LangChain vs LangGraph: რომელი უნდა გამოიყენოთ სინამდვილეში?

სამყაროში AI განვითარების პროცესში, დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) გამოყენებით მხარდაჭერილი აპლიკაციების შექმნა მთავარი აქცენტი გახდა. ორი ხშირად გამოყენებული სახელია LangChain და LangGraph. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ერთი და იგივე ოჯახიდან მოდიან, ისინი განსხვავებულ მიზნებს ემსახურებიან.

LangChain გთავაზობთ მშენებლობისთვის აუცილებელ ინსტრუმენტებს LLM-ზე მომუშავე აპლიკაციები, ხოლო LangGraph გვთავაზობს სპეციალიზებულ გზას უფრო კონტროლირებადი და რთული აგენტური სისტემების შესაქმნელად. LangChain-სა და LangGraph-ს შორის განსხვავების გაგება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია ნებისმიერი დეველოპერისთვის, რომელსაც სურს შემდეგი თაობის შექმნა. AI გადაწყვეტილებები.

ეს სტატია ორივე ჩარჩოს დაამუშავებს. ჩვენ განვიხილავთ მათ ძირითად მახასიათებლებს, შევისწავლით მათ ძირითად განსხვავებებს და მოგაწვდით მკაფიო მითითებებს, თუ როდის უნდა აირჩიოთ ერთი მეორეს ნაცვლად თქვენი პროექტებისთვის.

რა არის LangChain?

LangChain არის პროგრამული უზრუნველყოფის ჩარჩო, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ გაამარტივოს აპლიკაციების აშენება რომლებიც იყენებენ დიდ ენობრივ მოდელებს. 2022 წლის ოქტომბერში ჰარისონ ჩეისის მიერ წამოწყებული პროექტი თავდაპირველად ღია კოდის პროექტი იყო, რომელმაც სწრაფად მოიპოვა დიდი პოპულარობა დეველოპერებს შორის. პროექტმა GitHub-ზე ასობით კონტრიბუტორი მიიზიდა და მნიშვნელოვანი ინვესტიციები განიცადა, მათ შორის 10 მილიონი დოლარის საწყისი ეტაპი და მოგვიანებით დაფინანსების რაუნდი, რომლის შედეგადაც კომპანია 200 მილიონ დოლარზე მეტით შეფასდა.

თავისი არსით, LangChain ამარტივებს LLM-ების დამაკავშირებელი სხვა მონაცემთა წყაროებთან და გამოთვლით ინსტრუმენტებთან. ის ხიდის როლს ასრულებს, რაც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ აპლიკაციები, რომლებსაც შეუძლიათ სამყაროს შესახებ მსჯელობა და ისეთი რთული ამოცანების შესრულება, როგორიცაა დოკუმენტების ანალიზი, კოდის გენერირება და მოწინავე ჩატბოტების შექმნა.

LangChain-ის ძირითადი მახასიათებლები

LangChain's ძალა მისი მოქნილი და მოდულური დიზაინიდან მოდის. ის უზრუნველყოფს საშენი ელემენტების ერთობლიობას, რომელთა შეერთებაც დეველოპერებს შეუძლიათ მორგებული დიზაინის შესაქმნელად. AI სამუშაოები.

LangChain's მთავარი ძლიერი მხარე მის მრავალფეროვნებაშია. ის დეველოპერებს აძლევს ყოვლისმომცველ ინსტრუმენტებს, რათა შექმნან და ექსპერიმენტები ჩაატარონ ყველა სახის LLM-ზე დაფუძნებულ აპლიკაციებთან, მარტივი კითხვა-პასუხის ბოტებიდან დაწყებული უფრო რთული სისტემებით დამთავრებული, რომლებიც ურთიერთქმედებენ გარე მონაცემებთან.

რა არის LangGraph?

LangGraph არის ბიბლიოთეკა, რომელიც აფართოებს LangChain ეკოსისტემის შესაძლებლობებს. ის სპეციალურად შექმნილია მდგომარეობის შესანარჩუნებლად, მრავალაგენტიანი აპლიკაციებიმიუხედავად იმისა, რომ LangChain შესანიშნავია მოქმედებების თანმიმდევრობის (ჯაჭვების) შესაქმნელად, LangGraph წარმოგიდგენთ ლოგიკის ნაკადის კონტროლის უფრო ძლიერ გზას, განსაკუთრებით რთული ამოცანებისთვის. ის შეიქმნა იმისათვის, რომ დაეხმაროს დეველოპერებს თავიანთ აგენტურ სისტემებში მეტი სიზუსტისა და კონტროლის დამატებაში, რაც მათ რეალურ სამყაროში გამოყენებისთვის უფრო საიმედოს გახდის.

LangGraph-ის ძირითადი იდეაა სამუშაო პროცესების წარმოდგენა გრაფიკის სახით, რომელიც შედგება კვანძებისა და კიდეებისგან. ეს სტრუქტურა საშუალებას იძლევა უფრო დახვეწილი მართვის ნაკადების გამოყენებისა, ვიდრე LangChain-ში ჩვეულებრივ ნაპოვნი ხაზოვანი ჯაჭვები. ის შთაგონებულია ისეთი ტექნოლოგიებით, როგორიცაა აპაჩის სხივი და NetworkX.

LangGraph-ის ძირითადი მახასიათებლები

LangGraph აგენტების შექმნის სტრუქტურირებულ მიდგომას გვთავაზობს, რაც რთული ურთიერთქმედებების მართვასა და გამართვას აადვილებს.

LangGraph საუკეთესო ინსტრუმენტია, როდესაც გჭირდებათ ისეთი აგენტების შექმნა, რომლებსაც შეუძლიათ რთული ლოგიკის დამუშავება, სხვა აგენტებთან თანამშრომლობა ან ადამიანის ზედამხედველობა.

LangChain vs. LangGraph: ძირითადი განსხვავებები

მიუხედავად იმისა, რომ LangChain და LangGraph ერთად მუშაობენ, ისინი სხვადასხვა სახის პრობლემებისთვის არიან შექმნილი. მთავარი განსხვავება აპლიკაციის სტრუქტურირებისა და კონტროლისადმი მათ მიდგომაშია.'s სამუშაოს შესრულება.

მხატვრული	LangChain	LangGraph
ჩარჩოს ტიპი	მოქნილი და მოდულური ჩარჩო LLM-ზე დაფუძნებული აპლიკაციების ფართო სპექტრის შესაქმნელად.	სპეციალიზებული ბიბლიოთეკა გრაფიკული სტრუქტურის გამოყენებით რთული, სახელმწიფოებრივი აგენტის სამუშაო პროცესების ორგანიზებისთვის.
კონტროლის ნაკადი	ძირითადად წრფივი, ნაბიჯების თანმიმდევრობის შესასრულებლად „ჯაჭვების“ გამოყენებით. კონტროლის ნაკადი ხშირად მართულია LLM თავად აგენტებში.	ციკლური და გრაფზე დაფუძნებული, რაც საშუალებას იძლევა ციკლების, პირობითი განშტოების და სამუშაო პროცესის ექსპლიციტური კონტროლისთვის.
სახელმწიფო მენეჯმენტი	მეხსიერების კომპონენტები უნდა იყოს ცალსახად კონფიგურირებული და მართული აპლიკაციაში.'s ლოგიკა.	აქვს ჩაშენებული, მუდმივი მდგომარეობის მართვა, სადაც მდგომარეობა გადაეცემა გრაფიკში კვანძებს შორის.
განვითარების სირთულე	მოქნილობამ შეიძლება გამოიწვიოს უფრო ციცაბო სწავლის მრუდი, როდესაც ხელით აწყობთ რთულ, მრავალსაფეხურიან ლოგიკას.	გრაფიკის სტრუქტურის მეშვეობით ნაკადის ცხადი და ვიზუალური გახდომით, ამარტივებს რთული ლოგიკის შემუშავებას.
ძირითადი გამოყენების შემთხვევა	სწრაფი პროტოტიპების შექმნა, სტანდარტული აპლიკაციების შექმნა, როგორიცაა RAG და chatbotsდა სხვადასხვა კომპონენტების ინტეგრირება.	საიმედო მრავალაგენტიანი სისტემების, განმეორებადი სამუშაო პროცესების და ადამიანის მიერ კონტროლირებადი აპლიკაციების შექმნა.
მარტივად გამოყენების	ზოგადად, ეს უფრო ადვილია მარტივი, წრფივი აპლიკაციებისთვის, მაგრამ სამუშაო პროცესების ზრდასთან ერთად მისი მართვა შეიძლება რთული გახდეს.	უფრო ინტუიციურია რთული, არაწრფივი სამუშაო პროცესების დიზაინისა და გამართვისთვის, მრავალი გადაწყვეტილების მიღების წერტილით.

LangChain უზრუნველყოფს ფუნდამენტურ საშენ ბლოკებს, ხოლო LangGraph უზრუნველყოფს უფრო მოწინავე სტრუქტურას ამ ბლოკების საიმედო, კონტროლირებად აგენტებად ორგანიზებისთვის.

როდის გამოვიყენოთ LangChain

LangChain კვლავაც რჩება LLM აპლიკაციების შემუშავების ფართო სპექტრის ამოცანებისთვის სასურველ ჩარჩოდ. მისი ძლიერი მხარე მოქნილობა და ინტეგრაციების უზარმაზარი ბიბლიოთეკაა.

თქვენ უნდა აირჩიოთ LangChain როდესაც:

მოკლედ, თუ თქვენი განაცხადი's ლოგიკა შედარებით მარტივია და შეიძლება წარმოდგენილი იყოს თანმიმდევრობის სახით, LangChain უზრუნველყოფს გადაწყვეტის ყველაზე სწრაფ და მოქნილ გზას.

როდის გამოვიყენოთ LangGraph

LangGraph-ი ბრწყინვალეა, როდესაც დავალების სირთულე სცილდება მარტივ წრფივ თანმიმდევრობას. ის შექმნილია იმ სცენარებისთვის, სადაც კონტროლი, საიმედოობა და მდგომარეობის სიზუსტე კრიტიკულად მნიშვნელოვანია.

თქვენ უნდა აირჩიოთ LangGraph როდესაც:

LangGraph განკუთვნილია მაშინ, როდესაც პროტოტიპიდან წარმოების დონის აგენტზე გადადიხართ, რომელსაც რთული დავალებების საიმედოდ და პროგნოზირებად შესრულება სჭირდება.

როგორ მუშაობენ LangChain და LangGraph ერთად

სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, რომ არჩევანი ყოველთვის „ან/ან“ არ არის. LangGraph LangChain-ის პროდუქტების ნაკრების ნაწილია და შექმნილია LangChain-თან სამუშაოდ.'s კომპონენტები. ისინი ქმნიან ძლიერ კომბინაციას დახვეწილი მშენებლობისთვის AI სისტემები.

განვითარების ერთ-ერთი გავრცელებული სქემაა შემდეგი მეთოდების გამოყენება:

1. LangChain თქვენი აგენტის მიერ გამოყენებული ინდივიდუალური ინსტრუმენტების შესაქმნელად და შესაფუთად. მაგალითად, LangChain-ის გამოყენებით's ინტეგრაციები კონკრეტული მონაცემთა ბაზის მოსაძებნად ინსტრუმენტის შესაქმნელად ან სხვა ინსტრუმენტის გამოსაძახებლად გარე API.
2. LangGraph მაღალი დონის ლოგიკის განსაზღვრა, რომელიც განსაზღვრავს, თუ როგორ და როდის გამოიყენება ეს ინსტრუმენტები. გრაფიკის სტრუქტურა განსაზღვრავს გადაწყვეტილების მიღების პროცესს, მართავს მდგომარეობას და მართავს ნებისმიერ აუცილებელ ციკლს ან ადამიანის ჩარევას.
3. ლენგსმიტი მთელი სისტემის მონიტორინგის, გამართვისა და შეფასებისთვის. LangSmith არ არის დამოკიდებული ჩარჩოზე და უზრუნველყოფს თქვენი აპლიკაციის ყველა ეტაპის ხილვადობას, იქნება ეს LangChain ჯაჭვებით თუ LangGraph გრაფიკით აგებული.

ეს ფენიანი მიდგომა საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ ორივე ჩარჩოს ძლიერი მხარეები: LangChain-ის მისი ფართო ინტეგრაციებისა და კომპონენტების ბიბლიოთეკისთვის და LangGraph-ის მისი ძლიერი კონტროლისა და ორკესტრირების შესაძლებლობებისთვის.

დასკვნა

LangChain-სა და LangGraph-ს შორის არჩევანი დამოკიდებულია თქვენი სისტემის სირთულესა და კონტროლის მოთხოვნებზე. AI განცხადება.

As AI რაც უფრო მეტი აგენტი გახდება უფრო ქმედითი, მით უფრო გაიზრდება სიზუსტისა და საიმედოობის საჭიროება. მიუხედავად იმისა, რომ LangChain უზრუნველყოფს აუცილებელ საშენ მასალას, LangGraph გთავაზობთ ჩარჩოს, რათა ეს ბლოკები მტკიცე, წარმოებისთვის მზა სისტემებად ააგოთ. თითოეული მათგანის უნიკალური ძლიერი მხარეების გაგებით, დეველოპერებს შეუძლიათ აირჩიონ სამუშაოსთვის შესაფერისი ინსტრუმენტი და შექმნან უფრო ძლიერი და საიმედო სისტემები. AI გადაწყვეტილებები.