LangChain & LangGraphfür produktive LLM-Anwendungen
Wir implementieren produktionsreife LLM-Pipelines, RAG-Systeme und Multi-Agent-Workflows mit LangChain und LangGraph - in Python oder TypeScript, mit Claude, OpenAI GPT oder selbst gehosteten Open-Weight-Modellen.
LangChain ist das verbreitetste Framework, um LLMs an Daten, Tools und Geschäftslogik zu hängen. LangGraph erweitert das um stateful, graph-basierte Agentensysteme - und LangSmith bringt Observability für Prompts und Chain-Ausführungen in den Stack.
Unsere LangChain-Expertise
- RAG-Pipelines auf internen Daten (Dokumente, Wikis, Tickets, Produkte)
- Multi-Agent-Systeme mit LangGraph (stateful, graph-basiert)
- Tool-Use-Integration für ERP, CRM, Helpdesk und Custom-APIs
- Memory-/Konversations-Management für Chat-Anwendungen
- Strukturiertes Output-Parsing mit Pydantic/Zod-Schemas
- LangSmith-Tracing für Debugging und Observability
- EU-Hosting mit Bedrock Frankfurt, Azure OpenAI EU oder Self-Hosted
- Implementierung in Python oder TypeScript je nach Stack
Was wir mit LangChain & LangGraph bauen
Vom RAG-Prototyp bis zum produktiven Multi-Agent-System
RAG-Systeme
Retrieval-Augmented-Generation auf internen Daten - Dokumente, Wikis, Tickets, Produkt-Katalogen. Mit Hybrid-Search (Vektor + Volltext), Re-Ranking und berechtigungsbasiertem Retrieval.
Multi-Agent mit LangGraph
Stateful Agentensysteme mit definierten Rollen, Zustandsübergängen und Mensch-im-Loop-Schritten. Geeignet für Triage-Workflows, mehrstufige Recherche und Approval-Prozesse.
Tool-Use & Function Calling
LLM-Anbindung an ERP, CRM, Helpdesk, Mail-Server, interne APIs - mit typsicheren Tool-Definitionen, sauberen Error-Boundaries und expliziter Zugriffskontrolle.
Strukturiertes Output-Parsing
Pydantic-/Zod-Schemas erzwingen strukturierte LLM-Antworten - Voraussetzung für robuste Integration in nachgelagerte Systeme. Mit Validierung, Retry-Logik und Fallback-Strategien.
LangSmith-Observability
Trace pro Chain-Ausführung mit Latenz, Token-Verbrauch, Prompts, Tool-Calls und Outputs. Eval-Datasets für Regression-Tests bei Prompt- oder Modell-Wechsel.
EU-konforme Implementierung
LangChain auf EU-Hosting - AWS Bedrock Frankfurt für Claude, Azure OpenAI EU für GPT, oder Self-Hosted Ollama/vLLM. Vector Stores in pgvector (EU) statt Pinecone (US).
Warum LangChain & LangGraph?
Vorteile gegenüber direktem SDK-Einsatz oder Konkurrenz-Frameworks
Modell-Agnostik
Einheitliche Chat-Model-Abstraktion - Claude, GPT, Gemini, Mistral oder Self-Hosted-Modelle sind in der Regel mit wenigen Code-Zeilen austauschbar. Reduziert Vendor-Lock-in und ermöglicht Modell-Fallbacks.
Reichhaltiges Ökosystem
Hunderte fertige Document-Loader (PDF, Office, Web, Confluence, Notion, GitHub), Vector-Store-Integrationen (pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone) und Tool-Anbindungen reduzieren Eigenentwicklung.
LangGraph für komplexe Flows
Stateful Graphs erlauben zyklische Workflows, Mensch-im-Loop-Schritte und parallele Agentenausführung - anders als rein lineare Chains. Geeignet für reale Geschäftsprozesse.
Observability mit LangSmith
Tracing, Eval-Datasets und A/B-Tests für Prompts und Chains. Macht das LLM-System debuggbar - anders als die typische "Black Box" eines direkten API-Aufrufs.
Python & TypeScript
Beide Sprachen werden gepflegt - passend zu Data-Science-Teams (Python) wie auch zu Full-Stack-Web-Teams (TypeScript/Next.js). Code lässt sich näher am Stack platzieren.
Open-Source & Community
Aktive Open-Source-Community, schnelle Updates, gut dokumentierte Best Practices. Reduziert Risiko gegenüber Closed-Source-Frameworks.
Unser LangChain-Entwicklungsprozess
Vom Use-Case-Workshop bis zur produktiven Anwendung
Use-Case-Workshop
Wir klären den konkreten Use-Case, die Datenquellen, das Berechtigungs-Modell und die LLM-Wahl (Claude / GPT / Open-Weight).
Architektur & Prototyp
Wir designen die Chain-/Graph-Struktur, Vector-Store-Schema und Retrieval-Strategien - und liefern einen produktionsnahen Prototyp.
Implementierung & Evaluation
Ausbau zur produktiven Anwendung mit LangSmith-Tracing, Eval-Datasets, Latenz- und Kosten-Monitoring sowie Sicherheits-Gates.
Go-Live & Betrieb
Deployment auf EU-Infrastruktur, Setup von Tracing-Dashboards, Pflege der Wissensbasis und Modell-/Prompt-Versionierung.
LangChain-Tech-Stack
Bibliotheken und Dienste, die wir um LangChain herum einsetzen
LangChain
LLM-Orchestrierung
LangGraph
Stateful Agents
LangSmith
Tracing & Eval
Claude API
Anthropic-Modelle
OpenAI API
GPT-Modelle
Ollama / vLLM
Self-Hosted LLM
pgvector
Vector Store (EU)
Qdrant / Weaviate
Vector Database
Pydantic / Zod
Output Schemas
FastAPI / Next.js
API/Frontend
Redis
Memory & Cache
PostgreSQL
Daten & State
Typische LangChain-Use-Cases
Wofür Mittelständler LangChain produktiv einsetzen
Interner Wissens-Assistent
RAG auf Confluence/Notion/SharePoint mit Berechtigungsschicht. Mitarbeiter bekommen Antworten aus internem Wissen - mit Quellen-Verweis und Pfad-Begründung.
Customer-Support-Agent
Tickets vorab klassifizieren, Antwortvorschläge generieren, Eskalation an Menschen mit kompletter Kontext-Übergabe - auf Basis der FAQ, Produkt-Doku und Ticket-Historie.
Dokumenten-Extraktion
Strukturierte Daten aus Rechnungen, Verträgen, Lieferscheinen - mit Pydantic-Schemas validiert und direkt in ERP/Buchhaltung übergeben.
Sales-/Lead-Qualifizierung
LangGraph-Agent recherchiert Lead-Daten aus CRM und öffentlichen Quellen, bewertet Fit nach Scoring-Modell und übergibt qualifizierte Leads ans Vertriebsteam.
Code- & Doku-Assistent
RAG auf der eigenen Codebase und API-Doku - Entwickler bekommen kontextbewusste Antworten zu internen Konventionen, Modulen und Schnittstellen.
Produkt-Empfehlungen
Konversationelle Beratung im Shop - Kunde beschreibt sein Problem, LLM matcht gegen Produktkatalog (RAG + Hybrid-Search) und macht begründete Empfehlungen.
DSGVO & EU-Hosting mit LangChain
So bleibt die LLM-Verarbeitung in der EU
EU-Endpunkte für Claude & GPT
Claude über AWS Bedrock (Frankfurt) oder GCP Vertex (Frankfurt/Belgien), GPT über Azure OpenAI EU (Frankfurt/Schweden). LangChain bindet beide nativ an.
Self-Hosted Open-Weight-Modelle
Ollama oder vLLM auf eigener Infrastruktur für Llama, Mistral oder Qwen - Daten verlassen das Unternehmensnetz nie. Für hoch sensible Use-Cases.
Vector Store in der EU
pgvector in PostgreSQL (Hetzner, AWS RDS EU) oder Qdrant Self-Hosted statt US-Cloud-Pinecone. Embeddings und Quelltexte bleiben in der EU.
Trainings-Opt-out & AVV
Wir konfigurieren Trainings-Opt-outs bei allen Modell-Anbietern und prüfen den AVV pro Dienst. Details im DSGVO-KI-Audit.
Häufig gestellte Fragen
Antworten auf typische LangChain-Fragen
Brauchen wir wirklich LangChain - oder reicht das nackte SDK?
Für einen einfachen Chatbot reicht oft das nackte SDK von Anthropic oder OpenAI. Sobald aber mehrere Schritte, externe Daten (RAG), Tool-Use oder Modell-Wechsel im Spiel sind, lohnt sich LangChain - die Abstraktion spart Eigenentwicklung und macht das System wartbarer. Für stateful Multi-Agent-Workflows ist LangGraph praktisch alternativlos in dieser Reife.
Wie behalten wir LLM-Kosten im Griff?
LangSmith trackt Token-Verbrauch pro Chain-Ausführung. Wir setzen Budget-Limits pro Nutzer ein, cachen Antworten auf wiederkehrende Anfragen, nutzen kleinere Modelle (Claude Haiku 4.5, GPT-5 mini) für günstige Vorab-Routing-Schritte und reservieren Top-Modelle für die finale Synthese.
Was kostet ein LangChain-/RAG-Projekt?
Ein produktionsreifer RAG-Prototyp startet im mittleren 5-stelligen Bereich. Multi-Source-RAG mit Berechtigungsschichten oder Multi-Agent-Setups mit LangGraph liegen im hohen 5-stelligen bis niedrigen 6-stelligen Bereich. API-Verbrauch und Infrastruktur kommen verbrauchsbasiert dazu - Festpreis-Vorschlag nach dem Erstgespräch.
Wie debuggen wir Halluzinationen oder Fehl-Tool-Calls?
Mit LangSmith-Traces sehen wir pro Schritt den Prompt, das Modell-Output, den gewählten Tool-Call und das Resultat. Eval-Datasets erlauben Regression-Tests bei Prompt- oder Modell-Wechsel. Hard-Constraints (Pydantic-Schemas, allowlist von Tool-Argumenten) verhindern viele Fehl-Calls vorab.
LangChain-Projekt geplant?
Wir bewerten Ihren Use-Case, schlagen einen sinnvollen Architektur-Pfad vor und nennen Aufwand und — wo der Scope klar ist — Festpreis nach dem Erstgespräch.
Erstgespräch anfragen