LangChain срещу LangGraph: Кой от тях наистина трябва да използвате?

Преди 1 година 0 1014

В света на AI разработката, създаването на приложения, задвижвани от големи езикови модели (LLM), се превърна в ключов фокус. Две имена, които често се появяват, са LangChain и LangGraph. Въпреки че произхождат от едно и също семейство, те служат за различни цели.

LangChain предоставя основните инструменти за изграждане Приложения, базирани на LLM, докато LangGraph предлага специализиран начин за изграждане на по-контролирани и сложни агентни системи. Разбирането на разликата между LangChain и LangGraph е жизненоважно за всеки разработчик, който иска да изгради следващото поколение AI решения.

Тази статия ще анализира и двете рамки. Ще разгледаме основните им характеристики, ще проучим основните им разлики и ще дадем ясни насоки кога трябва да изберете едната пред другата за вашите проекти.

Какво е LangChain?

LangChain е софтуерна рамка, предназначена да улесни изграждането на приложения , използващи големи езикови модели. Стартирана през октомври 2022 г. от Харисън Чейс, тя започва като проект с отворен код, който бързо печели огромна популярност сред разработчиците. Проектът привлича стотици сътрудници в GitHub и получава значителни инвестиции, включително начален раунд от 10 милиона долара и по-късен раунд на финансиране, който оценява компанията на над 200 милиона долара.

В основата си, LangChain опростява свързването на LLM с други източници на данни и изчислителни инструменти. Той действа като мост, позволявайки ви да създавате приложения, които могат да разсъждават за света и да изпълняват сложни задачи като анализ на документи, генериране на код и създаване на усъвършенствани чатботове.

Основни характеристики на LangChain

LangChain's Мощността идва от неговия гъвкав и модулен дизайн. Той предоставя набор от градивни елементи, които разработчиците могат да сглобят, за да създадат персонализирани AI работни потоци.

Модулна архитектураLangChain е изграден върху идеята за модулност. Разработчиците могат да комбинират различни компоненти, като интерфейси за езикови модели, зареждащи устройства за данни и изходни парсери. Това позволява голяма гъвкавост, позволявайки ви да сменяте модел или източник на данни, без да престроявате цялото приложение.

Обширни интеграцииРамката може да се похвали с над 600 интеграции с широк набор от модели, бази данни, APIsи други инструменти. Това означава, че можете лесно да свържете приложението си с услугите, които вече използвате, с минимални инженерни усилия.

ОковиОсновна концепция в LangChain е „веригата“. Веригите ви позволяват да свържете поредица от повиквания, независимо дали към LLM или друга помощна програма. Език за изразяване LangChain (LCEL), въведена през 2023 г., предоставя ясен, декларативен начин за съставяне на тези вериги.

АгентиLangChain позволява създаване на агенти, които са системи, използващи LLM, за да решат каква поредица от действия да предприемат. LLM действа като двигател на разсъжденията, определяйки кои инструменти да се използват за постигане на целта.

Управление на паметтаЗа приложения като чатботове, контекстът е ключов. LangChain включва стабилни функции за управление на паметта, позволяващи на агентите да запомнят и да се позовават на предишни части от разговора.

Инструменти за бързо инженерствоПредлага инструменти, които помагат за управлението и оптимизирането на подканите. Това включва шаблони за подкани, които помагат за структурирането на входните данни, изпратени до LLM, което води до по-последователни и надеждни отговори.

LangChain's Основната му сила се крие в неговата гъвкавост. Той предоставя на разработчиците цялостен набор от инструменти за изграждане и експериментиране с всякакви приложения, базирани на LLM, от прости ботове за отговаряне на въпроси до по-сложни системи, които взаимодействат с външни данни.

Какво е LangGraph?

LangGraph е библиотека, която разширява възможностите на екосистемата LangChain. Тя е специално проектирана за изграждане на многоагентни приложения със състояние . Докато LangChain е чудесен за създаване на поредици от действия (вериги), LangGraph въвежда по-мощен начин за контрол на потока от логика, особено за сложни задачи. Създадена е, за да помогне на разработчиците да добавят повече прецизност и контрол в своите агентни системи, което ги прави по-надеждни за употреба в реалния свят.

Основната идея зад LangGraph е да представи работните процеси като граф, съставен от възли и ръбове. Тази структура позволява по-сложни потоци на управление от линейните вериги, типични за LangChain. Тя е вдъхновена от технологии като Apache Beam и NetworkX.

Основни характеристики на LangGraph

LangGraph предлага структуриран подход за изграждане на агенти, което прави сложните взаимодействия по-лесни за управление и отстраняване на грешки.

Графично-базирани работни процесиВместо обикновена поредица от стъпки, LangGraph организира задачите като граф. Възлите в графа представляват компоненти като LLM или функция, докато ръбовете определят как данните и контролът протичат между тях. Това визуално представяне улеснява разбирането и управлението на сложни взаимодействия.

Циклични графиКлючова характеристика, която отличава LangGraph, е поддръжката му на цикли. Това означава, че работният процес не е ограничен до движение в една посока. Той може да се връща назад, да повтаря стъпки или да взема решения въз основа на предишни резултати. Това е от съществено значение за задачи, които изискват итерация, като например усъвършенстване на код или провеждане на многоетапно изследване.

Управление на държаватаLangGraph има стабилно, вградено управление на състоянието. Състоянието на приложението се предава между възлите в графа и може да се актуализира на всяка стъпка. Това постоянно състояние позволява функции като пауза и възобновяване на задача или поддържане на подробна история на разговор.

Човек в цикълаВъзможността за създаване на цикли и управление на състоянието улеснява включването на човешка намеса. Можете работни потоци за проектиране които спират в определен момент и изчакват човек да прегледа, одобри или предостави информация, преди да продължат. Това е жизненоважно за приложения в поддръжката на клиенти или други чувствителни области.

Безпроблемна интеграцияLangGraph не е заместител на LangChain, а негово разширение. Той се интегрира гладко с компонентите на LangChain и работи с LangSmith за детайлно наблюдение, отстраняване на грешки и проследяване на вашия агент.'s производителност.

LangGraph е предпочитаният инструмент, когато трябва да изградите агенти, които могат да обработват сложна логика, да си сътрудничат с други агенти или да изискват човешки надзор.

LangChain срещу LangGraph: Ключови разлики

Въпреки че LangChain и LangGraph работят заедно, те са предназначени за различни видове проблеми. Основната разлика се състои в подхода им към структурирането и контрола на приложението.'s работния процес.

Особеност	LangChain	LangGraph
Тип рамка	Гъвкава и модулна рамка за изграждане на широк спектър от приложения, базирани на LLM.	Специализирана библиотека за оркестриране на сложни, състояния на агентни работни потоци, използващи графова структура.
Контролен поток	Предимно линейни, използващи „вериги“ за изпълнение на поредица от стъпки. Потокът на управление често се управлява от Магистър по право себе си в агенти.	Цикличен и графово-базиран, позволяващ цикли, условно разклоняване и изричен контрол върху работния процес.
Управление на държавата	Компонентите на паметта трябва да бъдат изрично конфигурирани и управлявани в рамките на приложението's логика.	Включва вградено, постоянно управление на състоянието, при което състоянието се предава между възлите в графа.
Сложност на разработката	Гъвкавостта може да доведе до по-стръмна крива на обучение при ръчно оркестриране на сложна, многостъпкова логика.	Опростява разработването на сложна логика, като прави потока ясен и визуален през графовата структура.
Основен случай на употреба	Бързо прототипиране, изграждане на стандартни приложения като RAG и chatbotsи интегриране на различни компоненти.	Изграждане на надеждни многоагентни системи, работни процеси, изискващи итерация, и приложения, изискващи контрол от човек в цикъла.
Лесна употреба	Обикновено е по-лесно за прости, линейни приложения, но може да стане сложно за управление с нарастването на работните процеси.	По-интуитивен за проектиране и отстраняване на грешки в сложни, нелинейни работни процеси с много точки на вземане на решения.

LangChain предоставя основните градивни елементи, докато LangGraph предлага по-усъвършенствана структура за оркестриране на тези блокове в надеждни и контролируеми агенти.

Кога да използвате LangChain

LangChain остава предпочитаната рамка за голямо разнообразие от задачи за разработване на LLM приложения. Силата ѝ е гъвкавостта и огромната ѝ библиотека от интеграции.

Трябва да изберете LangChain, когато:

Изграждане на прости, линейни работни процесиАко приложението ви следва ясна последователност от стъпки – например, приемане на потребителски вход, форматирането му с подкана, изпращането му до LLM и анализиране на изхода – LangChain е перфектен.

Бързо прототипиране и експериментиранеLangChain's Модулният дизайн го прави идеален за бързо тестване на различни модели, подкани или източници на данни. Можете лесно да сменяте компоненти, за да намерите най-добрата комбинация за вашите нужди.

Разработване на стандартни RAG приложенияЗа повечето Генериране с допълнено извличане (RAG) случаи на употреба, където извличате документи и ги подавате към LLM за контекст, често е достатъчна стандартна верига LangChain.

Нуждаете се от широки интеграцииАко вашият проект разчита на свързване с много различни API, бази данни или хранилища за векторни данни, LangChain's Библиотеката с над 600 интеграции е огромно предимство.

Вие създавате основни инструментиКогато изграждате отделни инструменти или компоненти, които агент може да използва (като функция за търсене в мрежата или заявка към база данни), LangChain предоставя обвивките, за да направи тези компоненти лесно достъпни за LLM.

Накратко, ако вашата кандидатура's Логиката е сравнително проста и може да бъде представена като последователност, LangChain предоставя най-бързия и гъвкав път към решение.

Кога да използвате LangGraph

LangGraph блести, когато сложността на задачата надхвърля обикновена линейна последователност. Той е проектиран за сценарии, където контролът, надеждността и състоянията са критични.

Трябва да изберете LangGraph, когато:

Изграждане на сложни, многоагентни системиАко приложението ви включва множество агенти, които трябва да си сътрудничат, да делегират задачи или да се преглеждат взаимно's работа, LangGraph предоставя структурата за ефективно управление на тези взаимодействия.

Вашият работен процес изисква цикли или итерацииЗа задачи, които трябва да се повтарят, докато не се изпълни определено условие, LangGraph's Поддръжката за цикли е от съществено значение. Примерите включват агент, който пише код, тества го и след това го усъвършенства въз основа на резултатите от теста или изследователски агент който събира информация итеративно.

Нуждаете се от контрол от човек в цикълаВсяко приложение, което изисква човек да одобри стъпка, да редактира резултат или да предостави насоки, ще се възползва от LangGraph. Възможността за пауза и възобновяване на графиката прави тази интеграция естествена.

Създаване на високонадеждни и контролируеми агентиКогато не можете да си позволите агент да се провали тихо или да поеме по грешен път, LangGraph ви позволява да дефинирате точния поток от логика с изрични условия и разклонения. Това се отдалечава от това да се позволи на LLM да има пълен контрол и добавя слой детерминистична логика.

Разработване на усъвършенствани, stateful чатботовеЗа разговорни агенти, които трябва да обработват сложни, многоетапни диалози с разклоняващи се пътища и дълбока памет на разговора, LangGraph's Държавното управление е мощен инструмент.

LangGraph е предназначен за случаите, когато преминавате от прототип към агент от производствен клас, който трябва да изпълнява сложни задачи надеждно и предвидимо.

Как LangChain и LangGraph работят заедно

Жизненоважно е да се разбере, че изборът не винаги е „или/или“. LangGraph е част от продуктовия пакет LangChain и е проектиран да работи с LangChain.'s компоненти. Те образуват мощна комбинация за изграждане на сложни AI системи.

Често срещан модел на разработка е използването на:

LangChain за да създадете и обгърнете отделните инструменти, които вашият агент ще използва. Например, използвайки LangChain's интеграции за изграждане на инструмент за търсене в конкретна база данни или друг инструмент за извикване на външен API.
LangGraph да се дефинира логиката на високо ниво, която оркестрира как и кога се използват тези инструменти. Графовата структура би дефинирала процеса на вземане на решения, би обработвала състоянието и би управлявала всички необходими цикли или човешки намеси.
ЛангСмит за наблюдение, отстраняване на грешки и оценка на цялата система. LangSmith е независим от рамката и осигурява видимост във всяка стъпка от вашето приложение, независимо дали е изградено с вериги LangChain или графика LangGraph.

Този многопластов подход ви позволява да се възползвате от силните страни на двете рамки: LangChain заради обширните му интеграции и библиотека от компоненти, а LangGraph заради стабилните му възможности за контрол и оркестрация.

Заключение

Изборът между LangChain и LangGraph се свежда до сложността и изискванията за контрол на вашите... AI приложение.

LangChain е вашият универсален набор от инструменти. Той's идеалният избор за бързо изграждане на широк спектър от приложения, базирани на LLM, особено такива с линеен поток. Силата му се крие в модулността и обширните му интеграции.

LangGraph е вашият специализиран директор. Той's създаден за създаване на сложни, устойчиви на промени и надеждни агентни системи. Когато вашето приложение се нуждае от цикли, многоагентно сътрудничество или човешки надзор, LangGraph осигурява необходимата структура и контрол.

As AI агентите стават по-способни, нуждата от прецизност и надеждност само ще нараства. Докато LangChain предоставя основните градивни елементи, LangGraph предлага рамката за сглобяване на тези блокове в стабилни, готови за производство системи. Като разбират уникалните силни страни на всеки от тях, разработчиците могат да изберат правилния инструмент за работата и да изградят по-мощни и надеждни... AI решения.

Прочетете повече