LangChain در مقابل LangGraph: واقعاً باید از کدام یک استفاده کنید؟

ماه 11 پیش 0 782

در جهان AI توسعه، ایجاد برنامه‌های کاربردی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پشتیبانی می‌شوند، به یک تمرکز کلیدی تبدیل شده است. دو نامی که اغلب ظاهر می‌شوند LangChain و LangGraph هستند. در حالی که آنها از یک خانواده هستند، اهداف متفاوتی را دنبال می‌کنند.

LangChain ابزارهای ضروری برای ساخت را فراهم می‌کند. برنامه‌های مبتنی بر LLM، در حالی که LangGraph روشی تخصصی برای ساخت سیستم‌های عامل کنترل‌شده‌تر و پیچیده‌تر ارائه می‌دهد. درک تفاوت بین LangChain در مقابل LangGraph برای هر توسعه‌دهنده‌ای که به دنبال ساخت نسل بعدی ... است، حیاتی است. AI راه حل.

این مقاله هر دو چارچوب را بررسی خواهد کرد. ما به ویژگی‌های اصلی آنها نگاهی خواهیم انداخت، تفاوت‌های اصلی آنها را بررسی خواهیم کرد و راهنمایی روشنی در مورد اینکه چه زمانی باید یکی را بر دیگری برای پروژه‌های خود انتخاب کنید، ارائه خواهیم داد.

LangChain چیست؟

LangChain یک چارچوب نرم‌افزاری است که برای آسان‌تر کردن ... طراحی شده است. ساخت برنامه های کاربردی که از مدل‌های زبانی بزرگ استفاده می‌کنند. این پروژه که در اکتبر ۲۰۲۲ توسط هریسون چیس راه‌اندازی شد، به عنوان یک پروژه متن‌باز آغاز شد که به سرعت در بین توسعه‌دهندگان محبوبیت زیادی پیدا کرد. این پروژه صدها مشارکت‌کننده را در گیت‌هاب جذب کرد و سرمایه‌گذاری قابل توجهی از جمله یک دور سرمایه‌گذاری اولیه ۱۰ میلیون دلاری و دور بعدی تأمین مالی را به خود دید که ارزش شرکت را به بیش از ۲۰۰ میلیون دلار رساند.

در قلب خود، LangChain ساده‌سازی می‌کند اتصال LLM ها به سایر منابع داده و ابزارهای محاسباتی. این به عنوان یک پل عمل می‌کند و به شما امکان می‌دهد برنامه‌هایی ایجاد کنید که بتوانند در مورد جهان استدلال کنند و کارهای پیچیده‌ای مانند تجزیه و تحلیل اسناد، تولید کد و ایجاد ربات‌های چت پیشرفته را انجام دهند.

ویژگی های اصلی LangChain

LangChain's قدرت از طراحی انعطاف‌پذیر و ماژولار آن ناشی می‌شود. این مجموعه از بلوک‌های سازنده را فراهم می‌کند که توسعه‌دهندگان می‌توانند آن‌ها را کنار هم قرار دهند تا برنامه‌های سفارشی ایجاد کنند. AI گردش کار.

معماری مدولارLangChain بر اساس ایده ماژولار بودن ساخته شده است. توسعه‌دهندگان می‌توانند اجزای مختلفی مانند رابط‌های مدل زبان، بارگذارهای داده و تجزیه‌کننده‌های خروجی را با هم ترکیب و مطابقت دهند. این امر انعطاف‌پذیری بالایی را فراهم می‌کند و به شما امکان می‌دهد بدون نیاز به بازسازی کل برنامه، یک مدل یا منبع داده را تغییر دهید.

ادغام های گستردهاین چارچوب دارای بیش از ۶۰۰ قابلیت ادغام با طیف گسترده‌ای از مدل‌ها، پایگاه‌های داده، رابط های برنامه کاربردیو ابزارهای دیگر. این بدان معناست که می‌توانید به راحتی و با حداقل تلاش مهندسی، برنامه خود را به سرویس‌هایی که از قبل استفاده می‌کنید متصل کنید.

زنجیرمفهوم اصلی در LangChain «زنجیره» است. زنجیره‌ها به شما امکان می‌دهند دنباله ای از فراخوانی‌ها را به هم پیوند دهید، چه به یک LLM یا یک ابزار دیگر. زبان بیان LangChain (LCEL) که در سال ۲۰۲۳ معرفی شد، روشی واضح و اعلانی برای ترکیب این زنجیره‌ها ارائه می‌دهد.

عوامل: LangChain این امکان را فراهم می‌کند ایجاد عواملسیستم‌هایی هستند که از یک LLM برای تصمیم‌گیری در مورد توالی اقدامات استفاده می‌کنند. LLM به عنوان موتور استدلال عمل می‌کند و تشخیص می‌دهد که از چه ابزارهایی برای رسیدن به یک هدف استفاده شود.

مدیریت حافظهبرای برنامه‌هایی مانند چت‌بات‌ها، زمینه کلیدی است. LangChain شامل ویژگی‌های قدرتمندی برای مدیریت حافظه است که به عامل‌ها اجازه می‌دهد بخش‌های قبلی مکالمه را به خاطر بسپارند و به آنها مراجعه کنند.

ابزارهای مهندسی سریع: ابزارهایی برای کمک به مدیریت و بهینه‌سازی درخواست‌ها ارائه می‌دهد. این شامل قالب‌های درخواست است که به ساختاردهی ورودی ارسالی به LLM کمک می‌کند و منجر به پاسخ‌های سازگارتر و قابل اعتمادتر می‌شود.

LangChain's قدرت اصلی آن در تطبیق‌پذیری آن نهفته است. این ابزار، به توسعه‌دهندگان یک جعبه ابزار جامع برای ساخت و آزمایش انواع برنامه‌های مبتنی بر LLM، از ربات‌های ساده‌ی پرسش و پاسخ گرفته تا سیستم‌های پیچیده‌تر که با داده‌های خارجی تعامل دارند، ارائه می‌دهد.

LangGraph چیست؟

LangGraph کتابخانه‌ای است که قابلیت‌های اکوسیستم LangChain را گسترش می‌دهد. این کتابخانه به طور خاص برای ساخت برنامه‌های Stateful طراحی شده است. برنامه‌های کاربردی چندعاملیدر حالی که LangChain برای ایجاد توالی اقدامات (زنجیره‌ها) عالی است، LangGraph روش قدرتمندتری را برای کنترل جریان منطق، به ویژه برای کارهای پیچیده، معرفی می‌کند. این فریمورک برای کمک به توسعه‌دهندگان در افزودن دقت و کنترل بیشتر به سیستم‌های عامل خود ایجاد شده است و آنها را برای استفاده در دنیای واقعی قابل اعتمادتر می‌کند.

ایده اصلی پشت LangGraph نمایش گردش‌های کاری به صورت یک گراف متشکل از گره‌ها و لبه‌ها است. این ساختار امکان جریان‌های کنترلی پیچیده‌تری را نسبت به زنجیره‌های خطی که معمولاً در LangChain یافت می‌شوند، فراهم می‌کند. این فناوری از فناوری‌هایی مانند ... الهام گرفته شده است. پرتو آپاچی و شبکه ایکس.

ویژگی‌های اصلی LangGraph

LangGraph یک رویکرد ساختاریافته برای ساخت عامل‌ها ارائه می‌دهد که مدیریت و اشکال‌زدایی تعاملات پیچیده را آسان‌تر می‌کند.

گردش‌های کاری مبتنی بر نموداربه جای یک خط ساده از مراحل، LangGraph وظایف را به صورت یک گراف سازماندهی می‌کند. گره‌های موجود در گراف، اجزایی مانند یک LLM یا یک تابع را نشان می‌دهند، در حالی که لبه‌ها نحوه جریان داده‌ها و کنترل بین آنها را تعریف می‌کنند. این نمایش بصری، درک و مدیریت تعاملات پیچیده را آسان‌تر می‌کند.

نمودارهای چرخه‌اییکی از ویژگی‌های کلیدی که LangGraph را متمایز می‌کند، پشتیبانی آن از چرخه‌ها است. این بدان معناست که گردش کار محدود به حرکت در یک جهت نیست. می‌تواند به عقب برگردد، مراحل را تکرار کند یا بر اساس نتایج قبلی تصمیم‌گیری کند. این ویژگی برای کارهایی که نیاز به تکرار دارند، مانند اصلاح یک قطعه کد یا انجام ... ضروری است. تحقیق چند مرحله‌ای.

مدیریت دولتیLangGraph دارای مدیریت وضعیت داخلی و قدرتمندی است. وضعیت برنامه بین گره‌های موجود در گراف منتقل می‌شود و می‌تواند در هر مرحله به‌روزرسانی شود. این وضعیت پایدار، ویژگی‌هایی مانند توقف و از سرگیری یک کار یا حفظ تاریخچه‌ای دقیق از یک مکالمه را امکان‌پذیر می‌کند.

انسان در حلقهتوانایی ایجاد چرخه‌ها و مدیریت وضعیت، امکان دخالت انسان را آسان می‌کند. شما می‌توانید طراحی گردش کار که در یک نقطه خاص مکث می‌کنند و منتظر می‌مانند تا یک انسان قبل از ادامه، بررسی، تأیید یا ورودی ارائه دهد. این امر برای برنامه‌های کاربردی در پشتیبانی مشتری یا سایر حوزه‌های حساس حیاتی است.

یکپارچه سازی بی نقصLangGraph جایگزینی برای LangChain نیست، بلکه افزونه‌ای از آن است. این ابزار به راحتی با اجزای LangChain ادغام می‌شود و برای نظارت دقیق، اشکال‌زدایی و ردیابی عامل شما با LangSmith همکاری می‌کند.'s عملکرد.

LangGraph ابزاری است که وقتی نیاز به ساخت عامل‌هایی دارید که بتوانند منطق پیچیده را مدیریت کنند، با سایر عامل‌ها همکاری کنند یا به نظارت انسانی نیاز داشته باشند، انتخاب شماست.

تفاوت‌های کلیدی LangChain در مقابل LangGraph

اگرچه LangChain و LangGraph با هم کار می‌کنند، اما برای انواع مختلفی از مسائل طراحی شده‌اند. تفاوت اصلی در رویکرد آنها به ساختاردهی و کنترل یک برنامه نهفته است.'s گردش کار.

ویژگی	LangChain	لانگ گراف
نوع چارچوب	یک چارچوب انعطاف‌پذیر و ماژولار برای ساخت طیف گسترده‌ای از برنامه‌های مبتنی بر LLM.	یک کتابخانه تخصصی برای هماهنگ‌سازی گردش‌های کاری پیچیده و دارای وضعیت عامل با استفاده از ساختار گراف.
کنترل جریان	عمدتاً خطی، با استفاده از «زنجیره‌ها» برای اجرای توالی مراحل. جریان کنترل اغلب توسط LLM خودش در مامورین.	چرخه‌ای و مبتنی بر گراف، امکان حلقه‌ها، شاخه‌بندی شرطی و کنترل صریح بر گردش کار را فراهم می‌کند.
مدیریت دولتی	اجزای حافظه باید به طور صریح در برنامه پیکربندی و مدیریت شوند.'s منطق.	دارای مدیریت وضعیت پایدار و داخلی است که در آن وضعیت بین گره‌های گراف منتقل می‌شود.
پیچیدگی توسعه	این انعطاف‌پذیری می‌تواند منجر به شیب تندتر منحنی یادگیری هنگام تنظیم دستی منطق پیچیده و چند مرحله‌ای شود.	با شفاف و بصری کردن جریان از طریق ساختار گراف، توسعه منطق پیچیده را ساده می‌کند.
مورد استفاده اصلی	نمونه‌سازی سریع، ساخت برنامه‌های استاندارد مانند RAG و chatbotsو ادغام اجزای مختلف.	ساخت سیستم‌های چندعاملی قابل اعتماد، گردش‌های کاری که نیاز به تکرار دارند و برنامه‌هایی که نیاز به کنترل انسانی در حلقه دارند.
سهولت استفاده	معمولاً برای برنامه‌های ساده و خطی آسان‌تر است، اما با رشد گردش کار، مدیریت آن می‌تواند پیچیده‌تر شود.	برای طراحی و اشکال‌زدایی گردش‌های کاری پیچیده و غیرخطی با نقاط تصمیم‌گیری زیاد، شهودی‌تر است.

LangChain بلوک‌های سازنده‌ی اساسی را فراهم می‌کند، در حالی که LangGraph ساختار پیشرفته‌تری برای هماهنگ‌سازی آن بلوک‌ها در عامل‌های قابل اعتماد و قابل کنترل ارائه می‌دهد.

چه زمانی از LangChain استفاده کنیم؟

LangChain همچنان چارچوب مرجع برای طیف گسترده‌ای از وظایف توسعه برنامه‌های LLM است. نقطه قوت آن انعطاف‌پذیری و کتابخانه عظیم یکپارچه‌سازی‌های آن است.

شما باید انتخاب کنید LangChain چه زمانی:

ساخت گردش‌های کاری ساده و خطیاگر برنامه شما از یک توالی ساده از مراحل پیروی می‌کند - برای مثال، دریافت ورودی کاربر، قالب‌بندی آن با یک اعلان، ارسال آن به یک LLM و تجزیه خروجی - LangChain عالی است.

نمونه‌سازی سریع و آزمایش: لانگ‌چین's طراحی ماژولار، آن را برای آزمایش سریع مدل‌ها، اعلان‌ها یا منابع داده مختلف ایده‌آل می‌کند. می‌توانید به راحتی اجزا را تعویض کنید تا بهترین ترکیب را برای نیازهای خود پیدا کنید.

توسعه برنامه‌های استاندارد RAG: برای اکثر بازیابی-افزایش نسل در موارد استفاده (RAG)، که در آن‌ها اسناد را بازیابی کرده و برای بررسی زمینه به یک LLM می‌دهید، یک زنجیره استاندارد LangChain اغلب کافی است.

شما به ادغام‌های گسترده نیاز داریداگر پروژه شما به اتصال به APIها، پایگاه‌های داده یا فروشگاه‌های وکتور مختلف زیادی متکی است، LangChain's کتابخانه‌ای با بیش از ۶۰۰ قابلیت ادغام، یک مزیت بزرگ است.

شما در حال ایجاد ابزارهای بنیادی هستیدوقتی در حال ساخت ابزارها یا کامپوننت‌های منفردی هستید که یک عامل ممکن است از آنها استفاده کند (مانند تابعی برای جستجو در وب یا پرس و جو در پایگاه داده)، LangChain پوشش‌هایی را فراهم می‌کند تا این کامپوننت‌ها به راحتی برای یک LLM قابل دسترسی باشند.

خلاصه اینکه، اگر درخواست شما's منطق نسبتاً سرراست است و می‌تواند به صورت یک توالی نمایش داده شود، LangChain سریع‌ترین و انعطاف‌پذیرترین مسیر را برای رسیدن به یک راه‌حل فراهم می‌کند.

چه زمانی از LangGraph استفاده کنیم؟

LangGraph زمانی می‌درخشد که پیچیدگی وظیفه فراتر از یک توالی خطی ساده باشد. این ابزار برای سناریوهایی طراحی شده است که در آن‌ها کنترل، قابلیت اطمینان و وضعیت‌پذیری بسیار مهم هستند.

شما باید انتخاب کنید لانگ گراف چه زمانی:

ساخت سیستم‌های پیچیده و چندعاملیاگر برنامه شما شامل چندین عامل است که نیاز به همکاری، تفویض وظایف یا بررسی یکدیگر دارند's در کار، LangGraph ساختاری را برای مدیریت مؤثر این تعاملات فراهم می‌کند.

گردش کار شما نیاز به چرخه یا تکرار داردبرای کارهایی که باید تا زمان برآورده شدن یک شرط خاص تکرار شوند، LangGraph's پشتیبانی از چرخه‌ها ضروری است. مثال‌ها شامل عاملی است که کد می‌نویسد، آن را آزمایش می‌کند، و سپس بر اساس نتایج آزمایش، یا ... آن را اصلاح می‌کند. عامل تحقیق که اطلاعات را به صورت تکراری جمع آوری می کند.

شما به کنترل انسانی در حلقه نیاز داریدهر برنامه‌ای که برای تأیید یک مرحله، ویرایش نتیجه یا ارائه راهنمایی به یک انسان نیاز داشته باشد، از LangGraph بهره‌مند خواهد شد. قابلیت مکث و از سرگیری نمودار، این ادغام را طبیعی می‌کند.

ایجاد عامل‌های بسیار قابل اعتماد و قابل کنترلوقتی نمی‌توانید تحمل کنید که یک عامل بی‌صدا شکست بخورد یا مسیر اشتباهی را طی کند، LangGraph به شما امکان می‌دهد جریان دقیق منطق را با شرایط و شاخه‌های صریح تعریف کنید. این کار از کنترل کامل LLM جلوگیری می‌کند و لایه‌ای از منطق قطعی را اضافه می‌کند.

توسعه چت‌بات‌های پیشرفته و دارای وضعیتبرای عامل‌های مکالمه‌ای که نیاز به مدیریت دیالوگ‌های پیچیده و چند نوبتی با مسیرهای شاخه‌ای و حافظه عمیق از مکالمه دارند، LangGraph's مدیریت ایالتی ابزاری قدرتمند است.

LangGraph برای زمانی است که شما از یک نمونه اولیه به یک عامل در سطح تولید منتقل می‌شوید که نیاز به انجام وظایف پیچیده به صورت قابل اعتماد و قابل پیش‌بینی دارد.

نحوه همکاری LangChain و LangGraph

درک این نکته ضروری است که انتخاب همیشه «یا این/یا آن» نیست. LangGraph بخشی از مجموعه محصولات LangChain است و برای کار با LangChain طراحی شده است.'s اجزا. آنها ترکیبی قدرتمند برای ساخت سازه‌های پیچیده تشکیل می‌دهند. AI سیستم های.

یک الگوی توسعه رایج استفاده از موارد زیر است:

LangChain برای ایجاد و بسته‌بندی ابزارهای منحصر به فردی که عامل شما استفاده خواهد کرد. به عنوان مثال، استفاده از LangChain's ادغام‌هایی برای ساخت ابزاری برای جستجوی یک پایگاه داده خاص یا ابزار دیگری برای فراخوانی a API خارجی.
لانگ گراف برای تعریف منطق سطح بالا که نحوه و زمان استفاده از این ابزارها را هماهنگ می‌کند. ساختار گراف، فرآیند تصمیم‌گیری را تعریف می‌کند، وضعیت را مدیریت می‌کند و هرگونه حلقه یا مداخله انسانی لازم را مدیریت می‌کند.
لنگ اسمیت برای نظارت، اشکال‌زدایی و ارزیابی کل سیستم. LangSmith مستقل از چارچوب است و قابلیت مشاهده هر مرحله از برنامه شما را فراهم می‌کند، چه با زنجیره‌های LangChain ساخته شده باشد و چه با گراف LangGraph.

این رویکرد لایه‌ای به شما امکان می‌دهد از نقاط قوت هر دو چارچوب بهره ببرید: LangChain برای یکپارچه‌سازی‌های گسترده و کتابخانه کامپوننت‌هایش، و LangGraph برای قابلیت‌های کنترل و هماهنگی قوی‌اش.

نتیجه

انتخاب بین LangChain و LangGraph به پیچیدگی و الزامات کنترلی شما بستگی دارد. AI نرم افزار.

LangChain جعبه ابزار همه کاره شماست. این's انتخابی ایده‌آل برای ساخت سریع طیف گسترده‌ای از برنامه‌های مبتنی بر LLM، به ویژه برنامه‌هایی با جریان خطی. قدرت آن در ماژولار بودن و ادغام‌های گسترده‌اش نهفته است.

لانگ گراف مدیر تخصصی شماست. این's برای ایجاد سیستم‌های عاملی پیچیده، دارای وضعیت و قابل اعتماد ساخته شده است. وقتی برنامه شما به حلقه‌ها، همکاری چند عاملی یا نظارت انسانی نیاز دارد، LangGraph ساختار و کنترل لازم را فراهم می‌کند.

As AI هرچه عامل‌ها توانمندتر شوند، نیاز به دقت و قابلیت اطمینان افزایش می‌یابد. در حالی که LangChain بلوک‌های سازنده ضروری را فراهم می‌کند، LangGraph چارچوبی را برای مونتاژ این بلوک‌ها در سیستم‌های قوی و آماده تولید ارائه می‌دهد. با درک نقاط قوت منحصر به فرد هر یک، توسعه‌دهندگان می‌توانند ابزار مناسب را برای کار انتخاب کرده و سیستم‌های قدرتمندتر و قابل اعتمادتری بسازند. AI راه حل.

ادامه مطلب