LangChain مقابل LangGraph: أيهما يجب عليك استخدامه حقًا؟

منذ 1 العام 0 828

في عالم AI أصبح تطوير التطبيقات القائمة على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) محورًا رئيسيًا. ومن الأسماء الشائعة LangChain وLangGraph. ورغم أنهما ينتميان إلى عائلة واحدة، إلا أنهما يخدمان غرضين مختلفين.

توفر LangChain الأدوات الأساسية للبناء تطبيقات مدعومة بـ LLMبينما يُقدم LangGraph طريقة متخصصة لبناء أنظمة وكيلة أكثر تحكمًا وتعقيدًا. يُعد فهم الفرق بين LangChain وLangGraph أمرًا بالغ الأهمية لأي مطور يتطلع إلى بناء الجيل التالي من AI حلول.

ستُفصّل هذه المقالة كلا الإطارين. سنتناول ميزاتهما الأساسية، ونستكشف اختلافاتهما الرئيسية، ونقدم إرشادات واضحة لاختيار أحدهما لمشاريعك.

ما هو LangChain؟

LangChain هو إطار عمل برمجي مصمم لتسهيل بناء التطبيقات تستخدم نماذج لغوية كبيرة. أطلقها هاريسون تشيس في أكتوبر 2022، وبدأت كمشروع مفتوح المصدر سرعان ما اكتسب شعبية واسعة بين المطورين. استقطب المشروع مئات المساهمين على GitHub، وشهد استثمارات كبيرة، بما في ذلك جولة تمويل تأسيسية بقيمة 10 ملايين دولار، وجولة تمويل لاحقة رفعت قيمة الشركة إلى أكثر من 200 مليون دولار.

في جوهره، يبسط LangChain ربط ماجستير القانون بمصادر بيانات وأدوات حسابية أخرى. فهو بمثابة جسر، يسمح لك بإنشاء تطبيقات قادرة على التفكير في العالم وتنفيذ مهام معقدة مثل تحليل المستندات، وتوليد الأكواد البرمجية، وإنشاء روبوتات دردشة متقدمة.

الميزات الأساسية لـ LangChain

لانجشين's تنبع قوته من تصميمه المرن والقابل للتعديل. فهو يوفر مجموعة من العناصر الأساسية التي يمكن للمطورين تجميعها معًا لإنشاء تطبيقات مخصصة. AI سير العمل.

العمارة المعيارية:يعتمد LangChain على مبدأ الوحدات النمطية. يمكن للمطورين دمج ومطابقة مكونات متنوعة، مثل واجهات نموذج اللغة، ومُحمّلات البيانات، ومحللات المخرجات. هذا يوفر مرونة كبيرة، حيث يسمح لك باستبدال نموذج أو مصدر بيانات دون الحاجة إلى إعادة بناء التطبيق بالكامل.

تكاملات شاملة:يتميز الإطار بأكثر من 600 تكامل مع مجموعة واسعة من النماذج وقواعد البيانات، واجهات برمجة التطبيقاتوأدوات أخرى. هذا يعني أنه يمكنك بسهولة ربط تطبيقك بالخدمات التي تستخدمها بالفعل بأقل جهد هندسي.

السلاسل: المفهوم الأساسي في LangChain هو "السلسلة". تتيح لك السلاسل ربط سلسلة من المكالمات، سواءً إلى برنامج LLM أو أي أداة أخرى. لغة التعبير LangChain (LCEL)، الذي تم تقديمه في عام 2023، يوفر طريقة واضحة وإعلانية لتكوين هذه السلاسل.

وسيط عقاري:يمكّن LangChain إنشاء الوكلاءوهي أنظمة تستخدم برنامج ماجستير إدارة الأعمال لتحديد سلسلة من الإجراءات. يعمل برنامج ماجستير إدارة الأعمال كمحرك تفكير، إذ يحدد الأدوات اللازمة لتحقيق هدف ما.

إدارة الذاكرةبالنسبة لتطبيقات مثل روبوتات الدردشة، يُعد السياق أمرًا بالغ الأهمية. يتضمن LangChain ميزات فعّالة لإدارة الذاكرة، مما يسمح للوكلاء بتذكر الأجزاء السابقة من المحادثة والرجوع إليها.

أدوات الهندسة السريعةيوفر أدواتٍ تساعد في إدارة وتحسين المطالبات. ويشمل ذلك قوالبَ مطالباتٍ تُساعد في هيكلة المدخلات المُرسلة إلى ماجستير القانون، مما يُؤدي إلى استجاباتٍ أكثر اتساقًا وموثوقية.

لانجشين's تكمن قوته الرئيسية في تعدد استخداماته. فهو يوفر للمطورين مجموعة أدوات شاملة لبناء وتجربة جميع أنواع التطبيقات التي تعمل بنظام LLM، بدءًا من روبوتات الإجابة على الأسئلة البسيطة ووصولًا إلى الأنظمة الأكثر تعقيدًا التي تتفاعل مع البيانات الخارجية.

ما هو لانغغراف؟

LangGraph هي مكتبة تُوسّع إمكانيات نظام LangChain البيئي. صُممت خصيصًا لبناء هياكل بيانات ذات حالة، تطبيقات متعددة الوكلاءبينما يُعد LangChain مثاليًا لإنشاء تسلسلات من الإجراءات (السلاسل)، يُقدم LangGraph طريقةً أكثر فعاليةً للتحكم في تدفق المنطق، خاصةً للمهام المعقدة. صُمم لمساعدة المطورين على إضافة المزيد من الدقة والتحكم إلى أنظمتهم الوكيلة، مما يجعلها أكثر موثوقيةً للاستخدام العملي.

الفكرة الأساسية وراء LangGraph هي تمثيل سير العمل كرسم بياني، يتكون من عقد وحواف. يتيح هذا الهيكل تدفقات تحكم أكثر تطورًا من السلاسل الخطية الموجودة عادةً في LangChain. وهو مستوحى من تقنيات مثل أباتشي شعاع و NetworkX.

الميزات الأساسية لـ LangGraph

يقدم LangGraph نهجًا منظمًا لبناء الوكلاء، مما يجعل التفاعلات المعقدة أسهل في الإدارة وتصحيح الأخطاء.

سير العمل القائمة على الرسم البيانيبدلاً من سلسلة خطوات بسيطة، يُنظّم LangGraph المهام على شكل رسم بياني. تُمثّل العقد في الرسم البياني مكونات مثل LLM أو دالة، بينما تُحدّد الحواف كيفية تدفق البيانات والتحكم بينها. يُسهّل هذا التمثيل المرئي فهم التفاعلات المعقدة وإدارتها.

الرسوم البيانية الدوريةمن أهم ميزات LangGraph دعمه للدورات. هذا يعني أن سير العمل لا يقتصر على التحرك في اتجاه واحد، بل يمكنه العودة إلى الوراء، وتكرار الخطوات، أو اتخاذ قرارات بناءً على النتائج السابقة. هذا ضروري للمهام التي تتطلب تكرارًا، مثل تحسين جزء من الكود أو إجراء... بحث متعدد الخطوات.

إدارة الدولةيتميز LangGraph بإدارة حالة مدمجة وفعّالة. يتم تمرير حالة التطبيق بين العقد في الرسم البياني، ويمكن تحديثها في كل خطوة. تتيح هذه الحالة الثابتة ميزات مثل إيقاف المهمة مؤقتًا واستئنافها، أو الاحتفاظ بسجل مفصل للمحادثة.

الإنسان في الحلقة:إن القدرة على إنشاء دورات وإدارة الحالة تُسهّل دمج التدخل البشري. يمكنك سير عمل التصميم تتوقف عند نقطة معينة وتنتظر مراجعةً أو موافقةً أو تقديمَ رأيٍ من قِبل موظفٍ قبل المتابعة. هذا أمرٌ بالغ الأهمية لتطبيقات دعم العملاء أو المجالات الحساسة الأخرى.

التكامل السلسLangGraph ليس بديلاً عن LangChain، بل هو امتداد له. يتكامل بسلاسة مع مكونات LangChain، ويعمل مع LangSmith للمراقبة الدقيقة، وتصحيح الأخطاء، وتتبع عميلك.'s أداء.

LangGraph هي أداة الاختيار عندما تحتاج إلى بناء وكلاء يمكنهم التعامل مع المنطق المعقد، أو التعاون مع وكلاء آخرين، أو يتطلبون إشرافًا بشريًا.

LangChain مقابل LangGraph: الاختلافات الرئيسية

على الرغم من أن LangChain وLangGraph يعملان معًا، إلا أنهما مصممان لأنواع مختلفة من المشاكل. يكمن الاختلاف الرئيسي في نهجهما في هيكلة التطبيق والتحكم فيه.'s سير العمل.

الميزات	لانجشين	لانغغراف
نوع الإطار	إطار عمل مرن وقابل للتطوير لبناء مجموعة واسعة من التطبيقات المستندة إلى LLM.	مكتبة متخصصة لتنظيم سير عمل الوكيل المعقدة ذات الحالة باستخدام بنية الرسم البياني.
التحكم في التدفق	خطي في المقام الأول، باستخدام "سلاسل" لتنفيذ سلسلة من الخطوات. غالبًا ما يُدار تدفق التحكم بواسطة LLM نفسها في الوكلاء.	دورية ومبنية على الرسوم البيانية، مما يسمح بالحلقات، والتفرع الشرطي، والتحكم الصريح في سير العمل.
إدارة الدولة	يجب تكوين مكونات الذاكرة وإدارتها بشكل صريح داخل التطبيق's المنطق.	يتميز بإدارة الحالة المضمنة والمستمرة حيث يتم تمرير الحالة بين العقد في الرسم البياني.
تعقيد التنمية	يمكن أن تؤدي المرونة إلى منحنى تعليمي أكثر حدة عند تنظيم المنطق المعقد متعدد الخطوات يدويًا.	يقوم بتبسيط تطوير المنطق المعقد من خلال جعل التدفق واضحًا ومرئيًا من خلال بنية الرسم البياني.
حالة الاستخدام الأساسية	النمذجة السريعة، وبناء التطبيقات القياسية مثل RAG و chatbots، ودمج المكونات المختلفة.	بناء أنظمة متعددة الوكلاء وموثوقة، وسير العمل التي تحتاج إلى التكرار، والتطبيقات التي تتطلب التحكم البشري في الحلقة.
سهولة الاستعمال	عادةً ما يكون الأمر أسهل بالنسبة للتطبيقات البسيطة والخطية، ولكن يمكن أن يصبح من الصعب إدارتها مع نمو سير العمل.	أكثر سهولة في تصميم واستكشاف أخطاء سير العمل المعقدة وغير الخطية التي تحتوي على العديد من نقاط القرار.

يوفر LangChain اللبنات الأساسية، بينما يوفر LangGraph بنية أكثر تقدمًا لتنظيم تلك الكتل إلى وكلاء موثوقين وقابلين للتحكم.

متى تستخدم LangChain

لا يزال LangChain الإطار الأمثل لمجموعة واسعة من مهام تطوير تطبيقات LLM. تكمن قوته في مرونته ومكتبته الضخمة من أدوات التكامل.

يجب أن تختار لانجشين متى:

بناء سير عمل بسيطة وخطية:إذا كان تطبيقك يتبع تسلسلًا واضحًا من الخطوات - على سبيل المثال، أخذ إدخال المستخدم، وتنسيقه باستخدام موجه، وإرساله إلى LLM، وتحليل الإخراج - فإن LangChain هو الحل الأمثل.

النمذجة السريعة والتجريب: لانغ تشين's تصميمه المعياري يجعله مثاليًا لاختبار نماذج أو مطالبات أو مصادر بيانات مختلفة بسرعة. يمكنك بسهولة تبديل المكونات للعثور على التركيبة الأنسب لاحتياجاتك.

تطوير تطبيقات RAG القياسية: بالنسبة لمعظم استرجاع الجيل المعزز في حالات استخدام (RAG)، حيث تقوم باسترداد المستندات وتقديمها إلى LLM للسياق، غالبًا ما تكون سلسلة LangChain القياسية كافية.

تحتاج إلى تكاملات واسعة النطاق:إذا كان مشروعك يعتمد على الاتصال بالعديد من واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات أو متاجر المتجهات المختلفة، فإن LangChain's إن المكتبة التي تحتوي على أكثر من 600 تكامل تشكل ميزة كبيرة.

أنت تقوم بإنشاء أدوات أساسية:عند بناء الأدوات أو المكونات الفردية التي قد يستخدمها الوكيل (مثل وظيفة للبحث في الويب أو استعلام قاعدة بيانات)، توفر LangChain الغلافات لجعل هذه المكونات في متناول LLM بسهولة.

باختصار، إذا كان تطبيقك's على الرغم من أن المنطق واضح نسبيًا ويمكن تمثيله كتسلسل، فإن LangChain يوفر المسار الأسرع والأكثر مرونة للوصول إلى الحل.

متى تستخدم LangGraph

يتألق LangGraph عندما يتجاوز تعقيد المهمة التسلسل الخطي البسيط. وهو مصمم للسيناريوهات التي تكون فيها التحكم والموثوقية والحالة أمرًا بالغ الأهمية.

يجب أن تختار لانغغراف متى:

بناء أنظمة معقدة ومتعددة الوكلاء:إذا كان تطبيقك يتضمن عدة وكلاء يحتاجون إلى التعاون أو تفويض المهام أو مراجعة بعضهم البعض's يوفر LangGraph البنية اللازمة لإدارة هذه التفاعلات بشكل فعال.

يتطلب سير عملك دورات أو تكرارات:بالنسبة للمهام التي تحتاج إلى التكرار حتى يتم استيفاء شرط معين، LangGraph's دعم الدورات أمرٌ أساسي. ومن الأمثلة على ذلك وكيل يكتب الكود، واختباره، ثم تحسينه بناءً على نتائج الاختبار، أو وكيل البحث الذي يجمع المعلومات بشكل متكرر.

أنت بحاجة إلى التحكم البشري في الحلقةأي تطبيق يتطلب تدخلاً بشريًا للموافقة على خطوة، أو تعديل نتيجة، أو تقديم إرشادات، سيستفيد من LangGraph. إمكانية إيقاف الرسم البياني مؤقتًا واستئنافه تجعل هذا التكامل سهلًا.

إنشاء وكلاء موثوقين للغاية وقابلين للتحكم:عندما لا يمكنك تحمل فشل أحد الوكلاء بصمت أو اتباع المسار الخاطئ، فإن LangGraph يسمح لك بتحديد التدفق الدقيق للمنطق باستخدام شروط وفروع صريحة. وهذا يبتعد عن السماح لـ LLM بالتحكم الكامل ويضيف طبقة من المنطق الحتمي.

تطوير روبوتات الدردشة المتقدمة والمحافظة على الحالة:بالنسبة للوكلاء المحادثة الذين يحتاجون إلى التعامل مع حوارات معقدة ومتعددة الأدوار ذات مسارات متفرعة وذاكرة عميقة للمحادثة، LangGraph's إدارة الدولة هي أداة قوية.

LangGraph هو الحل الأمثل عندما تنتقل من النموذج الأولي إلى وكيل إنتاجي يحتاج إلى أداء مهام معقدة بشكل موثوق ويمكن التنبؤ به.

كيف يعمل LangChain وLangGraph معًا

من الضروري أن نفهم أن الاختيار ليس دائمًا "إما/أو". LangGraph هو جزء من مجموعة منتجات LangChain وهو مصمم للعمل مع LangChain's المكونات. إنها تشكل مزيجًا قويًا لبناء متطور AI نظم.

نمط التطوير الشائع هو استخدام:

لانجشين لإنشاء وتغليف الأدوات الفردية التي سيستخدمها وكيلك. على سبيل المثال، باستخدام LangChain's التكاملات لبناء أداة للبحث في قاعدة بيانات محددة أو أداة أخرى لاستدعاء API الخارجية.
لانغغراف لتحديد المنطق عالي المستوى الذي يُنظّم كيفية وتوقيت استخدام هذه الأدوات. سيُحدّد هيكل الرسم البياني عملية اتخاذ القرار، ويتعامل مع الحالة، ويُدير أي حلقات أو تدخلات بشرية ضرورية.
لانج سميث لمراقبة النظام بأكمله وتصحيح أخطائه وتقييمه. LangSmith مستقل عن أي إطار عمل، ويوفر رؤية شاملة لكل خطوة من خطوات تطبيقك، سواءً كان مبنيًا بسلاسل LangChain أو رسم LangGraph.

يتيح لك هذا النهج الطبقي الاستفادة من نقاط القوة في كلا الإطارين: LangChain لتكاملاته الواسعة ومكتبة المكونات الخاصة به، وLangGraph لقدراته القوية على التحكم والتنسيق.

خاتمة

يعتمد الاختيار بين LangChain وLangGraph على متطلبات التعقيد والتحكم الخاصة بك AI التطبيق.

لانجشين إنها مجموعة أدواتك متعددة الاستخدامات.'s الخيار الأمثل لبناء مجموعة واسعة من تطبيقات ماجستير الحقوق بسرعة، وخاصةً تلك ذات التدفق الخطي. تكمن قوته في قابليته للتطوير وتكاملاته الواسعة.

لانغغراف هو مديرك المتخصص.'s مُصمم لإنشاء أنظمة وكلاء معقدة، ذات حالة ثابتة، وموثوقة. عندما يحتاج تطبيقك إلى حلقات، أو تعاون متعدد الوكلاء، أو إشراف بشري، يوفر LangGraph البنية والتحكم اللازمين.

As AI مع ازدياد كفاءة الوكلاء، ستزداد الحاجة إلى الدقة والموثوقية. بينما توفر LangChain العناصر الأساسية، توفر LangGraph الإطار اللازم لتجميع هذه العناصر في أنظمة قوية وجاهزة للإنتاج. من خلال فهم نقاط القوة الفريدة لكل منها، يمكن للمطورين اختيار الأداة المناسبة وبناء أنظمة أكثر قوة وموثوقية. AI حلول.

اقرأ المزيد