LangChain 대 LangGraph: 실제로 어느 것을 사용해야 할까요?

9 개월 전 0 684

의 세계에서 AI 개발, 즉 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 애플리케이션 개발이 핵심 과제가 되었습니다. 자주 등장하는 두 가지 이름은 LangChain과 LangGraph입니다. 이 둘은 같은 계열에 속하지만, 서로 다른 목적을 가지고 있습니다.

LangChain은 구축을 위한 필수 도구를 제공합니다. LLM 기반 앱LangGraph는 더욱 제어되고 복잡한 에이전트 시스템을 구축하는 특수한 방법을 제공합니다. LangChain과 LangGraph의 차이점을 이해하는 것은 차세대 시스템을 구축하려는 모든 개발자에게 매우 중요합니다. AI 솔루션을 제공합니다.

이 글에서는 두 프레임워크를 자세히 살펴보겠습니다. 핵심 기능, 주요 차이점을 살펴보고, 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하는 데 도움이 되는 명확한 지침을 제시합니다.

랭체인이란?

LangChain은 소프트웨어 프레임워크로, 애플리케이션 빌드 대규모 언어 모델을 사용하는 프로젝트입니다. 2022년 10월 해리슨 체이스(Harrison Chase)가 시작한 이 프로젝트는 오픈소스 프로젝트로 시작하여 개발자들 사이에서 빠르게 큰 인기를 얻었습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 수백 명의 기여자를 유치했으며, 200천만 달러 규모의 시드 라운드와 이후 XNUMX억 달러 이상의 기업 가치를 평가하는 펀딩 라운드를 포함하여 상당한 투자를 받았습니다.

LangChain의 핵심은 다음과 같습니다. LLM 연결 다른 데이터 소스 및 컴퓨팅 도구와 연결됩니다. 이는 연결고리 역할을 하여 세상에 대한 추론을 수행하고 문서 분석, 코드 생성, 고급 챗봇 생성과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있도록 해줍니다.

LangChain의 핵심 기능

랭체인's 유연하고 모듈식 디자인이 강점입니다. 개발자들이 맞춤형 솔루션을 만들기 위해 조합할 수 있는 구성 요소를 제공합니다. AI 워크 플로우.

모듈식 아키텍처: LangChain은 모듈성이라는 개념을 기반으로 구축되었습니다. 개발자는 언어 모델 인터페이스, 데이터 로더, 출력 파서 등 다양한 구성 요소를 자유롭게 조합하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 뛰어난 유연성을 제공하여 전체 애플리케이션을 다시 빌드하지 않고도 모델이나 데이터 소스를 교체할 수 있습니다.

광범위한 통합: 이 프레임워크는 광범위한 모델, 데이터베이스와 600개 이상의 통합을 자랑합니다. API및 기타 도구를 사용할 수 있습니다. 즉, 최소한의 엔지니어링 작업으로 애플리케이션을 이미 사용 중인 서비스에 쉽게 연결할 수 있습니다.

쇠사슬: LangChain의 핵심 개념은 "체인"입니다. 체인을 사용하면 LLM 또는 다른 유틸리티에 대한 호출 시퀀스를 연결할 수 있습니다. LangChain 표현 언어 (LCEL)은 2023년에 도입되어 이러한 체인을 구성하는 명확하고 선언적인 방법을 제공합니다.

중개인: LangChain은 다음을 가능하게 합니다. 에이전트 생성LLM을 사용하여 수행할 일련의 작업을 결정하는 시스템입니다. LLM은 추론 엔진 역할을 하여 목표 달성에 필요한 도구를 파악합니다.

메모리 관리: 챗봇과 같은 애플리케이션에서는 맥락이 중요합니다. LangChain은 강력한 메모리 관리 기능을 제공하여 에이전트가 대화의 이전 부분을 기억하고 참조할 수 있도록 지원합니다.

신속한 엔지니어링 도구: 프롬프트 관리 및 최적화에 도움이 되는 도구를 제공합니다. 여기에는 LLM에 전송되는 입력 내용을 구조화하여 더욱 일관되고 신뢰할 수 있는 응답을 제공하는 프롬프트 템플릿이 포함됩니다.

랭체인's 가장 큰 장점은 다재다능함에 있습니다. 개발자는 간단한 질의응답 봇부터 외부 데이터와 상호 작용하는 더욱 복잡한 시스템까지 모든 종류의 LLM 기반 애플리케이션을 구축하고 실험할 수 있는 포괄적인 툴킷을 제공합니다.

랭그래프란 무엇인가요?

LangGraph는 LangChain 생태계의 기능을 확장하는 라이브러리입니다. 특히 상태 저장(stateful) 기능을 구축하도록 설계되었습니다. 다중 에이전트 애플리케이션LangChain은 일련의 동작(체인)을 생성하는 데 유용하지만, LangGraph는 특히 복잡한 작업에서 논리 흐름을 제어하는 더욱 강력한 방법을 제공합니다. LangGraph는 개발자가 에이전트 시스템에 더 많은 정밀성과 제어 기능을 추가하여 실제 사용 시 안정성을 높일 수 있도록 설계되었습니다.

LangGraph의 핵심 아이디어는 워크플로우를 노드와 엣지로 구성된 그래프로 표현하는 것입니다. 이 구조는 LangChain에서 일반적으로 사용되는 선형 체인보다 더욱 정교한 제어 흐름을 가능하게 합니다. LangGraph는 다음과 같은 기술에서 영감을 받았습니다. 아파치 빔 그리고 NetworkX.

LangGraph의 핵심 기능

LangGraph는 에이전트를 구축하는 데 있어 체계적인 접근 방식을 제공하여 복잡한 상호작용을 더 쉽게 관리하고 디버깅할 수 있도록 해줍니다.

그래프 기반 워크플로: LangGraph는 단순한 단계 선 대신 작업을 그래프 형태로 구성합니다. 그래프의 노드는 LLM이나 함수와 같은 구성 요소를 나타내고, 엣지는 데이터와 제어가 어떻게 구성 요소 간에 흐르는지 정의합니다. 이러한 시각적 표현을 통해 복잡한 상호작용을 더 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다.

순환 그래프: LangGraph를 차별화하는 핵심 기능 중 하나는 사이클 지원입니다. 즉, 워크플로가 한 방향으로만 이동하지 않습니다. 루프백, 단계 반복 또는 이전 결과를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 코드 개선이나 실행과 같이 반복이 필요한 작업에 필수적입니다. 다단계 연구.

상태 관리: LangGraph에는 강력한 기본 제공 상태 관리 기능이 있습니다. 애플리케이션의 상태는 그래프의 노드 간에 전달되며 각 단계마다 업데이트될 수 있습니다. 이러한 지속적인 상태를 통해 작업 일시 중지 및 재개, 대화의 자세한 기록 유지 등의 기능을 사용할 수 있습니다.

고리 안에 갇힌 사람: 순환을 생성하고 상태를 관리하는 기능을 통해 사람의 개입을 쉽게 적용할 수 있습니다. 디자인 작업 흐름 특정 지점에서 일시 정지하여 담당자가 검토, 승인 또는 입력을 완료할 때까지 기다린 후 계속 진행하는 기능입니다. 이는 고객 지원이나 기타 민감한 분야의 애플리케이션에 필수적입니다.

완벽한 통합: LangGraph는 LangChain을 대체하는 것이 아니라 확장된 기능입니다. LangChain 구성 요소와 원활하게 통합되며, LangSmith와 연동하여 에이전트의 세부적인 모니터링, 디버깅 및 추적을 지원합니다.'s 성능을 테스트하려는 경우에 권장됩니다.

LangGraph는 복잡한 논리를 처리하거나 다른 에이전트와 협업하거나 인간의 감독이 필요한 에이전트를 구축해야 할 때 선택할 수 있는 도구입니다.

LangChain 대 LangGraph: 주요 차이점

LangChain과 LangGraph는 함께 작동하지만 서로 다른 유형의 문제를 위해 설계되었습니다. 주요 차이점은 애플리케이션을 구조화하고 제어하는 방식에 있습니다.'s 워크 플로우.

특색	랭체인	랭그래프
프레임워크 유형	다양한 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 유연하고 모듈식 프레임워크입니다.	그래프 구조를 사용하여 복잡하고 상태가 있는 에이전트 워크플로를 조율하기 위한 특수 라이브러리입니다.
제어 흐름	주로 선형적이며, 일련의 단계를 실행하기 위해 "체인"을 사용합니다. 제어 흐름은 종종 LLM 그 자체로 에이전트입니다.	순환적이고 그래프 기반으로 루프, 조건 분기, 워크플로에 대한 명시적 제어가 가능합니다.
상태 관리	메모리 구성 요소는 애플리케이션 내에서 명시적으로 구성되고 관리되어야 합니다.'s 논리.	그래프의 노드 간에 상태가 전달되는 내장된 영구적 상태 관리 기능이 있습니다.
개발 복잡성	복잡한 여러 단계의 논리를 수동으로 조율할 때 유연성이 떨어지면 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.	그래프 구조를 통해 흐름을 명확하고 시각적으로 표현하여 복잡한 논리의 개발을 간소화합니다.
핵심 사용 사례	빠른 프로토타입 제작, RAG와 같은 표준 애플리케이션 구축 잡담다양한 구성요소를 통합합니다.	신뢰할 수 있는 다중 에이전트 시스템, 반복이 필요한 워크플로, 인간이 직접 제어해야 하는 애플리케이션을 구축합니다.
사용의 용이성	일반적으로 간단하고 선형적인 애플리케이션에서는 관리하기가 더 쉽지만 워크플로가 커질수록 관리하기가 복잡해질 수 있습니다.	많은 결정 지점이 있는 복잡하고 비선형적인 워크플로를 설계하고 디버깅하는 데 더욱 직관적입니다.

LangChain은 기본적인 구성 요소를 제공하는 반면, LangGraph는 이러한 블록을 안정적이고 제어 가능한 에이전트로 조율하기 위한 보다 고급 구조를 제공합니다.

LangChain을 사용할 때

LangChain은 다양한 LLM 애플리케이션 개발 작업에 필수적인 프레임워크로 자리매김했습니다. LangChain의 강점은 뛰어난 유연성과 방대한 통합 라이브러리입니다.

선택해야합니다 랭체인 언제:

간단하고 선형적인 워크플로 구축: 애플리케이션이 간단한 일련의 단계를 따르는 경우(예: 사용자 입력을 받고, 프롬프트로 포맷하고, LLM으로 보내고, 출력을 구문 분석하는 경우) LangChain이 적합합니다.

신속한 프로토타입 제작 및 실험: 랭체인's 모듈식 디자인은 다양한 모델, 프롬프트 또는 데이터 소스를 빠르게 테스트하는 데 이상적입니다. 필요에 맞는 최적의 조합을 찾기 위해 구성 요소를 쉽게 교체할 수 있습니다.

표준 RAG 애플리케이션 개발: 대부분의 경우 검색 증강 생성 (RAG) 사용 사례에서 문서를 검색하여 컨텍스트를 파악하기 위해 LLM에 공급하는 경우 표준 LangChain 체인이면 충분한 경우가 많습니다.

광범위한 통합이 필요합니다: 프로젝트가 다양한 API, 데이터베이스 또는 벡터 저장소에 연결하는 데 의존하는 경우 LangChain's 600개 이상의 통합 라이브러리는 엄청난 이점입니다.

당신은 기초적인 도구를 만들고 있습니다: 에이전트가 사용할 수 있는 개별 도구나 구성 요소(예: 웹 검색이나 데이터베이스 쿼리 기능)를 빌드할 때 LangChain은 이러한 구성 요소를 LLM에서 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 래퍼를 제공합니다.

간단히 말해서, 귀하의 신청서가's 논리는 비교적 간단하고 순서로 표현할 수 있지만, LangChain은 솔루션에 대한 가장 빠르고 유연한 경로를 제공합니다.

LangGraph를 사용할 때

LangGraph는 작업의 복잡성이 단순한 선형 시퀀스를 넘어설 때 빛을 발합니다. 제어, 안정성, 그리고 상태 저장이 중요한 시나리오에 적합하도록 설계되었습니다.

선택해야합니다 랭그래프 언제:

복잡한 다중 에이전트 시스템 구축: 귀하의 애플리케이션에 협업, 작업 위임 또는 서로를 검토해야 하는 여러 에이전트가 포함된 경우's LangGraph는 이러한 상호작용을 효과적으로 관리할 수 있는 구조를 제공합니다.

귀하의 워크플로에는 주기 또는 반복이 필요합니다.: 특정 조건이 충족될 때까지 반복해야 하는 작업의 경우 LangGraph's 사이클에 대한 지원은 필수적입니다. 예를 들어 에이전트가 다음과 같습니다. 코드를 작성합니다, 테스트한 후 테스트 결과에 따라 수정하거나 연구원 반복적으로 정보를 수집합니다.

인간 중심의 제어가 필요합니다.: 단계 승인, 결과 편집 또는 안내 제공에 사람이 필요한 모든 애플리케이션은 LangGraph의 이점을 누릴 수 있습니다. 그래프를 일시 중지하고 다시 시작할 수 있는 기능은 이러한 통합을 자연스럽게 만들어줍니다.

신뢰성과 제어성이 높은 에이전트 생성: 에이전트가 아무런 이유 없이 실패하거나 잘못된 경로로 이동하는 것을 허용할 수 없는 경우 LangGraph를 사용하면 명시적인 조건과 분기를 사용하여 정확한 논리 흐름을 정의할 수 있습니다. 이를 통해 LLM이 모든 것을 제어하는 것에서 벗어나 결정론적 논리 계층을 추가할 수 있습니다.

고급 상태 저장형 챗봇 개발: 복잡한 다중 턴 대화를 처리해야 하는 대화 에이전트의 경우 분기 경로와 대화에 대한 심층적인 메모리가 필요합니다.'s 상태 관리는 강력한 도구입니다.

LangGraph는 프로토타입에서 복잡한 작업을 안정적이고 예측 가능하게 수행해야 하는 프로덕션 등급 에이전트로 전환할 때 사용됩니다.

LangChain과 LangGraph가 함께 작동하는 방식

선택이 항상 "둘 중 하나"가 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. LangGraph는 LangChain 제품군의 일부이며 LangChain과 함께 작동하도록 설계되었습니다.'s 구성 요소입니다. 정교한 구성 요소를 구축하기 위한 강력한 조합을 형성합니다. AI 시스템.

일반적인 개발 패턴은 다음과 같습니다.

랭체인 에이전트가 사용할 개별 도구를 만들고 래핑합니다. 예를 들어 LangChain을 사용하면's 특정 데이터베이스를 검색하거나 호출하기 위한 다른 도구를 구축하기 위한 통합 외부 API.
랭그래프 이러한 도구의 사용 방법과 시기를 조율하는 고수준 논리를 정의합니다. 그래프 구조는 의사 결정 프로세스를 정의하고, 상태를 처리하고, 필요한 루프나 사용자 개입을 관리합니다.
랭스미스 전체 시스템을 모니터링, 디버깅 및 평가합니다. LangSmith는 프레임워크에 구애받지 않으며 LangChain 체인으로 구축되었든 LangGraph 그래프로 구축되었든 애플리케이션의 모든 단계에 대한 가시성을 제공합니다.

이러한 계층적 접근 방식을 사용하면 두 프레임워크의 장점을 모두 활용할 수 있습니다. 즉, 광범위한 통합과 구성 요소 라이브러리를 제공하는 LangChain과 강력한 제어 및 오케스트레이션 기능을 제공하는 LangGraph의 장점을 모두 활용할 수 있습니다.

맺음말

LangChain과 LangGraph 중에서 선택하는 것은 복잡성과 제어 요구 사항에 따라 결정됩니다. AI 응용 프로그램.

랭체인 다재다능한 툴킷입니다.'s 다양한 LLM 기반 애플리케이션, 특히 선형 흐름 애플리케이션을 빠르게 구축하는 데 이상적인 선택입니다. 모듈성과 광범위한 통합이 강점입니다.

랭그래프 귀하의 전문 디렉터입니다.'s 복잡하고, 상태 저장이 가능하며, 안정적인 에이전트 시스템을 구축하도록 설계되었습니다. 애플리케이션에 루프, 다중 에이전트 협업 또는 사람의 감독이 필요한 경우, LangGraph는 필요한 구조와 제어 기능을 제공합니다.

As AI 에이전트의 역량이 향상될수록 정확성과 신뢰성에 대한 요구는 더욱 커질 것입니다. LangChain이 필수적인 구성 요소를 제공하는 반면, LangGraph는 이러한 구성 요소를 견고하고 즉시 운영 가능한 시스템으로 조립할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 각 구성 요소의 고유한 강점을 이해함으로써 작업에 적합한 도구를 선택하고 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다. AI 솔루션.