LangChain vs LangGraph: Mana yang BENAR-BENAR Harus Anda Gunakan?

bulan 11 lalu 0 772

Di dunia AI pengembangan, pembuatan aplikasi yang didukung oleh model bahasa besar (LLM) telah menjadi fokus utama. Dua nama yang sering muncul adalah LangChain dan LangGraph. Meskipun berasal dari keluarga yang sama, keduanya memiliki tujuan yang berbeda.

LangChain menyediakan alat penting untuk membangun Aplikasi bertenaga LLM, sementara LangGraph menawarkan cara khusus untuk membangun sistem agen yang lebih terkontrol dan kompleks. Memahami perbedaan antara LangChain vs LangGraph sangat penting bagi pengembang mana pun yang ingin membangun generasi berikutnya AI solusi.

Artikel ini akan menguraikan kedua kerangka kerja tersebut. Kita akan melihat fitur-fitur inti mereka, mengeksplorasi perbedaan-perbedaan utama mereka, dan memberikan panduan yang jelas tentang kapan Anda harus memilih salah satu daripada yang lain untuk proyek-proyek Anda.

Apa itu LangChain?

LangChain adalah kerangka kerja perangkat lunak yang dirancang untuk memudahkan membangun aplikasi yang menggunakan model bahasa yang besar. Diluncurkan pada bulan Oktober 2022 oleh Harrison Chase, proyek ini dimulai sebagai proyek sumber terbuka yang dengan cepat memperoleh popularitas besar di kalangan pengembang. Proyek ini menarik ratusan kontributor di GitHub dan memperoleh investasi yang signifikan, termasuk pendanaan awal sebesar $10 juta dan pendanaan berikutnya yang menilai perusahaan tersebut lebih dari $200 juta.

Pada intinya, LangChain menyederhanakan menghubungkan LLM ke sumber data dan perangkat komputasi lainnya. Berfungsi sebagai jembatan, yang memungkinkan Anda membuat aplikasi yang dapat bernalar tentang dunia dan melakukan tugas-tugas rumit seperti analisis dokumen, pembuatan kode, dan pembuatan chatbot tingkat lanjut.

Fitur Inti LangChain

LangChain's Kekuatannya berasal dari desainnya yang fleksibel dan modular. Ini menyediakan serangkaian blok bangunan yang dapat disatukan oleh pengembang untuk membuat desain yang disesuaikan. AI Alur kerja.

Arsitektur Modular: LangChain dibangun berdasarkan ide modularitas. Pengembang dapat mencampur dan mencocokkan berbagai komponen seperti antarmuka model bahasa, pemuat data, dan parser keluaran. Hal ini memungkinkan fleksibilitas yang tinggi, memungkinkan Anda menukar model atau sumber data tanpa membangun ulang seluruh aplikasi.

Integrasi yang Luas:Kerangka kerja ini menawarkan lebih dari 600 integrasi dengan berbagai model, database, Lebah, dan alat lainnya. Ini berarti Anda dapat dengan mudah menghubungkan aplikasi Anda ke layanan yang sudah Anda gunakan dengan upaya rekayasa minimal.

Rantai:Konsep inti dalam LangChain adalah “rantai.” Rantai memungkinkan Anda untuk menghubungkan serangkaian panggilan, baik ke LLM atau utilitas lain. Bahasa Ekspresi LangChain (LCEL), yang diperkenalkan pada tahun 2023, menyediakan cara yang jelas dan deklaratif untuk menyusun rantai ini.

Agen:LangChain memungkinkan pembuatan agen, yaitu sistem yang menggunakan LLM untuk memutuskan serangkaian tindakan yang akan diambil. LLM bertindak sebagai mesin penalaran, yang menentukan alat mana yang akan digunakan untuk mencapai suatu tujuan.

Manajemen memori: Untuk aplikasi seperti chatbot, konteks adalah kuncinya. LangChain menyertakan fitur-fitur yang tangguh untuk manajemen memori, yang memungkinkan agen untuk mengingat dan merujuk ke bagian-bagian percakapan sebelumnya.

Alat Rekayasa Cepat: Menawarkan alat untuk membantu mengelola dan mengoptimalkan perintah. Ini termasuk templat perintah yang membantu menyusun masukan yang dikirim ke LLM, yang menghasilkan respons yang lebih konsisten dan andal.

LangChain's Kekuatan utamanya terletak pada fleksibilitasnya. Ia memberi pengembang perangkat yang komprehensif untuk membangun dan bereksperimen dengan semua jenis aplikasi bertenaga LLM, mulai dari bot tanya jawab sederhana hingga sistem yang lebih rumit yang berinteraksi dengan data eksternal.

Apa itu LangGraph?

LangGraph adalah pustaka yang memperluas kemampuan ekosistem LangChain. Pustaka ini dirancang khusus untuk membangun stateful, aplikasi multi-agen. Sementara LangChain sangat bagus untuk membuat rangkaian tindakan (rantai), LangGraph memperkenalkan cara yang lebih hebat untuk mengendalikan alur logika, khususnya untuk tugas-tugas yang rumit. LangGraph diciptakan untuk membantu pengembang menambahkan lebih banyak presisi dan kendali ke dalam sistem agensi mereka, sehingga membuatnya lebih andal untuk penggunaan di dunia nyata.

Ide inti di balik LangGraph adalah untuk merepresentasikan alur kerja sebagai grafik, yang terdiri dari node dan edge. Struktur ini memungkinkan aliran kontrol yang lebih canggih daripada rantai linear yang biasanya ditemukan di LangChain. Hal ini terinspirasi oleh teknologi seperti Balok Apache dan NetworkX.

Fitur Inti LangGraph

LangGraph menawarkan pendekatan terstruktur untuk membangun agen, yang membuat interaksi kompleks menjadi lebih mudah dikelola dan di-debug.

Alur Kerja Berbasis Grafik: Alih-alih serangkaian langkah sederhana, LangGraph mengatur tugas sebagai grafik. Node dalam grafik mewakili komponen seperti LLM atau fungsi, sedangkan tepinya menentukan bagaimana data dan kontrol mengalir di antara komponen tersebut. Representasi visual ini memudahkan pemahaman dan pengelolaan interaksi yang kompleks.

Grafik Siklus: Fitur utama yang membedakan LangGraph adalah dukungannya terhadap siklus. Ini berarti alur kerja tidak terbatas pada pergerakan satu arah. Alur kerja dapat berputar balik, mengulang langkah, atau membuat keputusan berdasarkan hasil sebelumnya. Ini penting untuk tugas yang memerlukan iterasi, seperti menyempurnakan kode atau melakukan penelitian multi langkah.

Manajemen Negara: LangGraph memiliki manajemen status bawaan yang tangguh. Status aplikasi diteruskan di antara node dalam grafik dan dapat diperbarui di setiap langkah. Status persisten ini memungkinkan fitur seperti menjeda dan melanjutkan tugas atau mempertahankan riwayat percakapan secara terperinci.

Manusia-in-the-Loop: Kemampuan untuk membuat siklus dan mengelola status memudahkan penggabungan intervensi manusia. Anda dapat alur kerja desain yang berhenti sejenak di titik tertentu dan menunggu manusia meninjau, menyetujui, atau memberikan masukan sebelum melanjutkan. Hal ini penting untuk aplikasi dalam dukungan pelanggan atau area sensitif lainnya.

Integrasi Mulus: LangGraph bukan pengganti LangChain, tetapi perpanjangan dari LangChain. LangGraph terintegrasi dengan lancar dengan komponen LangChain dan bekerja dengan LangSmith untuk pemantauan, debugging, dan penelusuran terperinci terhadap agen Anda.'s kinerja.

LangGraph adalah alat pilihan saat Anda perlu membangun agen yang dapat menangani logika rumit, berkolaborasi dengan agen lain, atau memerlukan pengawasan manusia.

LangChain vs. LangGraph: Perbedaan Utama

Meskipun LangChain dan LangGraph bekerja sama, keduanya dirancang untuk berbagai jenis masalah. Perbedaan utamanya terletak pada pendekatan mereka dalam menyusun dan mengendalikan aplikasi.'s alur kerja.

Fitur	LangChain	LangGraph
Jenis Kerangka	Kerangka kerja yang fleksibel dan modular untuk membangun berbagai aplikasi berbasis LLM.	Pustaka khusus untuk mengatur alur kerja agen yang kompleks dan berstatus menggunakan struktur grafik.
Aliran Kontrol	Terutama linier, menggunakan “rantai” untuk menjalankan serangkaian langkah. Aliran kontrol sering kali dikelola oleh LLM itu sendiri dalam agen.	Bersifat siklus dan berbasis grafik, memungkinkan adanya perulangan, percabangan bersyarat, dan kontrol eksplisit atas alur kerja.
Manajemen Negara	Komponen memori harus dikonfigurasi dan dikelola secara eksplisit dalam aplikasi's logika.	Dilengkapi dengan manajemen status bawaan yang persisten, tempat status diteruskan antara node dalam grafik.
Kompleksitas Pengembangan	Fleksibilitas dapat menyebabkan kurva pembelajaran yang lebih curam saat mengatur logika kompleks dan multi-langkah secara manual.	Menyederhanakan pengembangan logika kompleks dengan membuat alur eksplisit dan visual melalui struktur grafik.
Kasus Penggunaan Inti	Prototipe cepat, membangun aplikasi standar seperti RAG dan chatbots, dan mengintegrasikan berbagai komponen.	Membangun sistem multi-agen yang andal, alur kerja yang memerlukan iterasi, dan aplikasi yang memerlukan kontrol manusia-dalam-lingkaran.
Kemudahan penggunaan	Secara umum lebih mudah untuk aplikasi linier yang sederhana tetapi dapat menjadi rumit untuk dikelola seiring berkembangnya alur kerja.	Lebih intuitif untuk merancang dan men-debug alur kerja non-linier yang kompleks dengan banyak titik keputusan.

LangChain menyediakan blok bangunan fundamental, sementara LangGraph menyediakan struktur yang lebih canggih untuk mengatur blok-blok tersebut menjadi agen yang andal dan terkendali.

Kapan Menggunakan LangChain

LangChain tetap menjadi framework pilihan untuk berbagai macam tugas pengembangan aplikasi LLM. Kekuatannya terletak pada fleksibilitasnya dan pustaka integrasinya yang sangat banyak.

Anda harus memilih LangChain kapan:

Membangun alur kerja linier yang sederhana: Jika aplikasi Anda mengikuti serangkaian langkah yang mudah dipahami—misalnya, mengambil masukan pengguna, memformatnya dengan perintah, mengirimkannya ke LLM, dan mengurai output—LangChain sangatlah sempurna.

Prototipe dan eksperimen cepat: Rantai Lang's Desain modular membuatnya ideal untuk menguji berbagai model, perintah, atau sumber data dengan cepat. Anda dapat dengan mudah menukar komponen untuk menemukan kombinasi terbaik sesuai kebutuhan Anda.

Mengembangkan aplikasi RAG standar:Untuk sebagian besar Generasi Pengambilan-Augmented (RAG) dalam kasus penggunaan, saat Anda mengambil dokumen dan memasukkannya ke LLM untuk konteks, rantai LangChain standar seringkali sudah mencukupi.

Anda memerlukan integrasi yang luas:Jika proyek Anda bergantung pada koneksi ke banyak API, database, atau penyimpanan vektor yang berbeda, LangChain's pustaka dengan lebih dari 600 integrasi merupakan keuntungan besar.

Anda sedang menciptakan alat-alat dasar: Saat Anda membangun alat atau komponen individual yang mungkin digunakan agen (seperti fungsi untuk mencari di web atau menanyakan basis data), LangChain menyediakan pembungkus untuk membuat komponen ini mudah diakses oleh LLM.

Singkatnya, jika aplikasi Anda's Logikanya relatif mudah dan dapat direpresentasikan sebagai suatu urutan, LangChain menyediakan jalur tercepat dan paling fleksibel menuju suatu solusi.

Kapan Menggunakan LangGraph

LangGraph sangat cocok ketika kompleksitas tugas melampaui urutan linier sederhana. LangGraph dirancang untuk skenario di mana kontrol, keandalan, dan status sangat penting.

Anda harus memilih LangGraph kapan:

Membangun sistem multi-agen yang kompleks:Jika aplikasi Anda melibatkan beberapa agen yang perlu berkolaborasi, mendelegasikan tugas, atau meninjau satu sama lain's kerja, LangGraph menyediakan struktur untuk mengelola interaksi ini secara efektif.

Alur kerja Anda memerlukan siklus atau iterasi:Untuk tugas yang perlu diulang sampai kondisi tertentu terpenuhi, LangGraph's Dukungan untuk siklus sangatlah penting. Contohnya termasuk agen yang menulis kode, mengujinya, dan kemudian menyempurnakannya berdasarkan hasil pengujian, atau agen penelitian yang mengumpulkan informasi secara berulang.

Anda memerlukan kontrol manusia-dalam-lingkaran: Aplikasi apa pun yang mengharuskan manusia untuk menyetujui suatu langkah, mengedit hasil, atau memberikan panduan akan diuntungkan oleh LangGraph. Kemampuan untuk menjeda dan melanjutkan grafik membuat integrasi ini menjadi lebih alami.

Menciptakan agen yang sangat andal dan terkendali: Jika Anda tidak mampu membiarkan agen gagal tanpa suara atau menempuh jalan yang salah, LangGraph memungkinkan Anda menentukan alur logika yang tepat dengan kondisi dan cabang yang eksplisit. Hal ini tidak lagi memberikan kendali penuh kepada LLM, tetapi menambahkan lapisan logika deterministik.

Mengembangkan chatbot canggih dengan status:Untuk agen percakapan yang perlu menangani dialog yang rumit dan bergiliran dengan jalur percabangan dan memori percakapan yang mendalam, LangGraph's manajemen negara adalah alat yang ampuh.

LangGraph diperuntukkan saat Anda berpindah dari prototipe ke agen tingkat produksi yang perlu melakukan tugas kompleks secara andal dan dapat diprediksi.

Bagaimana LangChain dan LangGraph Bekerja Bersama

Penting untuk dipahami bahwa pilihannya tidak selalu “salah satu/atau.” LangGraph adalah bagian dari rangkaian produk LangChain dan dirancang untuk bekerja dengan LangChain's Komponen-komponen tersebut membentuk kombinasi yang kuat untuk membangun AI sistem.

Pola pengembangan yang umum adalah menggunakan:

LangChain untuk membuat dan membungkus alat individual yang akan digunakan agen Anda. Misalnya, menggunakan LangChain's integrasi untuk membangun alat untuk mencari database tertentu atau alat lain untuk memanggil API eksternal.
LangGraph untuk mendefinisikan logika tingkat tinggi yang mengatur bagaimana dan kapan alat-alat ini digunakan. Struktur grafik akan mendefinisikan proses pengambilan keputusan, menangani keadaan, dan mengelola setiap loop atau intervensi manusia yang diperlukan.
LangSmith untuk memantau, men-debug, dan mengevaluasi keseluruhan sistem. LangSmith tidak bergantung pada kerangka kerja dan menyediakan visibilitas ke setiap langkah aplikasi Anda, baik yang dibangun dengan rantai LangChain atau grafik LangGraph.

Pendekatan berlapis ini memungkinkan Anda memanfaatkan kekuatan kedua kerangka kerja: LangChain untuk integrasi dan pustaka komponennya yang luas, dan LangGraph untuk kemampuan kontrol dan orkestrasinya yang kuat.

Kesimpulan

Memilih antara LangChain dan LangGraph bergantung pada kompleksitas dan persyaratan kontrol perangkat lunak Anda. AI aplikasi.

LangChain adalah perangkat serbaguna Anda. Itu's pilihan ideal untuk membangun berbagai aplikasi bertenaga LLM dengan cepat, terutama yang memiliki alur linier. Kekuatannya terletak pada modularitas dan integrasi yang luas.

LangGraph adalah direktur spesialis Anda. Itu's dibuat untuk menciptakan sistem agen yang kompleks, berstatus, dan andal. Saat aplikasi Anda memerlukan loop, kolaborasi multi-agen, atau pengawasan manusia, LangGraph menyediakan struktur dan kontrol yang diperlukan.

As AI agen menjadi lebih mampu, kebutuhan akan ketepatan dan keandalan hanya akan tumbuh. Sementara LangChain menyediakan blok bangunan penting, LangGraph menawarkan kerangka kerja untuk menyusun blok tersebut menjadi sistem yang kuat dan siap produksi. Dengan memahami kekuatan unik masing-masing, pengembang dapat memilih alat yang tepat untuk pekerjaan tersebut dan membangun yang lebih kuat dan dapat diandalkan AI solusi.

Baca Selengkapnya