Natuurlijk! Hier is een overzicht en voorbeeldcode om een LangChain-agent te bouwen die real-time datastromen verwerkt van Apache Kafka, inclusief continue data-inname, real-time analyse en dynamische reacties. --- ### Belangrijke vereisten en overwegingen - **Latency en doorvoersnelheid:** - Minimale latency: < 200 ms per bericht voor real-time reactie. - Doorvoersnelheid: afhankelijk van de kafka-bron, bijv. 10.000 berichten/sec. - **Apache Kafka:** - Kafka-cluster moet correct geconfigureerd zijn voor hoge doorvoer. - Gebruik van meerdere partitions voor schaalbaarheid. - **Technologieën:** - Python met `confluent-kafka` of `kafka-python` voor Kafka-integratie. - LangChain voor LLM-verwerking en ketens. --- ### Stap 1: Kafka-Consumer opzetten Gebruik `confluent-kafka` om continu berichten te consumeren. ```python from confluent_kafka import Consumer, KafkaError # Kafka configuratie conf = { 'bootstrap.servers': 'localhost:9092', 'group.id': 'langchain-stream-group', 'auto.offset.reset': 'earliest' } consumer = Consumer(conf) consumer.subscribe(['stream_topic']) ``` ### Stap 2: LangChain keten en prompttemplates Definieer prompttemplates voor analyse en reactie. ```python from langchain import PromptTemplate, LLMChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI # Voorbeeld prompt voor analyse analyse_prompt = PromptTemplate( input_variables=["message"], template="Analyseer de volgende boodschap: '{message}'. Geef een korte samenvatting en eventuele acties." ) # Voorbeeld prompt voor reactie reactie_prompt = PromptTemplate( input_variables=["summary"], template="Op basis van de samenvatting: '{summary}', genereer een geschikte reactie." ) llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.2) analyse_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=analyse_prompt) reactie_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=reactie_prompt) ``` ### Stap 3: Streaming logica met continue verwerking Combineer Kafka-consumer en LangChain-ketens. ```python import time try: while True: msg = consumer.poll(1.0) # timeout 1 sec if msg is None: continue if msg.error(): if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF: continue else: print(f"Kafka error: {msg.error()}") break message_value = msg.value().decode('utf-8') print(f"Ontvangen bericht: {message_value}") # Analyseer bericht analyse_result = analyse_chain.run(message=message_value) print(f"Analyse resultaat: {analyse_result}") # Genereer reactie reactie = reactie_chain.run(summary=analyse_result) print(f"Reactie: {reactie}") # Hier kan je de reactie sturen naar een ander Kafka-topic of systeem # Bijvoorbeeld: producer.send('response_topic', reactie.encode('utf-8')) # Om de doorvoersnelheid te verhogen, gebruik batching of asynchrone verwerking except KeyboardInterrupt: pass finally: consumer.close() ``` --- ### Samenvatting en verdere stappen - **Continue data-inname:** De `while True` loop met `consumer.poll()` zorgt voor continue streaming. - **Real-time analyse en reactie:** Gebruik van LangChain-ketens voor directe verwerking. - **Dynamische reactie:** Je kunt de reactie direct sturen naar een Kafka-topic of een ander systeem. - **Optimalisaties:** Overweeg asynchrone verwerking, batching, en parallelle consumers voor hogere throughput. --- ### Aanvullende suggesties - Gebruik `kafka-python` of `confluent-kafka` afhankelijk van je voorkeur. - Voeg foutafhandeling en backoff-mechanismen toe voor robuustheid. - Implementeer logging en monitoring voor latency en throughput. - Pas prompttemplates en ketens aan op je specifieke use case. --- Indien je verdere hulp nodig hebt bij implementatie of uitgebreide voorbeelden, laat het gerust weten!

Zeker, hier is een uitgebreide handleiding voor het bouwen van een LangChain agent met Apache Kafka-integratie voor real-time datastromen: --- ### **LangChain Agent met Apache Kafka Integratie** #### **Architectuur Overzicht** 1. **Data Inname**: Kafka Consumer voor continue stroom van gebeurtenissen 2. **Real-time Verwerking**: LangChain agent met streaming capabilities 3. **Dynamische Reacties**: Event-driven acties gebaseerd op geanalyseerde content --- ### **Kafka-specificieke Vereisten** - **Latency**: < 100ms voor real-time verwerking - **Doorvoersnelheid**: Configureerbaar via Kafka partitions (10k-100k events/sec) - **Consistentie**: At-least-once delivery semantics --- ### **Benodigde Packages** ```python pip install langchain kafka-python faiss-cpu transformers ``` --- ### **Kafka Consumer Setup** ```python from kafka import KafkaConsumer import json class KafkaStreamProcessor: def __init__(self, bootstrap_servers, topic_name): self.consumer = KafkaConsumer( topic_name, bootstrap_servers=bootstrap_servers, value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8')), auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=True ) def stream_messages(self): for message in self.consumer: yield message.value ``` --- ### **LangChain Agent Configuratie** ```python from langchain.agents import AgentType, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI from langchain.tools import Tool from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate # Real-time analyse tool def analyze_stream_data(data): """Analyseer streaming data en extraheer insights""" analysis_prompt = PromptTemplate( input_variables=["data"], template=""" Analyseer de volgende real-time data en geef: 1. Belangrijke patronen of anomalieën 2. Korte samenvatting 3. Aanbevolen acties Data: {data} Analyse: """ ) llm = OpenAI(temperature=0, streaming=True) analysis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=analysis_prompt) return analysis_chain.run(data=data) # Dynamische reactie tool def generate_response(event_data): """Genereer dynamische respons op gebeurtenissen""" response_prompt = PromptTemplate( input_variables=["event"], template=""" Op basis van deze real-time gebeurtenis: {event} Genereer een gepaste respons of actie: """ ) llm = OpenAI(temperature=0.7, streaming=True) response_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=response_prompt) return response_chain.run(event=event_data) ``` --- ### **Stream Processing Agent** ```python class StreamingAgent: def __init__(self): self.tools = [ Tool( name="DataAnalyzer", func=analyze_stream_data, description="Analyseert real-time data streams" ), Tool( name="ResponseGenerator", func=generate_response, description="Genereert dynamische responses op events" ) ] self.memory = ConversationBufferWindowMemory( k=10, memory_key="chat_history", return_messages=True ) self.agent = initialize_agent( tools=self.tools, llm=OpenAI(temperature=0, streaming=True), agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, memory=self.memory, verbose=True ) def process_event(self, event_data): """Verwerk individueel event""" prompt_template = """ Verwerk deze real-time gebeurtenis: {event_data} Voer de volgende stappen uit: 1. Analyseer de data met DataAnalyzer 2. Genereer een response met ResponseGenerator 3. Geef een samenvatting van de actie Response: """ return self.agent.run(prompt_template.format(event_data=event_data)) ``` --- ### **Complete Integratie Pipeline** ```python import asyncio from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class KafkaLangChainPipeline: def __init__(self, kafka_config): self.kafka_processor = KafkaStreamProcessor( kafka_config['bootstrap_servers'], kafka_config['topic'] ) self.agent = StreamingAgent() self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) async def start_stream_processing(self): """Start de real-time verwerking pipeline""" print("Starting Kafka-LangChain streaming pipeline...") for message in self.kafka_processor.stream_messages(): # Async verwerking voor lage latency asyncio.create_task(self.process_message_async(message)) async def process_message_async(self, message): """Verwerk message asynchroon""" try: result = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor( self.executor, self.agent.process_event, message ) # Voer acties uit gebaseerd op resultaat await self.handle_agent_response(result, message) except Exception as e: print(f"Verwerkingsfout: {e}") async def handle_agent_response(self, result, original_message): """Behandel agent responses""" print(f"Verwerkt event: {original_message['id']}") print(f"Agent response: {result}") # Hier kun je responses naar andere Kafka topics sturen # of externe acties triggeren ``` --- ### **Prompt Templates voor Streaming** ```python # Real-time analyse template STREAM_ANALYSIS_TEMPLATE = """ Als real-time data analyst, analyseer deze streaming data: {stream_data} Geef: 1. Directe insights (max 50 woorden) 2. Urgentieniveau: Hoog/Middel/Laag 3. Aanbevolen directe actie Analyse: """ # Event response template EVENT_RESPONSE_TEMPLATE = """ Op basis van deze real-time gebeurtenis: {event_details} Tijdstip: {timestamp} Bron: {source} Genereer een contextuele response die: - Direct toepasbaar is - Rekening houdt met eerdere events - Proactief volgende stappen suggereert Response: """ ``` --- ### **Configuratie Bestand** ```python # config.py KAFKA_CONFIG = { 'bootstrap_servers': 'localhost:9092', 'topic': 'real-time-events', 'group_id': 'langchain-agent-group', 'auto_offset_reset': 'latest' } LANGCHAIN_CONFIG = { 'model_name': 'gpt-3.5-turbo', 'temperature': 0.1, 'max_tokens': 500, 'streaming': True } PERFORMANCE_CONFIG = { 'max_batch_size': 100, 'processing_timeout': 0.1, # seconden 'max_workers': 15 } ``` --- ### **Gebruiksvoorbeeld** ```python # Main execution if __name__ == "__main__": pipeline = KafkaLangChainPipeline(KAFKA_CONFIG) # Start de pipeline asyncio.run(pipeline.start_stream_processing()) ``` --- ### **Performance Optimalisaties** 1. **Batch Processing**: Verwerk messages in batches voor betere doorvoer 2. **Async Processing**: Gebruik asyncio voor non-blocking operations 3. **Memory Management**: Implementeer sliding window memory 4. **Error Handling**: Robuuste foutafhandeling voor stream interruptions --- ### **Monitoring en Logging** ```python import logging from prometheus_client import Counter, Gauge # Metrics PROCESSED_EVENTS = Counter('processed_events', 'Totaal verwerkte events') PROCESSING_LATENCY = Gauge('processing_latency', 'Verwerkingslatentie in ms') logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) ``` Deze implementatie biedt een schaalbare, low-latency oplossing voor real-time dataverwerking met LangChain en Kafka, geschikt voor productieomgevingen met hoge doorvoereisen.