LangChain vs LangGraph: Quin hauries de fer servir REALMENT?

Fa mesos 12 0 803

Al món de AI En el desenvolupament, la creació d'aplicacions basades en models de llenguatge grans (LLM) s'ha convertit en un focus clau. Dos noms que apareixen amb freqüència són LangChain i LangGraph. Tot i que provenen de la mateixa família, tenen finalitats diferents.

LangChain proporciona les eines essencials per a la construcció Aplicacions amb tecnologia LLM, mentre que LangGraph ofereix una manera especialitzada de construir sistemes agentius més controlats i complexos. Comprendre la diferència entre LangChain i LangGraph és vital per a qualsevol desenvolupador que vulgui construir la propera generació de AI solucions.

Aquest article analitzarà tots dos marcs de treball. Analitzarem les seves característiques principals, explorarem les seves principals diferències i donarem una guia clara sobre quan hauríeu de triar-ne un per sobre de l'altre per als vostres projectes.

Què és LangChain?

LangChain és un marc de programari dissenyat per facilitar construir aplicacions que utilitzen models de llenguatge grans. Llançat a l'octubre de 2022 per Harrison Chase, va començar com un projecte de codi obert que ràpidament va guanyar una gran popularitat entre els desenvolupadors. El projecte va atreure centenars de col·laboradors a GitHub i va experimentar una inversió significativa, incloent-hi una ronda de finançament inicial de 10 milions de dòlars i una ronda de finançament posterior que va valorar l'empresa en més de 200 milions de dòlars.

En essència, LangChain simplifica connectant LLMs a altres fonts de dades i eines computacionals. Actua com a pont, permetent crear aplicacions que poden raonar sobre el món i realitzar tasques complexes com l'anàlisi de documents, la generació de codi i la creació de chatbots avançats.

Característiques principals de LangChain

LangChain's la potència prové del seu disseny flexible i modular. Proporciona un conjunt de blocs de construcció que els desenvolupadors poden unir per crear personalitzades AI fluxos de treball.

Arquitectura modularLangChain es basa en la idea de modularitat. Els desenvolupadors poden barrejar i combinar diversos components com ara interfícies de models de llenguatge, carregadors de dades i analitzadors de sortida. Això permet una gran flexibilitat, permetent-vos canviar un model o una font de dades sense reconstruir tota l'aplicació.

Integracions àmpliesEl marc de treball compta amb més de 600 integracions amb una àmplia gamma de models, bases de dades, APIi altres eines. Això vol dir que podeu connectar fàcilment la vostra aplicació als serveis que ja feu servir amb un esforç d'enginyeria mínim.

cadenesUn concepte central de LangChain és la "cadena". Les cadenes permeten enllaçar una seqüència de crides, ja sigui a un LLM o a una altra utilitat. El Llenguatge d'expressió LangChain (LCEL), introduït el 2023, proporciona una manera clara i declarativa de compondre aquestes cadenes.

AgènciesLangChain permet creació d'agents, que són sistemes que utilitzen un LLM per decidir una seqüència d'accions a dur a terme. L'LLM actua com a motor de raonament, esbrinant quines eines utilitzar per aconseguir un objectiu.

Gestió de memòriaPer a aplicacions com els chatbots, el context és clau. LangChain inclou funcions robustes per a la gestió de memòria, que permeten als agents recordar i referir-se a parts anteriors d'una conversa.

Eines d'enginyeria ràpidaOfereix eines per ajudar a gestionar i optimitzar les indicacions. Això inclou plantilles de indicacions que ajuden a estructurar l'entrada enviada a un LLM, la qual cosa permet obtenir respostes més consistents i fiables.

LangChain's El seu principal punt fort rau en la seva versatilitat. Ofereix als desenvolupadors un conjunt complet d'eines per crear i experimentar amb tot tipus d'aplicacions basades en LLM, des de simples bots de resposta a preguntes fins a sistemes més complexos que interactuen amb dades externes.

Què és LangGraph?

LangGraph és una biblioteca que estén les capacitats de l'ecosistema LangChain. Està dissenyada específicament per a la construcció d'estats, aplicacions multiagentTot i que LangChain és fantàstic per crear seqüències d'accions (cadenes), LangGraph introdueix una manera més potent de controlar el flux de la lògica, especialment per a tasques complexes. Es va crear per ajudar els desenvolupadors a afegir més precisió i control als seus sistemes agentius, fent-los més fiables per a l'ús en el món real.

La idea central darrere de LangGraph és representar els fluxos de treball com un graf, compost de nodes i arestes. Aquesta estructura permet fluxos de control més sofisticats que les cadenes lineals que es troben típicament a LangChain. Està inspirada en tecnologies com Apatxe Beam i NetworkX.

Característiques principals de LangGraph

LangGraph ofereix un enfocament estructurat per a la construcció d'agents, cosa que facilita la gestió i la depuració d'interaccions complexes.

Fluxos de treball basats en gràficsEn lloc d'una simple línia de passos, LangGraph organitza les tasques com un gràfic. Els nodes del gràfic representen components com un LLM o una funció, mentre que les vores defineixen com flueixen les dades i el control entre ells. Aquesta representació visual facilita la comprensió i la gestió d'interaccions complexes.

Gràfics cíclicsUna característica clau que diferencia LangGraph és la seva compatibilitat amb cicles. Això significa que el flux de treball no es limita a moure's en una sola direcció. Pot fer un bucle enrere, repetir passos o prendre decisions basades en resultats anteriors. Això és essencial per a tasques que requereixen iteració, com ara refinar un tros de codi o dur a terme recerca en diversos passos.

Gestió estatalLangGraph té una gestió d'estat robusta i integrada. L'estat de l'aplicació es passa entre els nodes del graf i es pot actualitzar a cada pas. Aquest estat persistent permet funcions com ara pausar i reprendre una tasca o mantenir un historial detallat d'una conversa.

Human-in-the-LoopLa capacitat de crear cicles i gestionar l'estat facilita la incorporació de la intervenció humana. Podeu fluxos de treball de disseny que s'aturen en un moment determinat i esperen que un humà les revisi, les aprovi o les proporcioni informació abans de continuar. Això és vital per a aplicacions d'atenció al client o altres àrees sensibles.

Integració sense problemesLangGraph no és un substitut de LangChain, sinó una extensió. S'integra perfectament amb els components de LangChain i funciona amb LangSmith per a la supervisió detallada, la depuració i el rastreig del vostre agent.'s rendiment.

LangGraph és l'eina ideal quan necessiteu crear agents que puguin gestionar lògica complicada, col·laborar amb altres agents o requerir supervisió humana.

LangChain vs. LangGraph: Diferències clau

Tot i que LangChain i LangGraph treballen junts, estan dissenyats per a diferents tipus de problemes. La principal diferència rau en el seu enfocament per estructurar i controlar una aplicació.'s flux de treball.

característica	LangChain	LangGraph
Tipus de marc	Un marc de treball flexible i modular per construir una àmplia gamma d'aplicacions basades en LLM.	Una biblioteca especialitzada per orquestrar fluxos de treball d'agents complexos i amb estat mitjançant una estructura de grafs.
Flux de control	Principalment lineal, utilitzant "cadenes" per executar una seqüència de passos. El flux de control sovint es gestiona mitjançant LLM si mateix en agents.	Cíclic i basat en grafs, permetent bucles, ramificació condicional i control explícit sobre el flux de treball.
Gestió estatal	Els components de memòria s'han de configurar i gestionar explícitament dins de l'aplicació.'s lògica.	Inclou una gestió d'estat persistent integrada on l'estat es passa entre els nodes del graf.
Complexitat del desenvolupament	La flexibilitat pot comportar una corba d'aprenentatge més pronunciada a l'hora d'orquestrar manualment una lògica complexa de diversos passos.	Simplifica el desenvolupament de la lògica complexa fent que el flux sigui explícit i visual a través de l'estructura del graf.
Cas d'ús principal	Prototipatge ràpid, creació d'aplicacions estàndard com RAG i xat de xat, i integrant diversos components.	Construir sistemes multiagent fiables, fluxos de treball que necessiten iteració i aplicacions que requereixen control humà.
Facilitat d'ús	Generalment més fàcil per a aplicacions simples i lineals, però pot arribar a ser complex de gestionar a mesura que els fluxos de treball creixen.	Més intuïtiu per dissenyar i depurar fluxos de treball complexos i no lineals amb molts punts de decisió.

LangChain proporciona els blocs de construcció fonamentals, mentre que LangGraph ofereix una estructura més avançada per orquestrar aquests blocs en agents fiables i controlables.

Quan s'ha d'utilitzar LangChain

LangChain continua sent el marc de treball de referència per a una àmplia varietat de tasques de desenvolupament d'aplicacions LLM. El seu punt fort és la seva flexibilitat i la seva enorme biblioteca d'integracions.

Hauries de triar LangChain Quan:

Creació de fluxos de treball simples i linealsSi la vostra aplicació segueix una seqüència de passos senzilla (per exemple, prendre l'entrada de l'usuari, formatar-la amb un indicador, enviar-la a un LLM i analitzar la sortida), LangChain és perfecte.

Prototipatge ràpid i experimentació: LangChain's El disseny modular el fa ideal per provar ràpidament diferents models, indicacions o fonts de dades. Podeu intercanviar fàcilment components per trobar la millor combinació per a les vostres necessitats.

Desenvolupament d'aplicacions RAG estàndard: Per a la majoria Recuperació-generació augmentada (RAG), on es recuperen documents i es proporcionen a un LLM per context, sovint n'hi ha prou amb una cadena LangChain estàndard.

Necessiteu integracions àmpliesSi el vostre projecte depèn de connectar-se a moltes API, bases de dades o magatzems de vectors diferents, LangChain's Una biblioteca de més de 600 integracions és un gran avantatge.

Esteu creant eines fonamentalsQuan creeu les eines o components individuals que un agent pot utilitzar (com ara una funció per cercar a la web o consultar una base de dades), LangChain proporciona els contenidors per fer que aquests components siguin fàcilment accessibles per a un LLM.

En resum, si la vostra sol·licitud's Tot i que la lògica és relativament senzilla i es pot representar com una seqüència, LangChain proporciona el camí més ràpid i flexible cap a una solució.

Quan s'ha d'utilitzar LangGraph

LangGraph destaca quan la complexitat de la tasca va més enllà d'una simple seqüència lineal. Està dissenyat per a escenaris on el control, la fiabilitat i la fidelitat a l'estat són crítics.

Hauries de triar LangGraph Quan:

Construint sistemes complexos i multiagentSi la vostra aplicació implica diversos agents que necessiten col·laborar, delegar tasques o revisar-se mútuament's treball, LangGraph proporciona l'estructura per gestionar aquestes interaccions de manera eficaç.

El vostre flux de treball requereix cicles o iteracióPer a tasques que s'han de repetir fins que es compleixi una determinada condició, LangGraph's el suport per als cicles és essencial. Alguns exemples inclouen un agent que escriu codi, ho prova i després ho refina en funció dels resultats de la prova o d'un agent de recerca que recopila informació de manera iterativa.

Necessiteu un control humà en el bucleQualsevol aplicació que requereixi que un humà aprovi un pas, editi un resultat o proporcioni orientació es beneficiarà de LangGraph. La capacitat de pausar i reprendre el gràfic fa que aquesta integració sigui natural.

Creació d'agents altament fiables i controlablesQuan no us podeu permetre que un agent falli silenciosament o vagi pel camí equivocat, LangGraph us permet definir el flux exacte de la lògica amb condicions i ramificacions explícites. Això s'allunya de deixar que l'LLM tingui el control complet i afegeix una capa de lògica determinista.

Desenvolupament de chatbots avançats i amb estatPer a agents conversacionals que necessiten gestionar diàlegs complexos i de diversos torns amb camins ramificats i una memòria profunda de la conversa, LangGraph's La gestió estatal és una eina poderosa.

LangGraph és per quan es passa d'un prototip a un agent de producció que necessita realitzar tasques complexes de manera fiable i predictible.

Com funcionen conjuntament LangChain i LangGraph

És vital entendre que l'elecció no sempre és "o bé". LangGraph forma part del conjunt de productes LangChain i està dissenyat per funcionar amb LangChain.'s components. Formen una combinació potent per construir components sofisticats AI sistemes.

Un patró de desenvolupament comú és utilitzar:

LangChain per crear i embolicar les eines individuals que utilitzarà el vostre agent. Per exemple, utilitzant LangChain's integracions per crear una eina per cercar en una base de dades específica o una altra eina per cridar un API externa.
LangGraph per definir la lògica d'alt nivell que orquestra com i quan s'utilitzen aquestes eines. L'estructura del graf definiria el procés de presa de decisions, gestionaria l'estat i qualsevol bucle o intervenció humana necessària.
LangSmith per supervisar, depurar i avaluar tot el sistema. LangSmith és independent del framework i proporciona visibilitat de cada pas de la vostra aplicació, tant si està construïda amb cadenes LangChain com amb un gràfic LangGraph.

Aquest enfocament per capes permet aprofitar els punts forts d'ambdós frameworks: LangChain per les seves àmplies integracions i biblioteca de components, i LangGraph per les seves robustes capacitats de control i orquestració.

Conclusió

L'elecció entre LangChain i LangGraph depèn de la complexitat i els requisits de control del vostre AI aplicació.

Estructura dels tipus de memòria de LangGraph

LangChain és el vostre conjunt d'eines versàtil.'s l'opció ideal per construir ràpidament una àmplia gamma d'aplicacions basades en LLM, especialment aquelles amb un flux lineal. El seu punt fort rau en la seva modularitat i les seves àmplies integracions.

LangGraph és el vostre director especialitzat. Això's creat per crear sistemes agentius complexos, amb estat i fiables. Quan la vostra aplicació necessita bucles, col·laboració multiagent o supervisió humana, LangGraph proporciona l'estructura i el control necessaris.

As AI A mesura que els agents esdevinguin més capaços, la necessitat de precisió i fiabilitat només creixerà. Mentre que LangChain proporciona els blocs de construcció essencials, LangGraph ofereix el marc de treball per muntar aquests blocs en sistemes robustos i llestos per a la producció. En comprendre els punts forts únics de cadascun, els desenvolupadors poden seleccionar l'eina adequada per a la tasca i construir sistemes més potents i fiables. AI solucions.

Més...