LangChain vs LangGraph: millist neist peaksite TEGELIKULT kasutama?

11 kuud tagasi 0 753

Tänapäeva maailmas AI Arenduses on suurte keelemudelite (LLM) baasil rakenduste loomine muutunud võtmetähtsusega. Kaks sageli esinevat nime on LangChain ja LangGraph. Kuigi need kuuluvad samasse perekonda, täidavad nad erinevaid eesmärke.

LangChain pakub olulisi tööriistu ehitamiseks LLM-põhised rakendused, samas kui LangGraph pakub spetsiaalset viisi kontrollitumate ja keerukamate agentsüsteemide loomiseks. LangChaini ja LangGraphi erinevuse mõistmine on oluline iga arendaja jaoks, kes soovib luua järgmise põlvkonna AI lahendusi.

See artikkel analüüsib mõlemat raamistikku lähemalt. Vaatleme nende põhifunktsioone, uurime peamisi erinevusi ja anname selged juhised, millal peaksite oma projektide jaoks ühe teise asemel valima.

Mis on LangChain?

LangChain on tarkvararaamistik, mis on loodud selleks, et lihtsustada rakendusi ehitada mis kasutavad suuri keelemudeleid. Harrison Chase'i poolt 2022. aasta oktoobris käivitatud avatud lähtekoodiga projekt saavutas arendajate seas kiiresti tohutu populaarsuse. Projekt meelitas GitHubis sadu kaastöölisi ja tõi kaasa märkimisväärseid investeeringuid, sealhulgas 10 miljoni dollari suuruse algkapitali ja hilisema rahastamisvooru, mis hindas ettevõtte väärtuseks üle 200 miljoni dollari.

Oma olemuselt lihtsustab LangChain LLM-ide ühendamine teistele andmeallikatele ja arvutusvahenditele. See toimib sillana, võimaldades teil luua rakendusi, mis suudavad maailma kohta arutleda ja täita keerulisi ülesandeid, nagu dokumentide analüüs, koodi genereerimine ja täiustatud vestlusrobotite loomine.

LangChaini põhifunktsioonid

LangChain's selle võimsus tuleneb paindlikust ja modulaarsest disainist. See pakub komplekti ehitusplokke, mida arendajad saavad kokku panna kohandatud lahenduste loomiseks. AI Töövoogud.

Modulaarne arhitektuurLangChain on üles ehitatud modulaarsuse ideele. Arendajad saavad kombineerida erinevaid komponente, näiteks keelemudeli liideseid, andmelaadureid ja väljundparsereid. See pakub suurt paindlikkust, võimaldades teil mudelit või andmeallikat vahetada ilma kogu rakendust uuesti üles ehitamata.

Laialdased integratsioonidRaamistik pakub üle 600 integratsiooni laia valiku mudelite, andmebaaside ja muuga. API-liidesedja muud tööriistad. See tähendab, et saate oma rakenduse hõlpsalt ühendada juba kasutatavate teenustega minimaalse inseneritöö pingutusega.

KetidLangChaini põhikontseptsioon on „ahel“. Ahelad võimaldavad teil ühendada kõnede jada, olgu see siis LLM-i või mõne muu kommunaalteenuse puhul. LangChaini väljenduskeel (LCEL), mis võeti kasutusele 2023. aastal, pakub selget ja deklaratiivset viisi nende ahelate koostamiseks.

AgendidLangChain võimaldab agentide loomine, mis on süsteemid, mis kasutavad õigusteaduse õpetlast (LLM), et otsustada tegevuste jada üle. LLM toimib arutlusmootorina, selgitades välja, milliseid tööriistu eesmärgi saavutamiseks kasutada.

MäluhaldusSelliste rakenduste nagu vestlusrobotite puhul on kontekst võtmetähtsusega. LangChain sisaldab mälu haldamiseks tugevaid funktsioone, mis võimaldavad agentidel vestluse eelmisi osi meeles pidada ja neile viidata.

Kiired inseneritööriistadSee pakub tööriistu küsimuste haldamiseks ja optimeerimiseks. See hõlmab küsimuste malle, mis aitavad õigusteaduse spetsialistile saadetavat sisendit struktureerida, mis omakorda annab järjepidevamaid ja usaldusväärsemaid vastuseid.

LangChain's Peamine tugevus seisneb selle mitmekülgsuses. See annab arendajatele tervikliku tööriistakomplekti igasuguste õigusteaduse (LLM) baasil rakenduste loomiseks ja katsetamiseks, alates lihtsatest küsimustele vastamise robotitest kuni keerukamate süsteemideni, mis suhtlevad väliste andmetega.

Mis on LangGraph?

LangGraph on teek, mis laiendab LangChaini ökosüsteemi võimalusi. See on spetsiaalselt loodud olekupõhiste, mitme agendi rakendusedKuigi LangChain sobib suurepäraselt toimingute jadade (ahelate) loomiseks, pakub LangGraph võimsamat viisi loogikavoo juhtimiseks, eriti keerukate ülesannete puhul. See loodi selleks, et aidata arendajatel oma agentsüsteemidele täpsust ja kontrolli lisada, muutes need reaalses maailmas usaldusväärsemaks.

LangGraphi põhiidee on töövoogude esitamine graafina, mis koosneb sõlmedest ja servadest. See struktuur võimaldab keerukamaid juhtimisvooge kui LangChainis tavaliselt leiduvad lineaarsed ahelad. See on inspireeritud sellistest tehnoloogiatest nagu Apache kiir ja NetworkX.

LangGraphi põhifunktsioonid

LangGraph pakub agentide loomiseks struktureeritud lähenemisviisi, mis muudab keerukate interaktsioonide haldamise ja silumise lihtsamaks.

Graafipõhised töövoodLihtsa sammude rea asemel korraldab LangGraph ülesandeid graafina. Graafiku sõlmed esindavad komponente, näiteks õigusteaduslikku loogikat või funktsiooni, samas kui servad määravad, kuidas andmed ja juhtimine nende vahel liiguvad. See visuaalne esitus lihtsustab keerukate interaktsioonide mõistmist ja haldamist.

Tsüklilised graafikudLangGraphi peamine omadus on tsüklite tugi. See tähendab, et töövoog ei ole piiratud ühes suunas liikumisega. See saab teha tagasipöördumisi, korrata samme või teha otsuseid varasemate tulemuste põhjal. See on oluline ülesannete puhul, mis nõuavad iteratsiooni, näiteks koodijupi täiustamine või mitmeastmeline uuring.

Riigi juhtimineLangGraphil on tugev sisseehitatud olekuhaldus. Rakenduse olekut edastatakse graafiku sõlmede vahel ja seda saab igal sammul värskendada. See püsiv olek võimaldab selliseid funktsioone nagu ülesande peatamine ja jätkamine või vestluse üksikasjaliku ajaloo säilitamine.

Inimene silmusesTsüklite loomise ja oleku haldamise võimalus muudab inimese sekkumise kaasamise lihtsaks. Saate töövoogude kujundamine mis teatud hetkel peatuvad ja ootavad enne jätkamist inimesepoolset ülevaatamist, kinnitamist või sisendi andmist. See on ülioluline klienditoe või muude tundlike valdkondade rakenduste jaoks.

Õmblusteta integreerimineLangGraph ei asenda LangChaini, vaid on selle laiendus. See integreerub sujuvalt LangChaini komponentidega ja töötab LangSmithiga teie agendi üksikasjalikuks jälgimiseks, silumiseks ja jälgimiseks.'s tulemuslikkust.

LangGraph on valitud tööriist, kui teil on vaja luua agente, mis suudavad hakkama saada keerulise loogikaga, teha koostööd teiste agentidega või vajavad inimese järelevalvet.

LangChain vs. LangGraph: Peamised erinevused

Kuigi LangChain ja LangGraph töötavad koos, on nad loodud erinevat tüüpi probleemide lahendamiseks. Peamine erinevus seisneb nende lähenemisviisis rakenduse struktureerimisele ja juhtimisele.'s töövoog.

tunnusjoon	LangChain	LangGraph
Raamistiku tüüp	Paindlik ja modulaarne raamistik laia valiku LLM-põhiste rakenduste loomiseks.	Spetsialiseeritud teek keerukate, olekuga agentide töövoogude orkestreerimiseks graafistruktuuri abil.
Juhtimise voog	Peamiselt lineaarne, kasutades sammude jada täitmiseks „ahelaid“. Juhtimisvoogu haldab sageli LLM ennast agentides.	Tsükliline ja graafipõhine, võimaldades tsükleid, tingimuslikku hargnemist ja töövoo üle selget kontrolli.
Riigi juhtimine	Mälukomponendid peavad olema rakenduses selgesõnaliselt konfigureeritud ja hallatavad's loogika.	Sisaldab sisseehitatud püsivat olekuhaldust, kus olekut edastatakse graafi sõlmede vahel.
Arengu keerukus	Paindlikkus võib keeruka, mitmeastmelise loogika käsitsi orkestreerimisel kaasa tuua järsema õppimiskõvera.	Lihtsustab keeruka loogika arendamist, muutes voo graafilise struktuuri kaudu selgeks ja visuaalseks.
Põhikasutusjuhtum	Kiire prototüüpimine, standardsete rakenduste (nt RAG) loomine ja jututoadja erinevate komponentide integreerimine.	Usaldusväärsete mitme agentiga süsteemide loomine, iteratsiooni vajavad töövood ja rakendused, mis nõuavad inimesepoolset juhtimist.
Kasutusmugavus	Üldiselt lihtsam lihtsate, lineaarsete rakenduste puhul, kuid töövoogude kasvades võib haldamine keeruliseks muutuda.	Intuitiivsem keerukate, mittelineaarsete ja paljude otsustuspunktidega töövoogude kujundamiseks ja silumiseks.

LangChain pakub põhilisi ehitusplokke, samas kui LangGraph pakub keerukamat struktuuri nende plokkide orkestreerimiseks usaldusväärseteks ja kontrollitavateks agentideks.

Millal LangChaini kasutada

LangChain on endiselt eelistatud raamistik paljude LLM-i rakenduste arendusülesannete jaoks. Selle tugevuseks on paindlikkus ja tohutu integratsioonide kogu.

Sa peaksid valima LangChain millal:

Lihtsate ja lineaarsete töövoogude loomineKui teie rakendus järgib lihtsat sammude jada – näiteks kasutaja sisendi vastuvõtmine, selle vormindamine viibaga, LLM-ile saatmine ja väljundi parsimine –, on LangChain ideaalne.

Kiire prototüüpimine ja katsetamine: LangChain's Modulaarne disain muudab selle ideaalseks erinevate mudelite, küsimuste või andmeallikate kiireks testimiseks. Saate komponente hõlpsalt vahetada, et leida oma vajadustele parim kombinatsioon.

Standardsete RAG-rakenduste arendamineEnamiku jaoks Retrieval-Augmented Generation (RAG) kasutusjuhtudel, kus hangite dokumente ja edastate need konteksti saamiseks LLM-ile, piisab sageli standardsest LangChaini ahelast.

Teil on vaja laia integratsiooniKui teie projekt tugineb ühenduse loomisele paljude erinevate API-de, andmebaaside või vektorisalvestustega, siis LangChain's Üle 600 integratsiooniga teek on tohutu eelis.

Sa lood põhilisi tööriistuKui lood individuaalseid tööriistu või komponente, mida agent võiks kasutada (näiteks funktsioon veebist otsimiseks või andmebaasist päringute tegemiseks), pakub LangChain ümbriseid, et muuta need komponendid õigusteaduse juhile (LLM) hõlpsasti kättesaadavaks.

Lühidalt, kui teie avaldus's Kuigi loogika on suhteliselt lihtne ja seda saab esitada jadana, pakub LangChain kiireimat ja paindlikumat teed lahenduseni.

Millal LangGraph'i kasutada

LangGraph särab siis, kui ülesande keerukus ületab lihtsa lineaarse järjestuse. See on loodud stsenaariumide jaoks, kus kontroll, töökindlus ja oleku täpsus on kriitilise tähtsusega.

Sa peaksid valima LangGraph millal:

Komplekssete, mitme agentiga süsteemide loomine: Kui teie rakendus hõlmab mitut agenti, kes peavad koostööd tegema, ülesandeid delegeerima või üksteist üle vaatama's tööks pakub LangGraph struktuuri nende interaktsioonide tõhusaks haldamiseks.

Teie töövoog nõuab tsükleid või iteratsiooniÜlesannete puhul, mida tuleb korrata kuni teatud tingimuse täitmiseni, kasutatakse LangGraph'i.'s Tsüklite toetamine on oluline. Näidete hulka kuulub aine, mis kirjutab koodi, testib seda ja seejärel täpsustab seda testi tulemuste põhjal või a uurimisagent mis kogub infot iteratiivselt.

Teil on vaja inimeselt-silmusele-juhtimistLangGraphist saavad kasu kõik rakendused, mis nõuavad inimeselt sammu kinnitamist, tulemuse muutmist või juhiste andmist. Graafiku peatamise ja jätkamise võimalus muudab selle integratsiooni loomulikuks.

Väga usaldusväärsete ja kontrollitavate agentide loomineKui te ei saa endale lubada, et agent vaikselt ebaõnnestub või valele teele satub, võimaldab LangGraph teil määratleda täpse loogikavoo selgesõnaliste tingimuste ja harudega. See liigub eemale LLM-i täielikust kontrollist ja lisab deterministliku loogika kihi.

Täiustatud, olekuga vestlusrobotite arendamineVestlusagentidele, kes peavad käsitlema keerukaid, mitmepöördelisi dialooge hargnevate radade ja sügava vestlusmäluga, sobib LangGraph.'s Riigi juhtimine on võimas tööriist.

LangGraph on mõeldud kasutamiseks prototüübilt tootmiskvaliteediga agendile üleminekul, mis peab keerukaid ülesandeid usaldusväärselt ja prognoositavalt täitma.

Kuidas LangChain ja LangGraph koos töötavad

On oluline mõista, et valik ei ole alati „kas/või“. LangGraph on osa LangChaini tootekomplektist ja on loodud töötama LangChainiga.'s komponente. Need moodustavad võimsa kombinatsiooni keerukate ehitusmaterjalide jaoks AI süsteemid.

Levinud arendusmuster on kasutada järgmist:

LangChain et luua ja pakendada individuaalseid tööriistu, mida teie agent kasutab. Näiteks LangChaini kasutamine's integratsioonid tööriista loomiseks konkreetse andmebaasi otsimiseks või mõne muu tööriista loomiseks väline API.
LangGraph et määratleda kõrgetasemeline loogika, mis korraldab nende tööriistade kasutamise viisi ja aega. Graafi struktuur määratleks otsustusprotsessi, käsitleks olekut ja haldaks kõiki vajalikke tsükleid või inimese sekkumisi.
LangSmith kogu süsteemi jälgimiseks, silumiseks ja hindamiseks. LangSmith on raamistikust sõltumatu ja pakub nähtavust teie rakenduse igas etapis, olenemata sellest, kas see on ehitatud LangChaini ahelate või LangGraphi graafiku abil.

See kihiline lähenemine võimaldab teil ära kasutada mõlema raamistiku tugevusi: LangChaini oma ulatuslike integratsioonide ja komponentide teeki ning LangGraphi oma tugevate juhtimis- ja orkestreerimisvõimaluste tõttu.

Järeldus

LangChaini ja LangGraphi vahel valimine taandub teie süsteemi keerukusele ja juhtimisnõuetele. AI taotlus.

LangChain on teie mitmekülgne tööriistakomplekt. See's ideaalne valik laia valiku LLM-põhiste rakenduste kiireks loomiseks, eriti lineaarse vooluga rakenduste jaoks. Selle tugevus seisneb modulaarsuses ja ulatuslikes integratsioonides.

LangGraph on teie spetsialiseerunud lavastaja. See's loodud keerukate, olekupõhiste ja usaldusväärsete agentsüsteemide loomiseks. Kui teie rakendus vajab tsükleid, mitme agendi koostööd või inimese järelevalvet, pakub LangGraph vajalikku struktuuri ja kontrolli.

As AI Mida võimekamaks agendid muutuvad, seda suurem on täpsuse ja usaldusväärsuse vajadus. Kuigi LangChain pakub olulisi ehitusplokke, pakub LangGraph raamistikku nende plokkide kokkupanekuks robustseteks ja tootmisvalmis süsteemideks. Mõistes igaühe ainulaadseid tugevusi, saavad arendajad valida töö jaoks õige tööriista ja luua võimsamaid ja töökindlamaid süsteeme. AI lahendused.

Loe rohkem