LangChain vs. LangGraph: Welches sollten Sie WIRKLICH verwenden?

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In der Welt der AI In der Entwicklung ist die Erstellung von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) zu einem zentralen Thema geworden. Zwei häufig verwendete Namen sind LangChain und LangGraph. Obwohl sie aus derselben Familie stammen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken.

LangChain bietet die wesentlichen Werkzeuge zum Aufbau LLM-basierte Apps, während LangGraph eine spezialisierte Möglichkeit bietet, kontrolliertere und komplexere Agentensysteme zu konstruieren. Das Verständnis des Unterschieds zwischen LangChain und LangGraph ist für jeden Entwickler, der die nächste Generation von AI Lösungen

Dieser Artikel analysiert beide Frameworks. Wir betrachten ihre Kernfunktionen, untersuchen die wichtigsten Unterschiede und geben klare Hinweise, wann Sie sich für Ihr Projekt für das eine oder das andere entscheiden sollten.

Was ist LangChain?

LangChain ist ein Software-Framework, das es einfacher machen soll, Anwendungen erstellen die große Sprachmodelle verwenden. Es wurde im Oktober 2022 von Harrison Chase als Open-Source-Projekt gestartet und erfreute sich schnell großer Beliebtheit bei Entwicklern. Das Projekt zog Hunderte von Mitwirkenden auf GitHub an und verzeichnete erhebliche Investitionen, darunter eine Seed-Runde von 10 Millionen US-Dollar und eine spätere Finanzierungsrunde, die das Unternehmen mit über 200 Millionen US-Dollar bewertete.

Im Kern vereinfacht LangChain LLMs verbinden zu anderen Datenquellen und Rechenwerkzeugen. Es fungiert als Brücke und ermöglicht Ihnen die Erstellung von Anwendungen, die die Welt verstehen und komplexe Aufgaben wie Dokumentenanalyse, Codegenerierung und die Erstellung fortschrittlicher Chatbots ausführen können.

Kernfunktionen von LangChain

LangChain's Die Stärke liegt in seinem flexiblen und modularen Design. Es bietet eine Reihe von Bausteinen, die Entwickler zusammenfügen können, um maßgeschneiderte AI Workflows.

Modulare ArchitekturLangChain basiert auf dem Konzept der Modularität. Entwickler können verschiedene Komponenten wie Sprachmodellschnittstellen, Datenlader und Ausgabeparser kombinieren. Dies ermöglicht hohe Flexibilität und ermöglicht den Austausch eines Modells oder einer Datenquelle, ohne die gesamte Anwendung neu erstellen zu müssen.

Umfangreiche Integrationen: Das Framework bietet über 600 Integrationen mit einer breiten Palette von Modellen, Datenbanken, APIsund andere Tools. So können Sie Ihre Anwendung mit minimalem Entwicklungsaufwand problemlos mit den Diensten verbinden, die Sie bereits nutzen.

Ketten: Ein Kernkonzept von LangChain ist die „Kette“. Ketten ermöglichen es Ihnen, eine Reihe von Aufrufen zu verknüpfen, sei es an ein LLM oder ein anderes Dienstprogramm. Die LangChain-Ausdruckssprache (LCEL), eingeführt im Jahr 2023, bietet eine klare, deklarative Möglichkeit, diese Ketten zusammenzustellen.

Makler: LangChain ermöglicht die Erstellung von Agenten, bei denen ein LLM zur Entscheidung über eine Aktionsfolge verwendet wird. Das LLM fungiert als Denkmaschine und ermittelt, welche Werkzeuge zur Erreichung eines Ziels eingesetzt werden müssen.

Speicherverwaltung: Für Anwendungen wie Chatbots ist der Kontext entscheidend. LangChain bietet robuste Funktionen zur Speicherverwaltung, sodass sich Agenten an vorherige Teile einer Konversation erinnern und darauf zurückgreifen können.

Schnelle Engineering-Tools: Es bietet Tools zur Verwaltung und Optimierung von Eingabeaufforderungen. Dazu gehören Eingabevorlagen, die die an ein LLM gesendeten Eingaben strukturieren und so zu konsistenteren und zuverlässigeren Antworten führen.

LangChain's Die größte Stärke liegt in der Vielseitigkeit. Entwickler erhalten ein umfassendes Toolkit zum Erstellen und Experimentieren mit allen Arten von LLM-basierten Anwendungen – von einfachen Frage-Antwort-Bots bis hin zu komplexeren Systemen, die mit externen Daten interagieren.

Was ist LangGraph?

LangGraph ist eine Bibliothek, die die Möglichkeiten des LangChain-Ökosystems erweitert. Sie ist speziell für den Aufbau zustandsbehafteter, Multi-Agent-AnwendungenWährend sich LangChain hervorragend zum Erstellen von Aktionssequenzen (Ketten) eignet, bietet LangGraph eine leistungsfähigere Möglichkeit zur Steuerung des Logikflusses, insbesondere bei komplexen Aufgaben. LangGraph wurde entwickelt, um Entwicklern zu helfen, ihren Agentensystemen mehr Präzision und Kontrolle zu verleihen und sie so für den Praxiseinsatz zuverlässiger zu machen.

Die Kernidee von LangGraph besteht darin, Workflows als Graphen darzustellen, der aus Knoten und Kanten besteht. Diese Struktur ermöglicht komplexere Kontrollflüsse als die in LangChain typischen linearen Ketten. Sie ist inspiriert von Technologien wie Apache-Strahl und NetworkX.

Kernfunktionen von LangGraph

LangGraph bietet einen strukturierten Ansatz zum Erstellen von Agenten, der die Verwaltung und Fehlerbehebung komplexer Interaktionen erleichtert.

Graphenbasierte Workflows: Anstelle einer einfachen Schrittfolge organisiert LangGraph Aufgaben als Graph. Die Knoten im Graphen repräsentieren Komponenten wie ein LLM oder eine Funktion, während die Kanten den Daten- und Steuerungsfluss zwischen ihnen definieren. Diese visuelle Darstellung erleichtert das Verständnis und die Verwaltung komplexer Interaktionen.

Zyklische GraphenEin wesentliches Merkmal, das LangGraph auszeichnet, ist die Unterstützung von Zyklen. Das bedeutet, dass der Workflow nicht auf eine Richtung beschränkt ist. Er kann zurückspringen, Schritte wiederholen oder Entscheidungen basierend auf vorherigen Ergebnissen treffen. Dies ist wichtig für Aufgaben, die Iteration erfordern, wie z. B. die Verfeinerung eines Codeteils oder die Durchführung mehrstufige Forschung.

StaatsverwaltungLangGraph verfügt über eine robuste, integrierte Statusverwaltung. Der Anwendungsstatus wird zwischen den Knoten im Graphen weitergegeben und kann bei jedem Schritt aktualisiert werden. Dieser persistente Status ermöglicht Funktionen wie das Anhalten und Fortsetzen einer Aufgabe oder die detaillierte Aufzeichnung eines Konversationsverlaufs.

Mensch-in-der-Schleife: Die Möglichkeit, Zyklen zu erstellen und den Status zu verwalten, erleichtert die Einbindung menschlicher Eingriffe. Sie können Design-Workflows die an einem bestimmten Punkt pausieren und auf die Überprüfung, Genehmigung oder Eingabe durch einen Menschen warten, bevor sie fortfahren. Dies ist für Anwendungen im Kundensupport oder anderen sensiblen Bereichen von entscheidender Bedeutung.

Nahtlose Integration: LangGraph ist kein Ersatz für LangChain, sondern eine Erweiterung davon. Es lässt sich nahtlos in LangChain-Komponenten integrieren und arbeitet mit LangSmith für detaillierte Überwachung, Debugging und Tracing Ihres Agenten zusammen.'s Leistung.

LangGraph ist das Tool der Wahl, wenn Sie Agenten erstellen müssen, die komplizierte Logik verarbeiten, mit anderen Agenten zusammenarbeiten oder menschliche Aufsicht erfordern.

LangChain vs. LangGraph: Wichtige Unterschiede

Obwohl LangChain und LangGraph zusammenarbeiten, sind sie für unterschiedliche Problemstellungen konzipiert. Der Hauptunterschied liegt in ihrem Ansatz zur Strukturierung und Steuerung einer Anwendung.'s Arbeitsablauf.

Funktion	LangChain	LangGraph
Framework-Typ	Ein flexibles und modulares Framework zum Erstellen einer breiten Palette von LLM-basierten Anwendungen.	Eine spezialisierte Bibliothek zum Orchestrieren komplexer, zustandsbehafteter Agenten-Workflows mithilfe einer Graphstruktur.
Kontrollfluss	Primär linear, mit „Ketten“ zur Ausführung einer Schrittfolge. Der Kontrollfluss wird oft von der LLM sich in Agenten.	Zyklisch und graphenbasiert, ermöglicht Schleifen, bedingte Verzweigungen und explizite Kontrolle über den Arbeitsablauf.
Staatsverwaltung	Speicherkomponenten müssen innerhalb der Anwendung explizit konfiguriert und verwaltet werden's Logik.	Verfügt über eine integrierte, dauerhafte Zustandsverwaltung, bei der der Zustand zwischen Knoten im Diagramm übergeben wird.
Entwicklungskomplexität	Die Flexibilität kann zu einer steileren Lernkurve führen, wenn komplexe, mehrstufige Logik manuell orchestriert wird.	Vereinfacht die Entwicklung komplexer Logik, indem der Ablauf durch die Graphstruktur explizit und visuell dargestellt wird.
Kernanwendungsfall	Rapid Prototyping, Erstellen von Standardanwendungen wie RAG und Chatbots, und die Integration verschiedener Komponenten.	Erstellen zuverlässiger Multiagentensysteme, Workflows, die Iterationen erfordern, und Anwendungen, die eine menschliche Steuerung erfordern.
Benutzerfreundlich	Im Allgemeinen einfacher für einfache, lineare Anwendungen, kann aber bei zunehmenden Arbeitsabläufen komplex zu verwalten werden.	Intuitiver zum Entwerfen und Debuggen komplexer, nichtlinearer Arbeitsabläufe mit vielen Entscheidungspunkten.

LangChain stellt die grundlegenden Bausteine bereit, während LangGraph eine fortgeschrittenere Struktur für die Orchestrierung dieser Blöcke in zuverlässige, steuerbare Agenten bereitstellt.

Wann sollte LangChain verwendet werden?

LangChain ist nach wie vor das bevorzugte Framework für eine Vielzahl von LLM-Anwendungsentwicklungsaufgaben. Seine Stärke liegt in seiner Flexibilität und seiner umfangreichen Integrationsbibliothek.

Du solltest wählen LangChain wann:

Erstellen einfacher, linearer Arbeitsabläufe: Wenn Ihre Anwendung einer einfachen Abfolge von Schritten folgt – beispielsweise Benutzereingaben entgegennimmt, sie mit einer Eingabeaufforderung formatiert, sie an ein LLM sendet und die Ausgabe analysiert – ist LangChain perfekt.

Schnelles Prototyping und Experimentieren: LangChain's Dank des modularen Designs eignet es sich ideal zum schnellen Testen verschiedener Modelle, Eingabeaufforderungen oder Datenquellen. Sie können Komponenten einfach austauschen, um die optimale Kombination für Ihre Anforderungen zu finden.

Entwicklung von RAG-Standardanwendungen: Für die meisten Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungsfälle, in denen Sie Dokumente abrufen und sie zur Kontextualisierung an ein LLM weitergeben, ist eine Standard-LangChain-Kette oft ausreichend.

Sie benötigen umfassende Integrationen: Wenn Ihr Projekt auf die Verbindung zu vielen verschiedenen APIs, Datenbanken oder Vektorspeichern angewiesen ist, LangChain's Eine Bibliothek mit über 600 Integrationen ist ein enormer Vorteil.

Sie erstellen grundlegende Werkzeuge: Wenn Sie die einzelnen Tools oder Komponenten erstellen, die ein Agent verwenden könnte (z. B. eine Funktion zum Durchsuchen des Internets oder zum Abfragen einer Datenbank), stellt LangChain die Wrapper bereit, um diese Komponenten für ein LLM leicht zugänglich zu machen.

Kurz gesagt, wenn Ihre Anwendung's Da die Logik relativ einfach ist und als Sequenz dargestellt werden kann, bietet LangChain den schnellsten und flexibelsten Weg zu einer Lösung.

Wann wird LangGraph verwendet?

LangGraph glänzt, wenn die Komplexität der Aufgabe über eine einfache lineare Abfolge hinausgeht. Es ist für Szenarien konzipiert, in denen Kontrolle, Zuverlässigkeit und Zustandsbezogenheit entscheidend sind.

Du solltest wählen LangGraph wann:

Aufbau komplexer Multiagentensysteme: Wenn Ihre Anwendung mehrere Agenten umfasst, die zusammenarbeiten, Aufgaben delegieren oder sich gegenseitig überprüfen müssen's Arbeit, LangGraph bietet die Struktur, um diese Interaktionen effektiv zu verwalten.

Ihr Workflow erfordert Zyklen oder Iterationen: Für Aufgaben, die wiederholt werden müssen, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist, LangGraph's Unterstützung für Zyklen ist unerlässlich. Beispiele hierfür sind ein Agent, der schreibt Code, testet es und verfeinert es dann basierend auf den Testergebnissen, oder ein Forschungsagent das iterativ Informationen sammelt.

Sie benötigen eine menschliche Kontrolle: Jede Anwendung, die eine menschliche Genehmigung eines Schritts, die Bearbeitung eines Ergebnisses oder die Bereitstellung von Anleitungen erfordert, profitiert von LangGraph. Die Möglichkeit, den Graphen anzuhalten und fortzusetzen, macht diese Integration selbstverständlich.

Erstellen hochzuverlässiger und kontrollierbarer Agenten: Wenn Sie es sich nicht leisten können, dass ein Agent unbemerkt fehlschlägt oder den falschen Weg einschlägt, können Sie mit LangGraph den genauen Logikfluss mit expliziten Bedingungen und Verzweigungen definieren. Dadurch wird die vollständige Kontrolle durch LLM aufgehoben und eine Ebene deterministischer Logik hinzugefügt.

Entwicklung fortschrittlicher, zustandsbehafteter Chatbots: Für Konversationsagenten, die komplexe Dialoge mit mehreren Runden, Verzweigungspfaden und einem tiefen Gedächtnis der Konversation verarbeiten müssen, LangGraph's Die Zustandsverwaltung ist ein mächtiges Werkzeug.

LangGraph eignet sich für den Übergang von einem Prototyp zu einem produktionsreifen Agenten, der komplexe Aufgaben zuverlässig und vorhersehbar ausführen muss.

Wie LangChain und LangGraph zusammenarbeiten

Es ist wichtig zu verstehen, dass die Wahl nicht immer „entweder/oder“ ist. LangGraph ist Teil der LangChain-Produktsuite und wurde für die Zusammenarbeit mit LangChain entwickelt.'s Komponenten. Sie bilden eine leistungsstarke Kombination für den Bau anspruchsvoller AI Systeme.

LangChain und LangGraph arbeiten zusammen

Ein gängiges Entwicklungsmuster ist die Verwendung von:

LangChain um die einzelnen Tools zu erstellen und zu verpacken, die Ihr Agent verwenden wird. Zum Beispiel mit LangChain's Integrationen, um ein Tool zum Durchsuchen einer bestimmten Datenbank oder ein anderes Tool zum Aufrufen einer externe API.
LangGraph um die übergeordnete Logik zu definieren, die den Einsatz dieser Tools orchestriert. Die Graphstruktur definiert den Entscheidungsprozess, verwaltet den Status und alle notwendigen Schleifen oder menschlichen Eingriffe.
LangSmith um das gesamte System zu überwachen, zu debuggen und zu bewerten. LangSmith ist Framework-agnostisch und bietet Einblick in jeden Schritt Ihrer Anwendung, unabhängig davon, ob sie mit LangChain-Ketten oder einem LangGraph-Diagramm erstellt wurde.

Dieser mehrschichtige Ansatz ermöglicht es Ihnen, die Stärken beider Frameworks zu nutzen: LangChain aufgrund seiner umfangreichen Integrationen und Komponentenbibliothek und LangGraph aufgrund seiner robusten Steuerungs- und Orchestrierungsfunktionen.

Fazit

Die Wahl zwischen LangChain und LangGraph hängt von der Komplexität und den Kontrollanforderungen Ihres AI Anwendung.

LangChain ist Ihr vielseitiges Toolkit. Es's Die ideale Wahl für die schnelle Entwicklung einer breiten Palette von LLM-basierten Anwendungen, insbesondere linearer Anwendungen. Die Stärke liegt in der Modularität und den umfangreichen Integrationen.

LangGraph ist Ihr spezialisierter Direktor. Es's Entwickelt für die Erstellung komplexer, zustandsbehafteter und zuverlässiger Agentensysteme. Wenn Ihre Anwendung Schleifen, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten oder menschliche Überwachung benötigt, bietet LangGraph die notwendige Struktur und Kontrolle.

As AI Agenten werden leistungsfähiger, der Bedarf an Präzision und Zuverlässigkeit steigt. Während LangChain die wesentlichen Bausteine liefert, bietet LangGraph das Framework, um diese Bausteine zu robusten, produktionsreifen Systemen zusammenzusetzen. Durch das Verständnis der individuellen Stärken jedes einzelnen Bausteins können Entwickler das richtige Werkzeug für ihre Aufgabe auswählen und leistungsfähigere und zuverlässigere Systeme entwickeln. AI Lösungen.