{"id":3434311,"date":"2026-02-20T14:40:55","date_gmt":"2026-02-20T13:40:55","guid":{"rendered":"https:\/\/datanorth.ai\/?p=3434311"},"modified":"2026-02-24T11:57:38","modified_gmt":"2026-02-24T10:57:38","slug":"langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties","title":{"rendered":"LangChain: Het procesbeheer-framework voor LLM-applicaties"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LangChain is een open-source procesbeheer-framework dat is ontworpen om de ontwikkeling van applicaties aangedreven door Large Language Models (LLMs) te vereenvoudigen. Het biedt een gestandaardiseerde interface om LLM&#8217;s te verbinden met externe databronnen, API&#8217;s en computationele tools, wat de creatie van complexe, meerstaps AI-workflows mogelijk maakt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Door de onderliggende complexiteit van modelinteracties en data-retrieval te abstraheren, stelt LangChain developers in staat om &#8220;context-aware&#8221; systemen te bouwen die niet louter vertrouwen op de statische trainingsdata van een model. In plaats daarvan kunnen deze systemen real-time informatie opvragen uit vector databases, interne documenten of het live web om nauwkeurigere en relevantere outputs te genereren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wat is LangChain?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.langchain.com\/\">LangChain<\/a>&nbsp;is een modulaire library, beschikbaar in Python en JavaScript, die fungeert als een brug tussen fundamentele AI-modellen en de applicaties die deze gebruiken. Het wordt gekenmerkt door het gebruik van &#8220;chains&#8221;: sequenties van aanroepen naar een LLM of andere hulpprogramma&#8217;s die een specifieke taak uitvoeren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Kerncomponenten van LangChain<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Het framework is gebouwd op verschillende modulaire componenten die onafhankelijk kunnen worden gebruikt of gecombineerd:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modellen:<\/strong>\u00a0Een abstractielaag waarmee developers kunnen schakelen tussen verschillende LLM-providers (bijv. OpenAI, Anthropic, Google) met behulp van een consistente API.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Prompts:<\/strong>&nbsp;Tools voor het beheren en optimaliseren van &#8220;prompt templates&#8221;, wat herbruikbare structuren zijn om het gedrag van een model te sturen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Chains:<\/strong>&nbsp;De logica die meerdere componenten met elkaar verbindt. Een simpele chain kan input van de gebruiker nemen, deze formatteren met een prompt template en naar een LLM sturen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Geheugen:<\/strong>\u00a0Mogelijkheden die een systeem in staat stellen om informatie uit eerdere interacties op te slaan en op te roepen, wat essentieel is voor het behouden van context in chatbots.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Indexes:<\/strong>&nbsp;Modules voor het laden, transformeren en opslaan van externe data, waarbij meestal gebruik wordt gemaakt van&nbsp;vector databases&nbsp;voor effici\u00ebnte retrieval.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Agents:<\/strong>&nbsp;Geavanceerde chains waarbij de LLM beslist welke tools gebruikt moeten worden (zoals een calculator of een zoekmachine) op basis van het verzoek van de gebruiker.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"486\" src=\"https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/kerncomponenten-van-langchain.png\" alt=\"kerncomponenten van langchain\" class=\"wp-image-3434319\" srcset=\"https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/kerncomponenten-van-langchain.png 1024w, https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/kerncomponenten-van-langchain-300x142.png 300w, https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/kerncomponenten-van-langchain-768x365.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Stappen om LangChain te gebruiken<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Het implementeren van een LangChain-applicatie vereist een gestructureerde aanpak voor setup en integratie. Voor organisaties die dit proces willen versnellen, kan een\u00a0<a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/training-workshop\/generatieve-ai\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/training-workshop\/generatieve-ai?\">GenAI workshop<\/a>\u00a0helpen bij het identificeren van de meest effectieve architectuur voor specifieke zakelijke behoeften.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Omgevingsconfiguratie<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De eerste stap omvat het installeren van de benodigde libraries en het instellen van API-credentials. Developers installeren het kernpakket doorgaans via&nbsp;pip&nbsp;of&nbsp;npm.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>pip install langchain langchain-openai<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Na de installatie moeten omgevingsvariabelen worden geconfigureerd met API-keys voor modelproviders zoals&nbsp;OpenAI&nbsp;of&nbsp;Anthropic.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Data-ingestie en indexering<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Om een LLM context-aware te maken, moet je deze voorzien van data. Dit omvat:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Loading:<\/strong>&nbsp;Het gebruik van document loaders om PDF&#8217;s, CSV&#8217;s of webpagina&#8217;s in te laden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Splitting:<\/strong>&nbsp;Het opdelen van grote documenten in semantisch betekenisvolle chunks om binnen de context windows van het model te passen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Embedding:<\/strong>&nbsp;Het omzetten van tekstfragmenten naar numerieke vectoren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Storage:<\/strong>&nbsp;Het opslaan van deze vectoren in een database zoals Pinecone of Weaviate.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Chain-constructie<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Developers defini\u00ebren de volgorde van gebeurtenissen. Met de LangChain Expression Language (LCEL) wordt een chain vaak geconstrueerd met een &#8220;pipe&#8221;-operator om data te laten stromen van de prompt naar het model en uiteindelijk naar een output parser.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Agent- en tool-definitie<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Voor complexe taken defini\u00ebren developers &#8220;tools&#8221; (functies die de AI kan aanroepen) en initialiseren ze een &#8220;agent&#8221;. De agent gebruikt redenering om te bepalen of hij data moet ophalen uit een externe API of een berekening moet uitvoeren voordat hij antwoordt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Waarvoor gebruik je LangChain: Business use cases<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LangChain wordt voornamelijk gebruikt om productie-ready AI-applicaties te bouwen die meer vereisen dan een simpele tekst-prompt. Als je niet zeker weet welke use case bij je infrastructuur past, biedt een\u00a0<a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/artificial-intelligence-strategie\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/artificial-intelligence-strategie?\">AI strategie sessie<\/a>\u00a0een roadmap voor integratie.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/wat-is-rag\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/wat-is-rag\">RAG<\/a>\u00a0is de meest voorkomende use case voor LangChain. Het stelt een bedrijf in staat om een LLM te baseren op eigen private data, zoals HR-beleid, technische handleidingen of financi\u00eble rapporten. Dit vermindert het aantal hallucinaties aanzienlijk door het model te dwingen specifieke documenten te citeren in zijn antwoord.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Autonome agents<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bedrijven gebruiken LangChain om agents te bouwen die acties kunnen uitvoeren, zoals:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Afspraken boeken door interactie met agenda-API&#8217;s.<\/li>\n\n\n\n<li>Het genereren en uitvoeren van SQL-queries om datavisualisaties te bieden.<\/li>\n\n\n\n<li>Het automatiseren van klantenservice-tickets door toegang tot CRM-data.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Multi-step samenvattingen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Voor grote datasets kan LangChain worden geconfigureerd om honderden documenten iteratief samen te vatten, waardoor een uiteindelijke executive summary ontstaat die de kernpunten van het hele corpus vastlegt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">LangChain alternatieven<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hoewel LangChain het meest geadopteerde framework is, zijn er verschillende alternatieven die inspelen op specifieke behoeften.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><td><strong>Framework<\/strong><\/td><td><strong>Primaire focus<\/strong><\/td><td><strong>Beste use case<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>LangChain<\/strong><\/td><td>General-purpose orchestratie<\/td><td>Rapid prototyping en complexe agentic workflows.<\/td><\/tr><tr><td><strong>LlamaIndex<\/strong><\/td><td>Data indexering en retrieval<\/td><td>Geoptimaliseerde RAG-applicaties en beheer van grote private datasets.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Haystack<\/strong><\/td><td>Production search pipelines<\/td><td>Grootschalige document search en information retrieval.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Microsoft Semantic Kernel<\/strong><\/td><td>Enterprise-integratie<\/td><td>Applicaties die diep ingebed zijn in het&nbsp;Microsoft-ecosysteem.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Voordelen en nadelen van LangChain<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Voordelen<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Provider agility:<\/strong>&nbsp;De abstractielaag maakt het eenvoudig om over te stappen van de ene modelprovider naar de andere met minimale codewijzigingen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Uitgebreid ecosysteem:<\/strong>&nbsp;Met meer dan 150 integraties ondersteunt LangChain bijna elke grote database, API en LLM.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rapid prototyping:<\/strong>&nbsp;Pre-built templates en chains stellen developers in staat om in enkele uren van een idee naar een functioneel MVP te gaan.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Community support:<\/strong>&nbsp;Als industriestandaard beschikt het over uitgebreide documentatie en een grote community voor probleemoplossing.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nadelen<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Complexiteit en &#8216;bloat&#8217;:<\/strong>&nbsp;Het framework is steeds complexer geworden, wat leidt tot &#8220;dependency bloat&#8221; waarbij simpele taken talrijke imports vereisen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Moeilijk te debuggen:<\/strong>&nbsp;De meerdere lagen van abstractie kunnen het lastig maken om fouten te traceren wanneer een chain halverwege de uitvoering faalt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Frequente updates:<\/strong>&nbsp;Het hoge tempo van ontwikkeling introduceert af en toe breaking changes, wat frequent code-onderhoud vereist.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Performance overhead:<\/strong>&nbsp;Voor zeer hoogfrequente, simpele applicaties voegt de abstractielaag een kleine hoeveelheid latency toe vergeleken met directe API-calls.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Veelgestelde vragen <\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-wpseopress-faq-block-v2 is-layout-flow wp-block-wpseopress-faq-block-v2-is-layout-flow\">\n<details id=\"moet-ik-een-programmeur-zijn-om-langchain-te-gebruiken\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong style=\"white-space: normal;\">Moet ik een programmeur zijn om LangChain te gebruiken?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ja, LangChain is een &#8220;code-first&#8221; framework dat vaardigheid in Python of JavaScript vereist. Er zijn echter visuele &#8220;low-code&#8221; wrappers zoals&nbsp;Flowise of&nbsp;LangFlow die LangChain &#8220;onder de motorkap&#8221; gebruiken voor gebruikers die de voorkeur geven aan een grafische interface.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"is-langchain-gratis-te-gebruiken\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Is LangChain gratis te gebruiken?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De LangChain-library zelf is open-source en gratis.&nbsp;Je blijft echter wel verantwoordelijk voor de kosten die verbonden zijn aan de LLM-API&#8217;s (zoals OpenAI) en de infrastructuur voor het hosten van vector databases<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"wat-is-het-verschil-tussen-langchain-en-langgraph\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Wat is het verschil tussen LangChain en LangGraph?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LangChain is ontworpen voor lineaire workflows of &#8220;directed acyclic graph&#8221; (DAG) workflows.&nbsp;LangGraph<br>is een uitbreiding die &#8220;cyclische&#8221; workflows mogelijk maakt. Dit is essentieel voor complexe agents die moeten kunnen teruglopen (&#8220;looping&#8221;), zichzelf moeten corrigeren of een taak meerdere malen moeten itereren.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"kan-ik-langchain-gebruiken-met-lokale-modellen\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Kan ik LangChain gebruiken met lokale modellen?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ja, LangChain ondersteunt integraties met tools zoals&nbsp;Ollama en&nbsp;LM Studio, waardoor je modellen lokaal op je eigen hardware kunt draaien voor een verhoogde privacy van je data.<\/p>\n<\/details>\n<script type=\"application\/ld+json\"><\/script><\/div>\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@type\":\"FAQPage\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties\",\"@id\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties#moet-ik-een-programmeur-zijn-om-langchain-te-gebruiken\",\"name\":\"Moet ik een programmeur zijn om LangChain te gebruiken?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EJa, LangChain is een \\u0022code-first\\u0022 framework dat vaardigheid in Python of JavaScript vereist. Er zijn echter visuele \\u0022low-code\\u0022 wrappers zoals\u00a0Flowise of\u00a0LangFlow die LangChain \\u0022onder de motorkap\\u0022 gebruiken voor gebruikers die de voorkeur geven aan een grafische interface.\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties#is-langchain-gratis-te-gebruiken\",\"name\":\"Is LangChain gratis te gebruiken?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EDe LangChain-library zelf is open-source en gratis.\u00a0Je blijft echter wel verantwoordelijk voor de kosten die verbonden zijn aan de LLM-API\\u0027s (zoals OpenAI) en de infrastructuur voor het hosten van vector databases\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties#wat-is-het-verschil-tussen-langchain-en-langgraph\",\"name\":\"Wat is het verschil tussen LangChain en LangGraph?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003ELangChain is ontworpen voor lineaire workflows of \\u0022directed acyclic graph\\u0022 (DAG) workflows.\u00a0LangGraph\\u003Cbr\\u003Eis een uitbreiding die \\u0022cyclische\\u0022 workflows mogelijk maakt. Dit is essentieel voor complexe agents die moeten kunnen teruglopen (\\u0022looping\\u0022), zichzelf moeten corrigeren of een taak meerdere malen moeten itereren.\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/langchain-het-procesbeheer-framework-voor-llm-applicaties#kan-ik-langchain-gebruiken-met-lokale-modellen\",\"name\":\"Kan ik LangChain gebruiken met lokale modellen?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EJa, LangChain ondersteunt integraties met tools zoals\u00a0Ollama en\u00a0LM Studio, waardoor je modellen lokaal op je eigen hardware kunt draaien voor een verhoogde privacy van je data.\\u003C\/p\\u003E\"}}]}<\/script>\n\n<div class=\"brxe-container newsletter-sign-up-blog\"><div class=\"brxe-div newsletter-sign-up-blog__headings-div\"><div class=\"brxe-div newsletter-sign-up-blog__heading-icon-div\"><i id=\"brxe-xdnylt\" class=\"fa fa-envelope brxe-icon newsletter-sign-up-blog__icon\"><\/i><div class=\"brxe-heading newsletter-sign-up-blog__heading\">Schrijf je in voor onze Nieuwsbrief<\/div><\/div><div id=\"brxe-yrmmzb\" class=\"brxe-heading newsletter-sign-up-blog__subheading\">Blijf op de hoogte van onze nieuwste AI blogs, onderzoeken, diensten en nog veel meer!<\/div><\/div><div class=\"brxe-shortcode newsletter-sign-up-blog__shortcode form--light\"><div class='fluentform ff-default fluentform_wrapper_15 ffs_default_wrap'><form data-form_id=\"15\" id=\"fluentform_15\" class=\"frm-fluent-form fluent_form_15 ff-el-form-top ff_form_instance_15_1 ff-form-loading ffs_default\" data-form_instance=\"ff_form_instance_15_1\" method=\"POST\" ><fieldset  style=\"border: none!important;margin: 0!important;padding: 0!important;background-color: transparent!important;box-shadow: none!important;outline: none!important; min-inline-size: 100%;\">\n                    <legend class=\"ff_screen_reader_title\" style=\"display: block; margin: 0!important;padding: 0!important;height: 0!important;text-indent: -999999px;width: 0!important;overflow:hidden;\">Newsletter Sign Up Form (Blog) (NL)<\/legend><input type='hidden' name='__fluent_form_embded_post_id' value='3434311' \/><input type=\"hidden\" id=\"_fluentform_15_fluentformnonce\" name=\"_fluentform_15_fluentformnonce\" value=\"f1fc11ea4b\" \/><input type=\"hidden\" name=\"_wp_http_referer\" value=\"\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3434311\" \/><div class='ff-el-group ff-el-form-hide_label'><div class=\"ff-el-input--label ff-el-is-required asterisk-right\"><label for='ff_15_email' id='label_ff_15_email' aria-label=\"Email\">Email<\/label><\/div><div class='ff-el-input--content'><input type=\"email\" name=\"email\" id=\"ff_15_email\" class=\"ff-el-form-control\" placeholder=\"E-mailadres\" data-name=\"email\"  aria-invalid=\"false\" aria-required=true><\/div><\/div><div class='ff-el-group ff-el-form-hide_label'><div class=\"ff-el-input--label ff-el-is-required asterisk-right\"><label   aria-label=\"Radio Field\">Radio Field<\/label><\/div><div class='ff-el-input--content'><div class='ff-el-form-check ff-el-form-check-'><label class='ff-el-form-check-label' for='input_radio_a20f0e6076cb85058efb9a6ab325274a'><input  type=\"radio\" name=\"input_radio\" data-name=\"input_radio\" class=\"ff-el-form-check-input ff-el-form-check-radio\" value=\"Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth\"  id='input_radio_a20f0e6076cb85058efb9a6ab325274a' aria-label='Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth' aria-invalid='false' aria-required=true> <span>Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth<\/span><\/label><\/div><\/div><\/div><div class='ff-el-group ff-text-left ff_submit_btn_wrapper'><button type=\"submit\" class=\"ff-btn ff-btn-submit ff-btn-md ff_btn_style\"  aria-label=\"Aanmelden!\">Aanmelden!<\/button><\/div><\/fieldset><\/form><div id='fluentform_15_errors' class='ff-errors-in-stack ff_form_instance_15_1 ff-form-loading_errors ff_form_instance_15_1_errors'><\/div><\/div>            <script type=\"text\/javascript\">\n                window.fluent_form_ff_form_instance_15_1 = {\"id\":\"15\",\"ajaxUrl\":\"https:\\\/\\\/datanorth.ai\\\/wp-admin\\\/admin-ajax.php\",\"settings\":{\"layout\":{\"labelPlacement\":\"top\",\"helpMessagePlacement\":\"with_label\",\"errorMessagePlacement\":\"inline\",\"cssClassName\":\"\",\"asteriskPlacement\":\"asterisk-right\"},\"restrictions\":{\"denyEmptySubmission\":{\"enabled\":false}}},\"form_instance\":\"ff_form_instance_15_1\",\"form_id_selector\":\"fluentform_15\",\"rules\":{\"email\":{\"required\":{\"value\":true,\"message\":\"This field is required\",\"global_message\":\"This field is required\",\"global\":true},\"email\":{\"value\":true,\"message\":\"This field must contain a valid email\",\"global_message\":\"This field must contain a valid email\",\"global\":true}},\"input_radio\":{\"required\":{\"value\":true,\"message\":\"This field is required\",\"global_message\":\"This field is required\",\"global\":true}}},\"debounce_time\":300,\"file_upload_settings\":[]};\n                            <\/script>\n            <\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>LangChain is een open-source framework dat het bouwen van applicaties aangedreven door LLM&#8217;s vereenvoudigt. Het maakt gebruik van modulaire &#8220;chains&#8221; om AI-modellen te verbinden met externe data en API&#8217;s, wat de ontwikkeling van context-bewuste tools zoals RAG en autonome agents voor zakelijke doeleinden mogelijk maakt.<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":3434462,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"Wat is LangChain? Bouw krachtige LLM-apps & RAG-systemen","_seopress_titles_desc":"Beheers LangChain en sla de brug tussen LLM's en je eigen data. Leer hoe je met Chains, Agents en RAG context-aware AI-toepassingen bouwt.","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"","_seopress_social_fb_desc":"","_seopress_social_fb_img":"","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"","_seopress_social_twitter_desc":"","_seopress_social_twitter_img":"","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"both","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":301,"_seopress_analysis_target_kw":"LangChain","_seopress_news_disabled":"","_seopress_video_disabled":"","_seopress_video":[],"_seopress_pro_schemas_manual":[],"_seopress_pro_rich_snippets_disable_all":"","_seopress_pro_rich_snippets_disable":[],"_seopress_pro_schemas":[],"footnotes":""},"categories":[63,70],"tags":[],"class_list":["post-3434311","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-ai-fundamentals","category-ai-tools-frameworks-nl"],"meta_box":{"faq_item":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3434311","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3434311"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3434311\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3434462"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3434311"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3434311"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3434311"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}