LangChain vs LangGraph: Melyiket érdemesebb használni?

11 hónap 0 774

A világ a AI A fejlesztésben a nagy nyelvi modelleken (LLM) alapuló alkalmazások létrehozása kulcsfontosságúvá vált. Két gyakran előforduló név a LangChain és a LangGraph. Bár ugyanabba a családba tartoznak, eltérő célokat szolgálnak.

A LangChain biztosítja az építéshez szükséges alapvető eszközöket LLM-alapú alkalmazások, míg a LangGraph egy speciális módszert kínál a kontrolláltabb és összetettebb ágentikus rendszerek létrehozására. A LangChain és a LangGraph közötti különbség megértése létfontosságú minden fejlesztő számára, aki a következő generációs ágensrendszert szeretné megépíteni. AI megoldások.

Ez a cikk mindkét keretrendszert lebontja. Megvizsgáljuk a főbb jellemzőiket, feltárjuk a főbb különbségeket, és világos útmutatást adunk arra vonatkozóan, hogy mikor érdemes az egyiket választani a másikkal szemben a projektjeidhez.

Mi az a LangChain?

A LangChain egy szoftver keretrendszer, amelyet azért terveztek, hogy megkönnyítse a következőket: alkalmazásokat készíteni amelyek nagy nyelvi modelleket használnak. Harrison Chase indította el 2022 októberében, nyílt forráskódú projektként, amely gyorsan hatalmas népszerűségre tett szert a fejlesztők körében. A projekt több száz közreműködőt vonzott a GitHubon, és jelentős befektetéseket eredményezett, beleértve egy 10 millió dolláros seed challenge-et és egy későbbi finanszírozási kört, amely több mint 200 millió dollárra értékelte a vállalatot.

A LangChain lényegében leegyszerűsíti a LLM-ek összekapcsolása más adatforrásokhoz és számítási eszközökhöz. Hídként működik, lehetővé téve olyan alkalmazások létrehozását, amelyek képesek a világról gondolkodni, és összetett feladatokat végeznek, mint például a dokumentumelemzés, a kódgenerálás és a fejlett chatbotok létrehozása.

A LangChain fő jellemzői

LangChain's A teljesítmény a rugalmas és moduláris kialakításból fakad. Építőelemeket kínál, amelyeket a fejlesztők összeilleszthetnek testreszabott megoldások létrehozásához. AI munkafolyamatok.

Moduláris architektúraA LangChain a modularitás elvén alapul. A fejlesztők különböző komponenseket, például nyelvi modell interfészeket, adatbetöltőket és kimeneti elemzőket kombinálhatnak és illeszthetnek. Ez nagy rugalmasságot biztosít, lehetővé téve egy modell vagy egy adatforrás cseréjét anélkül, hogy a teljes alkalmazást újra kellene építeni.

Kiterjedt integrációkA keretrendszer több mint 600 integrációval büszkélkedhet, széleskörű modellekkel, adatbázisokkal, API-k, és más eszközöket. Ez azt jelenti, hogy minimális mérnöki erőfeszítéssel könnyedén csatlakoztathatja alkalmazását a már használt szolgáltatásokhoz.

LáncokA LangChain egyik alapfogalma a „lánc”. A láncok lehetővé teszik hívások sorozatának összekapcsolását, legyen szó akár egy LLM-ről, akár egy másik közműről. LangChain kifejezési nyelv A 2023-ban bevezetett LCEL (LCEL) egyértelmű, deklaratív módot kínál ezen láncok összeállítására.

ÜgynökökA LangChain lehetővé teszi a következőket: ügynökök létrehozása, amelyek olyan rendszerek, amelyek egy LLM-et használnak a végrehajtandó cselekvések sorrendjének eldöntésére. Az LLM logikai motorként működik, kitalálva, hogy mely eszközöket kell használni egy cél eléréséhez.

MemóriakezelésAz olyan alkalmazásoknál, mint a chatbotok, a kontextus kulcsfontosságú. A LangChain robusztus memóriakezelési funkciókat tartalmaz, amelyek lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy emlékezzenek a beszélgetés korábbi részeire és hivatkozzanak rájuk.

Gyorsmérnöki eszközökEszközöket kínál a kérdések kezelésére és optimalizálására. Ide tartoznak a kérdéssablonok, amelyek segítenek strukturálni az LLM-nek küldött bemenetet, ami következetesebb és megbízhatóbb válaszokhoz vezet.

LangChain's Fő erőssége a sokoldalúsága. Átfogó eszköztárat biztosít a fejlesztők számára, hogy mindenféle LLM-alapú alkalmazást építhessenek és kísérletezhessenek velük, az egyszerű kérdés-válasz botoktól a bonyolultabb, külső adatokkal interakcióba lépő rendszerekig.

Mi az a LangGraph?

A LangGraph egy olyan könyvtár, amely kibővíti a LangChain ökoszisztéma képességeit. Kifejezetten állapotalapú, többügynökös alkalmazásokMíg a LangChain nagyszerűen alkalmas műveletsorozatok (láncok) létrehozására, a LangGraph egy hatékonyabb módszert kínál a logikai áramlás szabályozására, különösen az összetett feladatoknál. Azért hozták létre, hogy segítsen a fejlesztőknek nagyobb pontosságot és kontrollt vinni az ágensi rendszereikbe, ezáltal megbízhatóbbá téve azokat a valós használatra.

A LangGraph mögött álló alapötlet a munkafolyamatok gráfként való ábrázolása, amely csomópontokból és élekből áll. Ez a struktúra kifinomultabb vezérlési folyamatokat tesz lehetővé, mint a LangChainben jellemző lineáris láncok. Olyan technológiák ihlették, mint a Apache Beam és a NetworkX.

A LangGraph főbb jellemzői

A LangGraph strukturált megközelítést kínál az ágensek létrehozásához, ami megkönnyíti az összetett interakciók kezelését és hibakeresését.

Grafikon alapú munkafolyamatokEgy egyszerű lépéssor helyett a LangGraph gráfként rendszerezi a feladatokat. A gráf csomópontjai olyan komponenseket képviselnek, mint egy LLM vagy egy függvény, míg az élek határozzák meg, hogyan áramlanak az adatok és a vezérlés közöttük. Ez a vizuális ábrázolás megkönnyíti az összetett interakciók megértését és kezelését.

Ciklikus gráfokA LangGraph egyik kulcsfontosságú jellemzője a ciklusok támogatása. Ez azt jelenti, hogy a munkafolyamat nem korlátozódik egyetlen irányba történő mozgásra. Visszaléphet, megismételheti a lépéseket, vagy a korábbi eredmények alapján hozhat döntéseket. Ez elengedhetetlen az iterációt igénylő feladatokhoz, például egy kódrészlet finomításához vagy a végrehajtáshoz. többlépcsős kutatás.

ÁllamigazgatásA LangGraph robusztus, beépített állapotkezeléssel rendelkezik. Az alkalmazás állapota a gráf csomópontjai között továbbítódik, és minden lépésben frissíthető. Ez az állandó állapot olyan funkciókat tesz lehetővé, mint egy feladat szüneteltetése és folytatása, vagy egy beszélgetés részletes előzményeinek nyilvántartása.

Human-in-the-LoopA ciklusok létrehozásának és az állapot kezelésének képessége megkönnyíti az emberi beavatkozás beépítését. munkafolyamatok tervezése amelyek egy bizonyos ponton megállnak, és megvárják, amíg egy ember felülvizsgálja, jóváhagyja vagy visszajelzést ad, mielőtt folytatná. Ez létfontosságú az ügyfélszolgálati vagy más érzékeny területeken lévő alkalmazások számára.

Zökkenőmentes integrációjátA LangGraph nem helyettesíti a LangChaint, hanem annak kiterjesztése. Zökkenőmentesen integrálódik a LangChain komponenseivel, és együttműködik a LangSmith-szel az ügynök részletes monitorozása, hibakeresése és nyomkövetése érdekében.'s teljesítményt.

A LangGraph a választott eszköz, ha olyan ágenseket kell létrehoznia, amelyek képesek bonyolult logikát kezelni, más ágensekkel együttműködni, vagy emberi felügyeletet igényelnek.

LangChain vs. LangGraph: Főbb különbségek

Bár a LangChain és a LangGraph együttműködnek, különböző típusú problémákra tervezték őket. A fő különbség az alkalmazások strukturálásához és vezérléséhez való hozzáállásukban rejlik.'s munkafolyamat.

Jellemző	LangChain	LangGraph
Kerettípus	Rugalmas és moduláris keretrendszer LLM-alapú alkalmazások széles skálájának felépítéséhez.	Egy specializált könyvtár összetett, állapotalapú ágens munkafolyamatok gráf struktúra használatával történő vezényléséhez.
Ellenőrző áramlás	Elsősorban lineáris, „láncokat” használ egy lépéssorozat végrehajtásához. A vezérlési folyamatot gyakran a LLM magát az ügynökökben.	Ciklikus és gráf alapú, lehetővé téve a ciklusokat, a feltételes elágazást és a munkafolyamat feletti explicit vezérlést.
Államigazgatás	A memória-összetevőket explicit módon kell konfigurálni és kezelni az alkalmazáson belül.'s logika.	Beépített, állandó állapotkezelést tartalmaz, ahol az állapot átadódik a gráf csomópontjai között.
Fejlesztési komplexitás	A rugalmasság meredekebb tanulási görbéhez vezethet, amikor összetett, többlépéses logikát manuálisan vezényelünk le.	Leegyszerűsíti az összetett logika fejlesztését azáltal, hogy a folyamatot explicitté és vizuálissá teszi a gráfstruktúrán keresztül.
Alapvető használati eset	Gyors prototípusgyártás, szabványos alkalmazások, például RAG és chatbots, és különféle komponensek integrálásával.	Megbízható többágenses rendszerek, iterációt igénylő munkafolyamatok és emberi beavatkozást igénylő alkalmazások építése.
Könnyű Használat:	Általában könnyebb az egyszerű, lineáris alkalmazásoknál, de a munkafolyamatok növekedésével bonyolulttá válhat a kezelése.	Intuitívabb a sok döntési pontot tartalmazó összetett, nemlineáris munkafolyamatok tervezéséhez és hibakereséséhez.

A LangChain biztosítja az alapvető építőelemeket, míg a LangGraph egy fejlettebb struktúrát kínál ezen blokkok megbízható, irányítható ágensekké történő összehangolásához.

Mikor használjuk a LangChaint?

A LangChain továbbra is a legmegfelelőbb keretrendszer a LLM alkalmazásfejlesztési feladatok széles skálájához. Erőssége a rugalmassága és a hatalmas integrációs könyvtára.

Választani kellene LangChain ha:

Egyszerű, lineáris munkafolyamatok létrehozásaHa az alkalmazásod egyszerű lépéssorozatot követ – például felhasználói bevitel fogadása, formázása egy prompttal, elküldése egy LLM-nek és a kimenet elemzése –, akkor a LangChain tökéletes.

Gyors prototípusgyártás és kísérletezés: LangChain's Moduláris kialakítása ideálissá teszi különböző modellek, promptok vagy adatforrások gyors teszteléséhez. Az alkatrészek könnyen cserélhetők, hogy megtalálja az igényeinek leginkább megfelelő kombinációt.

Szabványos RAG alkalmazások fejlesztése: Legtöbbnek Retrieval-Augmented Generation (RAG) használati esetekben, amikor dokumentumokat kérünk le, és kontextus céljából egy LLM-nek adjuk meg, gyakran elegendő egy szabványos LangChain lánc.

Széleskörű integrációkra van szükségedHa a projekted számos különböző API-hoz, adatbázishoz vagy vektortárolóhoz való csatlakozásra támaszkodik, a LangChain's A több mint 600 integrációt tartalmazó könyvtár hatalmas előnyt jelent.

Alapvető eszközöket hozol létreAmikor olyan egyedi eszközöket vagy komponenseket építesz, amelyeket egy ágens használhat (például egy függvényt a weben való kereséshez vagy egy adatbázis lekérdezéséhez), a LangChain biztosítja a burkolókat, hogy ezek a komponensek könnyen hozzáférhetőek legyenek egy LLM számára.

Röviden, ha a jelentkezésed's Bár a logika viszonylag egyszerű és sorozatként ábrázolható, a LangChain a leggyorsabb és legrugalmasabb utat kínálja a megoldáshoz.

Mikor használjuk a LangGraph-ot?

A LangGraph akkor ragyog, amikor a feladat összetettsége túlmutat egy egyszerű lineáris sorozaton. Olyan forgatókönyvekhez tervezték, ahol a kontroll, a megbízhatóság és az állapothűség kritikus fontosságú.

Választani kellene LangGraph ha:

Komplex, többágenses rendszerek építése: Ha az alkalmazás több ügynököt tartalmaz, akiknek együtt kell működniük, feladatokat kell delegálniuk, vagy egymást kell ellenőrizniük's A LangGraph biztosítja a struktúrát ezen interakciók hatékony kezeléséhez.

A munkafolyamat ciklusokat vagy iterációt igényelAz olyan feladatokhoz, amelyeket egy bizonyos feltétel teljesüléséig ismételni kell, a LangGraph's A ciklusok támogatása elengedhetetlen. Ilyen például egy olyan szer, amely kódot ír, teszteli, majd a teszteredmények alapján finomítja, vagy egy kutatási ügynök amely iteratívan gyűjti az információkat.

Emberi felügyeletre van szükségBármely olyan alkalmazás, amelyhez emberi jóváhagyásra van szükség egy lépéshez, egy eredmény szerkesztéséhez vagy útmutatáshoz, hasznos lesz a LangGraph segítségével. A grafikon szüneteltetésének és folytatásának képessége természetessé teszi ezt az integrációt.

Rendkívül megbízható és kontrollálható ágensek létrehozásaAmikor nem engedheti meg magának, hogy egy ágens csendben kudarcot valljon, vagy rossz úton induljon el, a LangGraph lehetővé teszi a logikai folyamat pontos meghatározását explicit feltételekkel és elágazásokkal. Ez eltávolodik a teljes kontroll átadása helyett, és egy determinisztikus logikai réteget ad hozzá.

Fejlett, állapotalapú chatbotok fejlesztéseAzoknak a beszélgető ágenseknek, akiknek összetett, többfordulós párbeszédeket kell kezelniük elágazó útvonalakkal és a beszélgetés mély memóriájával, a LangGraph's Az államigazgatás egy hatékony eszköz.

A LangGraph akkor hasznos, ha egy prototípusról egy éles szintű ágensre váltunk, amelynek megbízhatóan és kiszámíthatóan kell elvégeznie az összetett feladatokat.

Hogyan működnek együtt a LangChain és a LangGraph?

Létfontosságú megérteni, hogy a választás nem mindig „vagy/vagy”. A LangGraph a LangChain termékcsomag része, és úgy tervezték, hogy együttműködjön a LangChainnel.'s alkatrészek. Ezek hatékony kombinációt alkotnak a kifinomult építéshez AI rendszerek.

Egy gyakori fejlesztési minta a következő:

LangChain az ügynök által használt egyedi eszközök létrehozásához és becsomagolásához. Például a LangChain használatával's integrációk egy adott adatbázis keresésére szolgáló eszköz vagy egy másik eszköz meghívására szolgáló eszköz létrehozásához külső API.
LangGraph hogy meghatározza azt a magas szintű logikát, amely szabályozza ezen eszközök használatának módját és idejét. A gráfstruktúra meghatározná a döntéshozatali folyamatot, kezelné az állapotot, és kezelné a szükséges ciklusokat vagy emberi beavatkozásokat.
LangSmith a teljes rendszer monitorozására, hibakeresésére és kiértékelésére. A LangSmith keretrendszer-agnosztikus, és betekintést nyújt az alkalmazás minden lépésébe, függetlenül attól, hogy LangChain láncokkal vagy LangGraph gráffal van-e felépítve.

Ez a réteges megközelítés lehetővé teszi mindkét keretrendszer erősségeinek kihasználását: a LangChain esetében a hatalmas integrációkat és komponenskönyvtárat, a LangGraph esetében pedig a robusztus vezérlési és vezénylési képességeket.

Összegzés

A LangChain és a LangGraph közötti választás a rendszer összetettségétől és az ellenőrzési követelményektől függ. AI alkalmazás.

LangChain a sokoldalú eszköztárad.'s Ideális választás LLM-alapú alkalmazások széles skálájának gyors felépítéséhez, különösen lineáris folyamatokkal rendelkező alkalmazásokhoz. Erőssége a modularitásban és a kiterjedt integrációkban rejlik.

LangGraph a szakosodott igazgatód. Ez's Komplex, állapotalapú és megbízható ágensalapú rendszerek létrehozására készült. Amikor az alkalmazásnak ciklusokra, több ágens együttműködésére vagy emberi felügyeletre van szüksége, a LangGraph biztosítja a szükséges struktúrát és vezérlést.

As AI Ahogy az ágensek egyre hatékonyabbak lesznek, a pontosság és a megbízhatóság iránti igény csak növekedni fog. Míg a LangChain biztosítja az alapvető építőelemeket, a LangGraph biztosítja azt a keretrendszert, amellyel ezeket a blokkokat robusztus, gyártásra kész rendszerekké lehet összeállítani. Az egyes blokkok egyedi erősségeinek megértésével a fejlesztők kiválaszthatják a feladathoz megfelelő eszközt, és hatékonyabb és megbízhatóbb rendszereket építhetnek. AI megoldások.

További információk