Расскажи про тариф "Базовый"
Бот: [Описание тарифа]
Клиент: Сколько он стоит?
Бот: Тариф "Базовый" стоит 5 000₽ в месяц

Проблема 3: Не может выполнять действия

Языковая модель только генерирует текст. Она не может:

• Создать заявку в CRM
• Отправить email
• Запланировать встречу в календаре
• Обновить статус заказа

LangChain даёт модели "руки" для взаимодействия с реальными системами.

Что такое LangChain

LangChain — это фреймворк для разработки AI-приложений, которые:

• Работают с внешними данными
• Запоминают контекст диалога
• Выполняют действия через API
• Принимают решения на основе логики

Простая аналогия

Представьте сотрудника call-центра:

• Без LangChain: он знает только то, что запомнил при обучении, не может проверить базу, не запоминает клиентов
• С LangChain: имеет доступ к CRM, видит историю клиента, может создать заявку, запомнит детали разговора

LangChain — это "операционная система" для вашего AI-ассистента.

Основная идея

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    LangChain                        │
│                                                     │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐         │
│  │  Memory  │  │  Chains  │  │  Tools   │         │
│  │ (память) │  │ (логика) │  │(действия)│         │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘         │
│       │             │             │                │
│       └─────────────┴─────────────┘                │
│                     │                              │
│              ┌──────▼──────┐                       │
│              │     LLM     │                       │
│              │ (GPT/Claude)│                       │
│              └─────────────┘                       │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Ключевые компоненты LangChain

1. Chains (Цепочки)

Что это: Последовательность шагов обработки запроса.

Пример: Система техподдержки

1. Определить тему обращения
2. Найти релевантную статью в базе знаний
3. Сформировать ответ на основе найденного
4. Добавить ссылку на статью

Код (Python):

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# Шаг 1: Определить категорию вопроса
categorize_prompt = PromptTemplate(
    template="Определи категорию вопроса: {question}. Категории: техподдержка, продажи, возврат"
)
categorize_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=categorize_prompt)

# Шаг 2: Найти статью в базе
search_chain = RetrievalChain(retriever=knowledge_base)

# Шаг 3: Сгенерировать ответ
answer_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=answer_prompt)

# Объединяем в единую цепочку
support_chain = SequentialChain(
    chains=[categorize_chain, search_chain, answer_chain]
)

2. Agents (Агенты)

Что это: AI, который сам решает, какие инструменты использовать и в каком порядке.

Отличие от Chains:

• Chain: жёсткая последовательность шагов
• Agent: динамически выбирает, что делать дальше

Пример: Агент для CRM

from langchain.agents import initialize_agent, Tool

tools = [
    Tool(
        name="search_client",
        func=crm.search_client,
        description="Найти клиента по имени или телефону"
    ),
    Tool(
        name="create_deal",
        func=crm.create_deal,
        description="Создать сделку в CRM"
    ),
    Tool(
        name="check_stock",
        func=warehouse.check_stock,
        description="Проверить наличие товара на складе"
    )
]

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent="zero-shot-react-description"
)

# Агент сам решит, какие инструменты использовать
response = agent.run(
    "Клиент Иван Петров хочет купить ноутбук. Проверь наличие и создай сделку."
)

Что происходит:

1. Агент понимает, что нужно найти клиента → вызывает search_client
2. Видит, что нужно проверить склад → вызывает check_stock
3. Если товар есть → создаёт сделку через create_deal
4. Формирует ответ с результатами

3. Memory (Память)

Что это: Сохранение контекста диалога между запросами.

Типы памяти:

Код:

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory()

# Сохраняем контекст
memory.save_context(
    {"input": "Меня зовут Иван"},
    {"output": "Приятно познакомиться, Иван!"}
)

# В следующем запросе бот помнит имя
chain = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)
response = chain.run("Как дела?")
# Ответ: "Иван, у меня всё отлично! Чем могу помочь?"

4. Tools (Инструменты)

Что это: Действия, которые AI может выполнять: вызовы API, запросы к БД, расчёты.

Примеры готовых инструментов:

• Поиск в Google
• Калькулятор
• Запросы к SQL базам
• Работа с файлами

Кастомный инструмент для интеграции с 1С:

from langchain.tools import Tool

def get_order_status(order_id: str) -> str:
    """Получить статус заказа из 1С"""
    response = requests.get(f"http://1c-api/orders/{order_id}")
    return response.json()["status"]

order_tool = Tool(
    name="get_order_status",
    func=get_order_status,
    description="Проверить статус заказа по номеру"
)

LangChain vs LangGraph: когда что использовать

LangGraph — это расширение LangChain для создания сложных многошаговых процессов с ветвлениями.

LangChain

Подходит для:

• Простых последовательных задач
• Чат-ботов с линейной логикой
• RAG-систем (поиск + генерация ответа)

Ограничения:

• Сложно реализовать ветвления ("если А, то Б, иначе В")
• Нет циклов и повторений
• Ограниченная обработка ошибок

Пример: FAQ-бот

Вопрос → Поиск в базе знаний → Ответ

LangGraph

Подходит для:

• Сложных бизнес-процессов
• Мультиагентных систем
• Задач с условиями и циклами

Преимущества:

• Графовая структура с узлами и переходами
• Условные ветвления
• Циклы и повторения
• Обработка ошибок

Пример: Система обработки заявок

Новая заявка → [Есть ли клиент в CRM?]
                    ├─ Да → Создать сделку → Уведомить менеджера
                    └─ Нет → Создать клиента → Создать сделку → Уведомить менеджера

Сравнительная таблица

Наша рекомендация:

• Начните с LangChain для 80% задач
• Переходите на LangGraph, когда нужна сложная логика

Реальные сценарии использования LangChain

Сценарий 1: AI-консультант интернет-магазина

Задача: Помогать клиентам выбирать товары, проверять наличие, оформлять заказы.

Компоненты LangChain:

• Tools: Поиск по каталогу, проверка склада, создание заказа
• Memory: Запоминает предпочтения клиента в диалоге
• Agent: Динамически выбирает, что делать: искать товар, уточнять детали или оформлять покупку

Результат:

• Конверсия из диалога в покупку: от 25-35%
• Средний чек вырос на от 18% (персональные рекомендации)
• от 60% консультаций проходят без участия менеджера

Стоимость: от 300 000₽ | Срок: от 3-4 недели

Сценарий 2: Умная техподдержка с RAG

Задача: Отвечать на вопросы клиентов на основе документации продукта.

Компоненты:

• RAG (Retrieval): Поиск релевантных статей в базе знаний
• Chains: Пайплайн "Поиск → Анализ → Ответ"
• Memory: Контекст диалога для уточняющих вопросов

Подробнее о RAG-системах →

Результат:

• от 70% вопросов решаются без эскалации
• Время ответа: от 15 минут → от 30 секунд
• Экономия: от 2-3 ставки операторов

Стоимость: от 350 000₽ | Срок: от 25-30 дней

Сценарий 3: CRM-ассистент для менеджеров

Задача: Автоматизировать рутину: создание сделок, поиск клиентов, обновление статусов.

Компоненты:

• Tools: Интеграция с Битрикс24/amoCRM
• Agent: Понимает команды на естественном языке
• Memory: Запоминает контекст работы

Примеры команд:

• "Найди все сделки с компанией Ромашка за декабрь"
• "Создай встречу с Ивановым на завтра в 14:00"
• "Покажи клиентов, которые не отвечают больше недели"

Результат:

• Экономия от 1-1.5 часов в день на менеджера
• Меньше ошибок при создании сделок
• Быстрее реакция на запросы клиентов

Стоимость: от 280 000₽ | Срок: от 3 недели

Сценарий 4: Автоматизация отчётности из 1С

Задача: Получать данные из 1С на естественном языке, без выгрузки Excel.

Компоненты:

• Tools: Подключение к 1С через API
• Chains: Обработка запроса → SQL-запрос → Форматирование данных
• Agent: Понимает бизнес-вопросы и переводит в запросы к базе

Примеры запросов:

• "Какая выручка за декабрь?"
• "Топ-5 клиентов по обороту в 2025 году"
• "Сравни продажи ноября и декабря по сегменту B2B"

Результат:

• CFO получает данные за от 30 секунд вместо от 2 часов
• Бухгалтер не отвлекается на рутину
• Решения принимаются на актуальных данных

Стоимость: от 320 000₽ | Срок: от 3-4 недели

Интеграция LangChain с MCP и RAG

LangChain + MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol — это стандарт для подключения AI к внешним системам.

Как работают вместе:

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.tools import Tool
from mcp_client import MCPClient

# Подключаем MCP-сервер как инструмент для LangChain
mcp = MCPClient("http://localhost:3000")

tools = [
    Tool(
        name="search_crm",
        func=lambda query: mcp.call_tool("search_crm", {"query": query}),
        description="Поиск клиентов и сделок в CRM"
    ),
    Tool(
        name="check_stock",
        func=lambda product: mcp.call_tool("check_stock", {"product": product}),
        description="Проверить остатки на складе"
    )
]

agent = initialize_agent(tools=tools, llm=llm, agent="zero-shot-react-description")

# Агент использует MCP для доступа к реальным данным
response = agent.run("Найди сделки с компанией Ромашка и проверь остатки товара X")

Преимущества связки:

• LangChain управляет логикой
• MCP даёт безопасный доступ к данным
• Работает с любыми системами (CRM, 1С, базы данных)

LangChain + RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — поиск по документам перед генерацией ответа.

Архитектура:

from langchain.vectorstores import Qdrant
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 1. Создаём векторную базу из документов
vectorstore = Qdrant.from_documents(
    documents=your_docs,
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
    url="http://localhost:6333"
)

# 2. Создаём цепочку поиска + генерации
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# 3. Задаём вопрос — система найдёт ответ в документах
response = qa_chain.run("Какой гарантийный срок у продукта X?")

Результат:

• Точность ответов: от 90-95% (vs от 60-70% без RAG)
• Ссылки на источники
• Нет галлюцинаций

Стоимость разработки на LangChain

Тарифы БезРутин

Из чего складывается стоимость

Дополнительные расходы (ежемесячно):

• API языковых моделей: от 5 000₽ — от 50 000₽ (зависит от нагрузки)
• Векторная БД (managed): от 3 000₽ — от 15 000₽
• Техподдержка: от 15 000₽/месяц

Как мы работаем с LangChain в БезРутин

Процесс разработки

Технологический стек

Основные технологии:

• LangChain (Python 3.11+)
• Векторные БД: Qdrant, Pinecone, Weaviate
• LLM: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, GigaChat
• Embeddings: OpenAI Ada, Cohere, E5

Интеграции:

• CRM: Битрикс24, amoCRM, RetailCRM
• Учёт: 1С, МойСклад
• Документы: Confluence, Notion, SharePoint
• Мессенджеры: Telegram, WhatsApp, ВКонтакте

Заключение

LangChain — это фундамент для серьёзных AI-приложений. Если вам нужен не просто чат-бот, а умный ассистент, который работает с реальными данными — без LangChain не обойтись.

Ключевые преимущества:

• Память диалога и контекст
• Интеграции с любыми системами
• RAG для точных ответов без галлюцинаций
• Агенты для автоматизации сложных задач
• Поддержка всех популярных AI-моделей

Когда стоит использовать:

• Чат-боты с интеграцией в CRM/1С
• Системы техподдержки с базой знаний
• Автоматизация рутинных задач
• Аналитика и отчётность на естественном языке

Хотите внедрить LangChain в ваш бизнес? Свяжитесь с нами для бесплатной консультации и расчёта стоимости.

Остались вопросы?

Оставьте заявку — мы свяжемся с вами в течение 2 часов

Оставьте заявку

Ваше имя *

Телефон *

Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данныхПолучить консультацию

⏱️Ответим в течение 2 часов

🔒 Ваши данные защищены и не передаются третьим лицам

Предпочитаете мессенджер?

Telegram

@bezrutin

Сканируйте QR

P.S. Не уверены, подойдёт ли LangChain для вашей задачи? Напишите в Telegram: @bezrutin. Проведём бесплатный технический аудит и предложим оптимальное решение.

P.P.S. Интересуют другие AI-технологии?

• Model Context Protocol (MCP) — безопасный доступ к данным
• RAG-системы для бизнеса — поиск по документам
• AI чат-боты для бизнеса — виды и стоимость