LangChain vs. LangGraph: Který z nich byste měli OPRAVDU používat?

Před rokem 1 0 1051

Ve světě AI Vývoj a tvorba aplikací založených na rozsáhlých jazykových modelech (LLM) se stala klíčovým zaměřením. Dva názvy, které se často objevují, jsou LangChain a LangGraph. I když pocházejí ze stejné rodiny, slouží různým účelům.

LangChain poskytuje základní nástroje pro budování Aplikace založené na LLM, zatímco LangGraph nabízí specializovaný způsob, jak konstruovat kontrolovanější a komplexnější agentní systémy. Pochopení rozdílu mezi LangChain a LangGraph je zásadní pro každého vývojáře, který chce vybudovat novou generaci AI řešení.

Tento článek si oba frameworky rozebere. Podíváme se na jejich základní vlastnosti, prozkoumáme jejich hlavní rozdíly a poskytneme jasné rady, kdy byste si měli pro své projekty vybrat ten správný.

Co je LangChain?

LangChain je softwarový framework navržený pro usnadnění vývoje aplikací využívajících rozsáhlé jazykové modely. Spuštěn byl v říjnu 2022 Harrisonem Chaseem a začínal jako open-source projekt, který si rychle získal obrovskou popularitu mezi vývojáři. Projekt přilákal stovky přispěvatelů na GitHubu a zaznamenal značné investice, včetně počátečního kola ve výši 10 milionů dolarů a pozdějšího kola financování, které ocenilo společnost na více než 200 milionů dolarů.

LangChain ve své podstatě zjednodušuje propojení LLM s dalšími zdroji dat a výpočetními nástroji. Funguje jako most, který vám umožňuje vytvářet aplikace, které dokáží uvažovat o světě a provádět složité úkoly, jako je analýza dokumentů, generování kódu a vytváření pokročilých chatbotů.

Základní vlastnosti LangChainu

LangChain's Jeho síla pramení z jeho flexibilního a modulárního designu. Nabízí sadu stavebních bloků, které mohou vývojáři skládat a vytvářet tak přizpůsobené řešení. AI Pracovních toků.

Modulární architekturaLangChain je postaven na myšlence modularity. Vývojáři mohou kombinovat různé komponenty, jako jsou rozhraní jazykových modelů, zavaděče dat a výstupní parsery. To umožňuje velkou flexibilitu a umožňuje vám vyměnit model nebo zdroj dat, aniž byste museli znovu sestavovat celou aplikaci.

Rozsáhlé integraceFramework se pyšní více než 600 integracemi s širokou škálou modelů, databází, APIa další nástroje. To znamená, že můžete snadno propojit svou aplikaci se službami, které již používáte, s minimálním technickým úsilím.

ŘetězyZákladním konceptem v LangChainu je „řetězec“. Řetězce umožňují propojit sekvenci volání, ať už se jedná o LLM nebo jiný nástroj. Jazyk výrazů LangChain (LCEL), zavedený v roce 2023, poskytuje jasný a deklarativní způsob, jak tyto řetězce sestavit.

AgentiLangChain umožňuje tvorba agentů, což jsou systémy, které používají LLM k rozhodování o posloupnosti akcí, které je třeba provést. LLM funguje jako logický mechanismus a zjišťuje, které nástroje použít k dosažení cíle.

Správa pamětiPro aplikace jako chatboti je kontext klíčový. LangChain obsahuje robustní funkce pro správu paměti, které agentům umožňují zapamatovat si a odkazovat na předchozí části konverzace.

Nástroje pro rychlé inženýrstvíNabízí nástroje, které pomáhají spravovat a optimalizovat výzvy. Patří sem šablony výzev, které pomáhají strukturovat vstup odesílaný do LLM, což vede ke konzistentnějším a spolehlivějším odpovědím.

LangChain's Hlavní silnou stránkou je jeho všestrannost. Vývojářům poskytuje komplexní sadu nástrojů pro vytváření a experimentování se všemi druhy aplikací založených na LLM, od jednoduchých botů pro odpovídání na otázky až po složitější systémy, které interagují s externími daty.

Co je LangGraph?

LangGraph je knihovna, která rozšiřuje možnosti ekosystému LangChain. Je speciálně navržena pro vytváření stavových multiagentních aplikací . LangChain je sice skvělý pro vytváření sekvencí akcí (řetězců), ale LangGraph představuje výkonnější způsob řízení toku logiky, zejména pro složité úlohy. Byla vytvořena, aby pomohla vývojářům přidat větší přesnost a kontrolu do jejich agentních systémů, a učinit je tak spolehlivějšími pro reálné použití.

Základní myšlenkou LangGraphu je reprezentovat pracovní postupy jako graf, složený z uzlů a hran. Tato struktura umožňuje sofistikovanější řídicí toky než lineární řetězce, které se obvykle nacházejí v LangChainu. Je inspirována technologiemi jako Apache Beam a NetworkX.

Základní vlastnosti LangGraphu

LangGraph nabízí strukturovaný přístup k vytváření agentů, což usnadňuje správu a ladění složitých interakcí.

Pracovní postupy založené na grafechMísto jednoduchého řádku kroků organizuje LangGraph úkoly jako graf. Uzly v grafu představují komponenty, jako je LLM nebo funkce, zatímco hrany definují, jak mezi nimi proudí data a řízení. Toto vizuální znázornění usnadňuje pochopení a správu složitých interakcí.

Cyklické grafyKlíčovou vlastností, která odlišuje LangGraph, je podpora cyklů. To znamená, že pracovní postup není omezen na pohyb jedním směrem. Může se vracet zpět, opakovat kroky nebo činit rozhodnutí na základě předchozích výsledků. To je nezbytné pro úkoly, které vyžadují iteraci, jako je zdokonalování kódu nebo provádění... vícestupňový výzkum.

Řízení státuLangGraph má robustní, vestavěnou správu stavu. Stav aplikace se předává mezi uzly v grafu a lze jej aktualizovat v každém kroku. Tento trvalý stav umožňuje funkce, jako je pozastavení a obnovení úlohy nebo udržování podrobné historie konverzace.

Human-in-the-LoopSchopnost vytvářet cykly a spravovat stavy usnadňuje začlenění lidského zásahu. Můžete návrhové pracovní postupy které se v určitém bodě pozastaví a před pokračováním čekají na kontrolu, schválení nebo poskytnutí vstupu člověkem. To je zásadní pro aplikace v zákaznické podpoře nebo jiných citlivých oblastech.

Bezproblémová integraceLangGraph není náhradou za LangChain, ale jeho rozšířením. Hladce se integruje s komponentami LangChain a spolupracuje s LangSmith pro detailní monitorování, ladění a trasování vašeho agenta.'s výkon.

LangGraph je nástroj volby, když potřebujete vytvořit agenty, kteří zvládají složitou logiku, spolupracují s jinými agenty nebo vyžadují lidský dohled.

LangChain vs. LangGraph: Klíčové rozdíly

Ačkoli LangChain a LangGraph spolupracují, jsou navrženy pro různé druhy problémů. Hlavní rozdíl spočívá v jejich přístupu ke strukturování a řízení aplikace.'s Pracovní postup.

vlastnost	LangChain	LangGraph
Typ rámce	Flexibilní a modulární framework pro tvorbu široké škály aplikací založených na LLM.	Specializovaná knihovna pro orchestraci komplexních, stavových pracovních postupů agentů s využitím grafové struktury.
Řídicí tok	Primárně lineární, s využitím „řetězců“ k provedení posloupnosti kroků. Tok řízení je často řízen LLM sebe v agentech.	Cyklický a grafový, umožňující smyčky, podmíněné větvení a explicitní kontrolu nad pracovním postupem.
Řízení státu	Paměťové komponenty musí být explicitně konfigurovány a spravovány v rámci aplikace.'s logika.	Obsahuje vestavěnou, perzistentní správu stavu, kde se stav předává mezi uzly v grafu.
Složitost vývoje	Flexibilita může vést ke strmější křivce učení při ručním orchestrování složité vícekrokové logiky.	Zjednodušuje vývoj složité logiky tím, že tok dat skrze grafovou strukturu je explicitní a vizuální.
Základní případ použití	Rychlé prototypování, tvorba standardních aplikací jako RAG a chatbotsa integrací různých komponent.	Budování spolehlivých multiagentních systémů, pracovní postupy vyžadující iteraci a aplikace vyžadující řízení „člověk v cyklu“.
Snadné použití	Obecně snazší pro jednoduché, lineární aplikace, ale s růstem pracovních postupů se může správa stát složitější.	Intuitivnější pro navrhování a ladění složitých, nelineárních pracovních postupů s mnoha rozhodovacími body.

LangChain poskytuje základní stavební bloky, zatímco LangGraph poskytuje pokročilejší strukturu pro orchestraci těchto bloků do spolehlivých a ovladatelných agentů.

Kdy použít LangChain

LangChain zůstává frameworkem, který je klíčový pro širokou škálu úkolů vývoje LLM aplikací. Jeho silnou stránkou je flexibilita a obrovská knihovna integrací.

LangChain byste si měli vybrat , když:

Vytváření jednoduchých, lineárních pracovních postupůPokud vaše aplikace postupuje podle jednoduché posloupnosti kroků – například přijímá uživatelský vstup, formátuje ho pomocí promptu, odesílá ho do LLM a parsuje výstup – LangChain je perfektní.

Rychlé prototypování a experimentováníLangChain's Modulární design je ideální pro rychlé testování různých modelů, výzev nebo zdrojů dat. Komponenty můžete snadno vyměňovat a najít tak nejlepší kombinaci pro vaše potřeby.

Vývoj standardních RAG aplikacíPro většinu Generování rozšířeného vyhledávání V případech užití (RAG), kdy načítáte dokumenty a předáte je LLM pro kontext, je často dostačující standardní řetězec LangChain.

Potřebujete široké integracePokud váš projekt závisí na připojení k mnoha různým API, databázím nebo vektorovým úložištím, LangChain's Knihovna s více než 600 integracemi je obrovskou výhodou.

Vytváříte základní nástrojePři vytváření jednotlivých nástrojů nebo komponent, které by agent mohl používat (například funkce pro vyhledávání na webu nebo dotazování do databáze), LangChain poskytuje obalovací moduly, které usnadňují přístup k těmto komponentám pro LLM.

Stručně řečeno, pokud vaše žádost's Logika je relativně přímočará a lze ji reprezentovat jako posloupnost, LangChain poskytuje nejrychlejší a nejflexibilnější cestu k řešení.

Kdy použít LangGraph

LangGraph se osvědčí, když složitost úkolu přesahuje rámec jednoduché lineární posloupnosti. Je navržen pro scénáře, kde jsou řízení, spolehlivost a stavovost kritické.

LangGraph byste si měli vybrat , když:

Budování komplexních multiagentních systémůPokud vaše aplikace zahrnuje více agentů, kteří potřebují spolupracovat, delegovat úkoly nebo se navzájem kontrolovat's V práci LangGraph poskytuje strukturu pro efektivní řízení těchto interakcí.

Váš pracovní postup vyžaduje cykly nebo iteraciPro úkoly, které je třeba opakovat, dokud není splněna určitá podmínka, LangGraph's podpora cyklů je nezbytná. Mezi příklady patří činidlo, které píše kód, otestuje ho a poté ho na základě výsledků testu upřesní, nebo výzkumný agent který iterativním způsobem shromažďuje informace.

Potřebujete řízení s lidskou přítomnostíJakákoli aplikace, která vyžaduje schválení kroku člověkem, úpravu výsledku nebo poskytnutí pokynů, bude mít z LangGraphu prospěch. Možnost pozastavit a obnovit graf činí tuto integraci přirozenou.

Vytváření vysoce spolehlivých a ovladatelných agentůPokud si nemůžete dovolit, aby agent tiše selhal nebo se vydal špatnou cestou, LangGraph vám umožňuje definovat přesný tok logiky s explicitními podmínkami a větvemi. Tím se odklání od úplné kontroly nad LLM a přidává se vrstva deterministické logiky.

Vývoj pokročilých chatbotů s podporou stavůPro konverzační agenty, kteří potřebují zvládat složité dialogy s více odbočkami, větvením a hlubokou pamětí konverzace, je LangGraph's Státní řízení je mocný nástroj.

LangGraph je určen pro případy, kdy přecházíte z prototypu na agenta produkční úrovně, který potřebuje spolehlivě a předvídatelně vykonávat složité úkoly.

Jak LangChain a LangGraph spolupracují

Je důležité si uvědomit, že volba není vždy „buď/anebo“. LangGraph je součástí produktové sady LangChain a je navržen pro spolupráci s LangChain.'s komponenty. Tvoří silnou kombinaci pro budování sofistikovaných AI systémy.

Běžným vývojovým vzorem je použití:

LangChain k vytvoření a zabalení jednotlivých nástrojů, které bude váš agent používat. Například pomocí LangChain's integrace pro vytvoření nástroje pro vyhledávání v konkrétní databázi nebo jiného nástroje pro volání externí API.
LangGraph definovat logiku na vysoké úrovni, která řídí, jak a kdy se tyto nástroje používají. Grafová struktura by definovala proces rozhodování, zpracovávala stavy a spravovala veškeré nezbytné smyčky nebo lidské zásahy.
LangSmith monitorovat, ladit a vyhodnocovat celý systém. LangSmith je nezávislý na frameworku a poskytuje přehled o každém kroku vaší aplikace, ať už je vytvořena s řetězci LangChain nebo grafem LangGraph.

Tento vrstvený přístup umožňuje využít silné stránky obou frameworků: LangChain pro jeho rozsáhlé integrace a knihovnu komponent a LangGraph pro jeho robustní možnosti řízení a orchestrace.

Závěr

Výběr mezi LangChain a LangGraph závisí na složitosti a požadavcích na kontrolu. AI aplikace.

LangChain je vaše všestranná sada nástrojů. Je to's ideální volba pro rychlé vytvoření široké škály aplikací založených na LLM, zejména těch s lineárním tokem. Jeho silnou stránkou je modularita a rozsáhlá integrace.

LangGraph je váš specializovaný ředitel. Je to's vytvořeno pro vytváření komplexních, stavových a spolehlivých agentních systémů. Pokud vaše aplikace vyžaduje smyčky, spolupráci více agentů nebo lidský dohled, LangGraph poskytuje potřebnou strukturu a kontrolu.

As AI S rostoucími schopnostmi agentů bude potřeba přesnosti a spolehlivosti jen růst. Zatímco LangChain poskytuje základní stavební bloky, LangGraph nabízí framework pro sestavení těchto bloků do robustních systémů připravených k provozu. Pochopením jedinečných silných stránek každého z nich si vývojáři mohou vybrat ten správný nástroj pro daný úkol a vytvořit výkonnější a spolehlivější systémy. AI řešení.

Přečíst více