LangChain vs LangGraph : lequel devriez-vous VRAIMENT utiliser ?

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Dans le monde de AI Dans le développement, la création d'applications basées sur de grands modèles de langage (LLM) est devenue un enjeu majeur. LangChain et LangGraph sont deux noms récurrents. Bien qu'appartenant à la même famille, ils répondent à des objectifs distincts.

LangChain fournit les outils essentiels pour la construction Applications optimisées par LLM, tandis que LangGraph offre une méthode spécialisée pour construire des systèmes agentiques plus contrôlés et complexes. Comprendre la différence entre LangChain et LangGraph est essentiel pour tout développeur souhaitant créer la prochaine génération de AI de Red Lion

Cet article détaille les deux frameworks. Nous examinerons leurs fonctionnalités principales, explorerons leurs principales différences et vous donnerons des conseils clairs sur le choix de l'un ou de l'autre pour vos projets.

Qu'est-ce que LangChain ?

LangChain est un framework logiciel conçu pour faciliter créer des applications qui utilisent de grands modèles de langage. Lancé en octobre 2022 par Harrison Chase, ce projet open source a rapidement gagné en popularité auprès des développeurs. Il a attiré des centaines de contributeurs sur GitHub et a bénéficié d'investissements importants, notamment une levée de fonds initiale de 10 millions de dollars, puis une levée de fonds ultérieure qui a valorisé l'entreprise à plus de 200 millions de dollars.

Au fond, LangChain simplifie connecter les LLM vers d'autres sources de données et outils informatiques. Il agit comme une passerelle, vous permettant de créer des applications capables d'analyser le monde et d'effectuer des tâches complexes comme l'analyse de documents, la génération de code et la création de chatbots avancés.

Caractéristiques principales de LangChain

LangChaîne's Sa puissance provient de sa conception flexible et modulaire. Il fournit un ensemble de composants que les développeurs peuvent assembler pour créer des applications personnalisées. AI workflows.

Architecture modulaireLangChain repose sur la modularité. Les développeurs peuvent combiner différents composants, tels que des interfaces de modèles de langage, des chargeurs de données et des analyseurs de sortie. Cela offre une grande flexibilité, permettant de remplacer un modèle ou une source de données sans reconstruire l'application entière.

Intégrations étendues:Le framework propose plus de 600 intégrations avec une large gamme de modèles, de bases de données, Apis, et d'autres outils. Cela signifie que vous pouvez facilement connecter votre application aux services que vous utilisez déjà avec un minimum d'effort d'ingénierie.

Chaînes:Un concept fondamental de LangChain est la « chaîne ». Les chaînes permettent de relier une séquence d'appels, qu'il s'agisse d'un LLM ou d'un autre utilitaire. Langage d'expression LangChain (LCEL), introduit en 2023, fournit une manière claire et déclarative de composer ces chaînes.

Agents: LangChain permet la création d'agents, qui sont des systèmes utilisant un LLM pour décider d'une séquence d'actions à entreprendre. Le LLM agit comme un moteur de raisonnement, déterminant les outils à utiliser pour atteindre un objectif.

Gestion de la mémoirePour des applications comme les chatbots, le contexte est essentiel. LangChain intègre des fonctionnalités robustes de gestion de la mémoire, permettant aux agents de mémoriser et de consulter les parties précédentes d'une conversation.

Outils d'ingénierie rapidesIl propose des outils pour gérer et optimiser les messages. Parmi ceux-ci figurent des modèles qui permettent de structurer les réponses envoyées à un LLM, ce qui permet d'obtenir des réponses plus cohérentes et plus fiables.

LangChaîne's Son principal atout réside dans sa polyvalence. Il offre aux développeurs une boîte à outils complète pour créer et expérimenter toutes sortes d'applications basées sur le LLM, des simples robots de questions-réponses aux systèmes plus complexes interagissant avec des données externes.

Qu’est-ce que LangGraph ?

LangGraph est une bibliothèque qui étend les capacités de l'écosystème LangChain. Elle est spécialement conçue pour la création de modèles à état, applications multi-agentsSi LangChain est idéal pour créer des séquences d'actions (chaînes), LangGraph offre un moyen plus puissant de contrôler le flux logique, notamment pour les tâches complexes. Il a été créé pour aider les développeurs à améliorer la précision et le contrôle de leurs systèmes d'agents, les rendant ainsi plus fiables pour une utilisation concrète.

L'idée principale de LangGraph est de représenter les flux de travail sous forme de graphe, composé de nœuds et d'arêtes. Cette structure permet des flux de contrôle plus sophistiqués que les chaînes linéaires typiques de LangChain. Elle s'inspire de technologies telles que Faisceau Apache et NetworkX.

Fonctionnalités principales de LangGraph

LangGraph propose une approche structurée pour la création d'agents, ce qui rend les interactions complexes plus faciles à gérer et à déboguer.

Flux de travail basés sur des graphiques:Au lieu d'une simple suite d'étapes, LangGraph organise les tâches sous forme de graphe. Les nœuds du graphe représentent des composants comme un LLM ou une fonction, tandis que les arêtes définissent la circulation des données et du contrôle entre eux. Cette représentation visuelle facilite la compréhension et la gestion des interactions complexes.

Graphiques cycliques: Une fonctionnalité clé qui distingue LangGraph est sa prise en charge des cycles. Ainsi, le flux de travail ne se limite pas à une seule direction. Il peut effectuer des boucles, répéter des étapes ou prendre des décisions en fonction des résultats précédents. Ceci est essentiel pour les tâches nécessitant des itérations, comme l'affinage d'un morceau de code ou la réalisation d'un projet. recherche en plusieurs étapes.

Gestion d'étatLangGraph dispose d'une gestion d'état intégrée et robuste. L'état de l'application est transmis entre les nœuds du graphe et peut être mis à jour à chaque étape. Cet état persistant permet des fonctionnalités telles que la mise en pause et la reprise d'une tâche ou la conservation d'un historique détaillé d'une conversation.

Humain dans la boucle:La possibilité de créer des cycles et de gérer l'état facilite l'intégration de l'intervention humaine. Vous pouvez flux de travail de conception Ces applications s'arrêtent à un moment donné et attendent qu'un humain les examine, les approuve ou les modifie avant de continuer. Ceci est essentiel pour les applications de support client ou autres domaines sensibles.

Intégration fluide LangGraph ne remplace pas LangChain, mais en est une extension. Il s'intègre parfaitement aux composants LangChain et fonctionne avec LangSmith pour une surveillance, un débogage et un traçage détaillés de votre agent.'s la performance.

LangGraph est l'outil de choix lorsque vous devez créer des agents capables de gérer une logique complexe, de collaborer avec d'autres agents ou de nécessiter une surveillance humaine.

LangChain vs. LangGraph : principales différences

Bien que LangChain et LangGraph fonctionnent ensemble, ils sont conçus pour des problèmes différents. La principale différence réside dans leur approche de la structuration et du contrôle d'une application.'s flux de travail.

Caractéristique	LangChaîne	LangGraph
Type de cadre	Un cadre flexible et modulaire pour créer une large gamme d'applications basées sur LLM.	Une bibliothèque spécialisée pour orchestrer des flux de travail d'agents complexes et avec état à l'aide d'une structure graphique.
Contrôle du flux	Principalement linéaire, il utilise des « chaînes » pour exécuter une séquence d'étapes. Le flux de contrôle est souvent géré par le LLM lui-même dans les agents.	Cyclique et basé sur un graphique, permettant des boucles, des branches conditionnelles et un contrôle explicite sur le flux de travail.
Gestion d'état	Les composants de mémoire doivent être explicitement configurés et gérés au sein de l'application's logique.	Fonctionnalités intégrées de gestion d'état persistante où l'état est transmis entre les nœuds du graphique.
Complexité du développement	La flexibilité peut conduire à une courbe d’apprentissage plus raide lors de l’orchestration manuelle d’une logique complexe en plusieurs étapes.	Simplifie le développement d'une logique complexe en rendant le flux explicite et visuel grâce à la structure graphique.
Cas d'utilisation principal	Prototypage rapide, création d'applications standards comme RAG et Chatbots, et intégrant divers composants.	Création de systèmes multi-agents fiables, de flux de travail nécessitant une itération et d'applications nécessitant un contrôle humain dans la boucle.
Simplicité d’utilisation	Généralement plus facile pour les applications simples et linéaires, mais peut devenir complexe à gérer à mesure que les flux de travail se développent.	Plus intuitif pour la conception et le débogage de flux de travail complexes et non linéaires avec de nombreux points de décision.

LangChain fournit les éléments de base fondamentaux, tandis que LangGraph fournit une structure plus avancée pour orchestrer ces blocs en agents fiables et contrôlables.

Quand utiliser LangChain

LangChain demeure le framework de référence pour une grande variété de tâches de développement d'applications LLM. Sa force réside dans sa flexibilité et sa vaste bibliothèque d'intégrations.

Tu devrais choisir LangChaîne quand:

Créer des flux de travail simples et linéaires:Si votre application suit une séquence d'étapes simple (par exemple, prendre la saisie de l'utilisateur, la formater avec une invite, l'envoyer à un LLM et analyser la sortie), LangChain est parfait.

Prototypage rapide et expérimentation: LangChain's Sa conception modulaire est idéale pour tester rapidement différents modèles, invites ou sources de données. Vous pouvez facilement échanger les composants pour trouver la combinaison la plus adaptée à vos besoins.

Développement d'applications RAG standard: Pour la plupart Génération augmentée par récupération Cas d'utilisation (RAG), où vous récupérez des documents et les transmettez à un LLM pour le contexte, une chaîne LangChain standard est souvent suffisante.

Vous avez besoin d’intégrations étendues: Si votre projet repose sur la connexion à de nombreuses API, bases de données ou magasins de vecteurs différents, LangChain's une bibliothèque de plus de 600 intégrations est un avantage considérable.

Vous créez des outils fondamentaux:Lorsque vous créez les outils ou composants individuels qu'un agent peut utiliser (comme une fonction pour rechercher sur le Web ou interroger une base de données), LangChain fournit les wrappers pour rendre ces composants facilement accessibles à un LLM.

En bref, si votre candidature's la logique est relativement simple et peut être représentée sous forme de séquence, LangChain fournit le chemin le plus rapide et le plus flexible vers une solution.

Quand utiliser LangGraph

LangGraph excelle lorsque la complexité d'une tâche dépasse une simple séquence linéaire. Il est conçu pour les scénarios où le contrôle, la fiabilité et l'état sont essentiels.

Tu devrais choisir LangGraph quand:

Construire des systèmes complexes et multi-agents:Si votre application implique plusieurs agents qui doivent collaborer, déléguer des tâches ou s'évaluer mutuellement's travail, LangGraph fournit la structure pour gérer efficacement ces interactions.

Votre flux de travail nécessite des cycles ou des itérations: Pour les tâches qui doivent être répétées jusqu'à ce qu'une certaine condition soit remplie, LangGraph's Le soutien aux cycles est essentiel. Par exemple, un agent qui écrit du code, le teste, puis l'affine en fonction des résultats du test, ou un agent de recherche qui recueille des informations de manière itérative.

Vous avez besoin d'un contrôle humain dans la boucle: Toute application nécessitant l'intervention d'un humain pour valider une étape, modifier un résultat ou fournir des conseils bénéficiera de LangGraph. La possibilité de mettre en pause et de reprendre le graphique rend cette intégration naturelle.

Créer des agents hautement fiables et contrôlables:Lorsque vous ne pouvez pas vous permettre qu'un agent échoue silencieusement ou emprunte le mauvais chemin, LangGraph vous permet de définir le flux exact de la logique avec des conditions et des branches explicites. Cela s'éloigne du fait de laisser le LLM avoir un contrôle total et ajoute une couche de logique déterministe.

Développer des chatbots avancés et avec état:Pour les agents conversationnels qui doivent gérer des dialogues complexes à plusieurs tours avec des chemins de ramification et une mémoire profonde de la conversation, LangGraph's La gestion de l’État est un outil puissant.

LangGraph est conçu pour passer d'un prototype à un agent de production qui doit effectuer des tâches complexes de manière fiable et prévisible.

Comment LangChain et LangGraph fonctionnent ensemble

Il est essentiel de comprendre que le choix n'est pas toujours « soit l'un, soit l'autre ». LangGraph fait partie de la suite de produits LangChain et est conçu pour fonctionner avec LangChain.'s composants. Ils forment une combinaison puissante pour construire des AI les systèmes.

LangChain et LangGraph travaillent ensemble

Un modèle de développement courant consiste à utiliser :

LangChaîne pour créer et encapsuler les outils individuels que votre agent utilisera. Par exemple, utiliser LangChain.'s intégrations pour créer un outil de recherche dans une base de données spécifique ou un autre outil pour appeler un API externe.
LangGraph définir la logique de haut niveau qui orchestre comment et quand ces outils sont utilisés. La structure du graphe définirait le processus décisionnel, gérerait l'état et gérerait les boucles ou interventions humaines nécessaires.
LangSmith Pour surveiller, déboguer et évaluer l'ensemble du système. LangSmith est indépendant du framework et offre une visibilité sur chaque étape de votre application, qu'elle soit construite avec des chaînes LangChain ou un graphe LangGraph.

Cette approche en couches vous permet de tirer parti des atouts des deux frameworks : LangChain pour ses vastes intégrations et sa bibliothèque de composants, et LangGraph pour ses capacités robustes de contrôle et d'orchestration.

Conclusion

Le choix entre LangChain et LangGraph dépend de la complexité et des exigences de contrôle de votre AI .

Structure des types de mémoire LangGraph

LangChaîne est votre boîte à outils polyvalente. Il's Le choix idéal pour créer rapidement un large éventail d'applications basées sur le LLM, notamment celles à flux linéaire. Sa force réside dans sa modularité et ses intégrations étendues.

LangGraph est votre directeur spécialisé. Il's Conçu pour créer des systèmes agentiques complexes, avec état et fiables. Lorsque votre application nécessite des boucles, une collaboration multi-agents ou une supervision humaine, LangGraph fournit la structure et le contrôle nécessaires.

As AI À mesure que les agents deviennent plus performants, le besoin de précision et de fiabilité ne fera que croître. Si LangChain fournit les éléments de base essentiels, LangGraph offre le cadre permettant de les assembler en systèmes robustes et prêts pour la production. En comprenant les atouts uniques de chacun, les développeurs peuvent choisir l'outil le plus adapté et créer des systèmes plus puissants et plus fiables. AI haute qualité.

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