LangChain vs LangGraph: Hvilken bør du egentlig bruke?

11 måneder siden 0 774

I en verden av AI Innen utvikling har det blitt et sentralt fokus å lage applikasjoner drevet av store språkmodeller (LLM-er). To navn som ofte dukker opp er LangChain og LangGraph. Selv om de kommer fra samme familie, tjener de forskjellige formål.

LangChain tilbyr de viktigste verktøyene for å bygge LLM-drevne apper, mens LangGraph tilbyr en spesialisert måte å konstruere mer kontrollerte og komplekse agentsystemer på. Å forstå forskjellen mellom LangChain og LangGraph er viktig for enhver utvikler som ønsker å bygge neste generasjon av AI løsninger.

Denne artikkelen vil gå gjennom begge rammeverkene. Vi vil se på kjernefunksjonene deres, utforske de viktigste forskjellene og gi tydelig veiledning om når du bør velge det ene fremfor det andre for prosjektene dine.

Hva er LangChain?

LangChain er et programvarerammeverk designet for å gjøre det enklere å bygge applikasjoner som bruker store språkmodeller. Det ble lansert i oktober 2022 av Harrison Chase, og startet som et åpen kildekode-prosjekt som raskt fikk enorm popularitet blant utviklere. Prosjektet tiltrakk seg hundrevis av bidragsytere på GitHub og så betydelige investeringer, inkludert en såkornrunde på 10 millioner dollar og en senere finansieringsrunde som verdsatte selskapet til over 200 millioner dollar.

I kjernen forenkler LangChain koblende LLM-er til andre datakilder og beregningsverktøy. Den fungerer som en bro, slik at du kan lage applikasjoner som kan resonnere om verden og utføre komplekse oppgaver som dokumentanalyse, kodegenerering og oppretting av avanserte chatboter.

Kjernefunksjoner til LangChain

Langkjede's Kraften kommer fra den fleksible og modulære designen. Den tilbyr et sett med byggeklosser som utviklere kan sette sammen for å lage tilpassede AI arbeidsflyt.

Modulær arkitekturLangChain er bygget på ideen om modularitet. Utviklere kan blande og matche ulike komponenter som språkmodellgrensesnitt, datalastere og output-parsere. Dette gir stor fleksibilitet, slik at du kan bytte ut en modell eller en datakilde uten å måtte bygge hele applikasjonen på nytt.

Omfattende integrasjonerRammeverket kan skryte av over 600 integrasjoner med et bredt spekter av modeller, databaser, APIerog andre verktøy. Dette betyr at du enkelt kan koble applikasjonen din til tjenestene du allerede bruker med minimal innsats innen ingeniørfag.

KjedeEt kjernekonsept i LangChain er «kjeden». Kjeder lar deg koble sammen en sekvens av anrop, enten til en LLM eller et annet verktøy. LangChain Expression Language (LCEL), introdusert i 2023, gir en klar, deklarativ måte å sette sammen disse kjedene på.

AgenterLangChain muliggjør opprettelse av agenter, som er systemer som bruker en LLM til å bestemme en handlingssekvens. LLM fungerer som resonneringsmotoren og finner ut hvilke verktøy som skal brukes for å oppnå et mål.

MinnehåndteringFor applikasjoner som chatboter er kontekst nøkkelen. LangChain inkluderer robuste funksjoner for minnehåndtering, slik at agenter kan huske og referere til tidligere deler av en samtale.

Rask teknisk verktøyDen tilbyr verktøy som hjelper med å administrere og optimalisere spørsmål. Dette inkluderer spørsmålsmaler som bidrar til å strukturere innspillet som sendes til en LLM, noe som fører til mer konsistente og pålitelige svar.

Langkjede's Hovedstyrken ligger i allsidigheten. Den gir utviklere et omfattende verktøysett for å bygge og eksperimentere med alle slags LLM-drevne applikasjoner, fra enkle spørsmålssvarende roboter til mer intrikate systemer som samhandler med eksterne data.

Hva er LangGraph?

LangGraph er et bibliotek som utvider funksjonaliteten til LangChain-økosystemet. Det er spesielt utviklet for å bygge tilstandsfylte, applikasjoner med flere agenterMens LangChain er flott for å lage handlingssekvenser (kjeder), introduserer LangGraph en kraftigere måte å kontrollere logikkflyten på, spesielt for komplekse oppgaver. Den ble laget for å hjelpe utviklere med å legge til mer presisjon og kontroll i agentsystemene sine, noe som gjør dem mer pålitelige for bruk i den virkelige verden.

Kjerneideen bak LangGraph er å representere arbeidsflyter som en graf, bestående av noder og kanter. Denne strukturen tillater mer sofistikerte kontrollflyter enn de lineære kjedene som vanligvis finnes i LangChain. Den er inspirert av teknologier som Apache Beam og NetworkX.

Kjernefunksjoner i LangGraph

LangGraph tilbyr en strukturert tilnærming til å bygge agenter, noe som gjør det enklere å administrere og feilsøke komplekse interaksjoner.

Grafbaserte arbeidsflyterI stedet for en enkel rekke med trinn, organiserer LangGraph oppgaver som en graf. Nodene i grafen representerer komponenter som en LLM eller en funksjon, mens kantene definerer hvordan data og kontroll flyter mellom dem. Denne visuelle representasjonen gjør det enklere å forstå og administrere komplekse interaksjoner.

Sykliske graferEn viktig funksjon som skiller LangGraph fra andre er støtten for sykluser. Dette betyr at arbeidsflyten ikke er begrenset til å bevege seg i én retning. Den kan gå tilbake i løkker, gjenta trinn eller ta beslutninger basert på tidligere resultater. Dette er viktig for oppgaver som krever iterasjon, som å forbedre et kodestykke eller utføre flertrinnsforskning.

Statlig ledelseLangGraph har robust, innebygd tilstandsadministrasjon. Applikasjonens tilstand sendes mellom nodene i grafen og kan oppdateres i hvert trinn. Denne vedvarende tilstanden tillater funksjoner som å sette en oppgave på pause og gjenoppta den, eller å opprettholde en detaljert historikk for en samtale.

Human-in-the-loopMuligheten til å opprette sykluser og administrere tilstand gjør det enkelt å innlemme menneskelig inngripen. Du kan utforme arbeidsflyter som stopper opp på et bestemt tidspunkt og venter på at et menneske skal gjennomgå, godkjenne eller gi innspill før de fortsetter. Dette er viktig for applikasjoner innen kundestøtte eller andre sensitive områder.

Sømløs integreringLangGraph er ikke en erstatning for LangChain, men en utvidelse av den. Den integreres problemfritt med LangChain-komponenter og fungerer sammen med LangSmith for detaljert overvåking, feilsøking og sporing av agenten din.'s ytelse.

LangGraph er det foretrukne verktøyet når du trenger å bygge agenter som kan håndtere komplisert logikk, samarbeide med andre agenter eller kreve menneskelig tilsyn.

LangChain vs. LangGraph: Viktige forskjeller

Selv om LangChain og LangGraph fungerer sammen, er de designet for ulike typer problemer. Hovedforskjellen ligger i deres tilnærming til strukturering og kontroll av en applikasjon.'s arbeidsflyt.

Trekk	Langkjede	LangGraph
Rammetype	Et fleksibelt og modulært rammeverk for å bygge et bredt spekter av LLM-baserte applikasjoner.	Et spesialisert bibliotek for å orkestrere komplekse, tilstandsfulle agentarbeidsflyter ved hjelp av en grafstruktur.
Kontroll flyt	Primært lineær, ved bruk av «kjeder» for å utføre en sekvens av trinn. Kontrollflyten styres ofte av LLM seg selv i agenter.	Syklisk og grafbasert, som tillater løkker, betinget forgrening og eksplisitt kontroll over arbeidsflyten.
Statlig ledelse	Minnekomponenter må eksplisitt konfigureres og administreres i applikasjonen.'s logikk.	Har innebygd, vedvarende tilstandsadministrasjon der tilstanden sendes mellom noder i grafen.
Utviklingskompleksitet	Fleksibiliteten kan føre til en brattere læringskurve når man orkestrerer kompleks logikk med flere trinn manuelt.	Forenkler utviklingen av kompleks logikk ved å gjøre flyten eksplisitt og visuell gjennom grafstrukturen.
Core Use Case	Rask prototyping, bygging av standardapplikasjoner som RAG og chatbots, og integrering av ulike komponenter.	Bygge pålitelige systemer med flere agenter, arbeidsflyter som trenger iterasjon og applikasjoner som krever menneskelig kontroll i loopen.
Brukervennlighet	Vanligvis enklere for enkle, lineære applikasjoner, men kan bli komplekst å administrere etter hvert som arbeidsflytene vokser.	Mer intuitiv for design og feilsøking av komplekse, ikke-lineære arbeidsflyter med mange beslutningspunkter.

LangChain leverer de grunnleggende byggeklossene, mens LangGraph gir en mer avansert struktur for å orkestrere disse blokkene til pålitelige, kontrollerbare agenter.

Når du skal bruke LangChain

LangChain er fortsatt det foretrukne rammeverket for et bredt spekter av LLM-applikasjonsutviklingsoppgaver. Styrken ligger i fleksibiliteten og det enorme biblioteket med integrasjoner.

Du bør velge Langkjede når:

Bygge enkle, lineære arbeidsflyterHvis applikasjonen din følger en enkel trinnsekvens – for eksempel å ta imot brukerinndata, formatere den med en ledetekst, sende den til en LLM og analysere utdataene – er LangChain perfekt.

Rask prototyping og eksperimenteringLangChain's Modulær design gjør den ideell for rask testing av ulike modeller, ledetekster eller datakilder. Du kan enkelt bytte komponenter for å finne den beste kombinasjonen for dine behov.

Utvikling av standard RAG-applikasjoner: For de fleste Gjenvinningsutvidet generasjon (RAG) brukstilfeller, der du henter dokumenter og mater dem til en LLM for kontekst, er en standard LangChain-kjede ofte tilstrekkelig.

Du trenger brede integrasjonerHvis prosjektet ditt er avhengig av å koble til mange forskjellige API-er, databaser eller vektorlagre, LangChain's Et bibliotek med over 600 integrasjoner er en enorm fordel.

Du lager grunnleggende verktøyNår du bygger de individuelle verktøyene eller komponentene som en agent kan bruke (som en funksjon for å søke på nettet eller spørre i en database), tilbyr LangChain innpakningsmaterialet for å gjøre disse komponentene lett tilgjengelige for en LLM.

Kort sagt, hvis søknaden din's Selv om logikken er relativt enkel og kan representeres som en sekvens, gir LangChain den raskeste og mest fleksible veien til en løsning.

Når du skal bruke LangGraph

LangGraph skinner når kompleksiteten i oppgaven går utover en enkel lineær sekvens. Den er designet for scenarier der kontroll, pålitelighet og tilstandsfullhet er kritiske.

Du bør velge LangGraph når:

Bygge komplekse systemer med flere agenterHvis applikasjonen din involverer flere agenter som må samarbeide, delegere oppgaver eller gjennomgå hverandre's arbeid, LangGraph gir strukturen for å håndtere disse interaksjonene effektivt.

Arbeidsflyten din krever sykluser eller iterasjonFor oppgaver som må gjentas inntil en viss betingelse er oppfylt, LangGraph's støtte for sykluser er viktig. Eksempler inkluderer et middel som skriver kode, tester den, og deretter forbedrer den basert på testresultatene, eller en forskningsagent som samler informasjon iterativt.

Du trenger menneskelig kontroll i sløyfenAlle applikasjoner som krever at et menneske godkjenner et trinn, redigerer et resultat eller gir veiledning, vil dra nytte av LangGraph. Muligheten til å sette grafen på pause og gjenoppta den gjør denne integrasjonen naturlig.

Skape svært pålitelige og kontrollerbare agenterNår du ikke har råd til at en agent feiler stille eller går feil vei, lar LangGraph deg definere den nøyaktige logikkflyten med eksplisitte betingelser og grener. Dette går bort fra å la LLM ha full kontroll og legger til et lag med deterministisk logikk.

Utvikling av avanserte, tilstandsfulle chatboterFor samtaleaktører som trenger å håndtere komplekse dialoger med flere vendinger, forgreningsveier og dypt minne om samtalen, LangGraph's Statsstyring er et kraftig verktøy.

LangGraph er for når du går fra en prototype til en agent i produksjonsklassen som må utføre komplekse oppgaver pålitelig og forutsigbart.

Hvordan LangChain og LangGraph fungerer sammen

Det er viktig å forstå at valget ikke alltid er «enten/eller». LangGraph er en del av LangChain-produktpakken og er utviklet for å fungere med LangChain.'s komponenter. De danner en kraftig kombinasjon for å bygge sofistikerte AI systemer.

Et vanlig utviklingsmønster er å bruke:

Langkjede for å opprette og pakke inn de individuelle verktøyene agenten din skal bruke. For eksempel ved å bruke LangChain's integrasjoner for å bygge et verktøy for å søke i en spesifikk database eller et annet verktøy for å kalle opp en ekstern API.
LangGraph å definere den overordnede logikken som orkestrerer hvordan og når disse verktøyene brukes. Grafstrukturen ville definere beslutningsprosessen, håndtere tilstanden og administrere eventuelle nødvendige løkker eller menneskelige inngrep.
LangSmith å overvåke, feilsøke og evaluere hele systemet. LangSmith er rammeverk-agnostisk og gir innsikt i hvert trinn i applikasjonen din, enten den er bygget med LangChain-kjeder eller en LangGraph-graf.

Denne lagdelte tilnærmingen lar deg utnytte styrkene til begge rammeverkene: LangChain for sine enorme integrasjoner og komponentbibliotek, og LangGraph for sine robuste kontroll- og orkestreringsmuligheter.

Konklusjon

Valget mellom LangChain og LangGraph kommer an på kompleksiteten og kontrollkravene til din AI søknad.

Langkjede er ditt allsidige verktøysett. Det's Det ideelle valget for å raskt bygge et bredt spekter av LLM-drevne applikasjoner, spesielt de med lineær flyt. Styrken ligger i modulariteten og de omfattende integrasjonene.

LangGraph er din spesialiserte direktør. Det's bygget for å lage komplekse, tilstandsrike og pålitelige agentsystemer. Når applikasjonen din trenger løkker, samarbeid mellom flere agenter eller menneskelig tilsyn, gir LangGraph den nødvendige strukturen og kontrollen.

As AI Etter hvert som agenter blir dyktigere, vil behovet for presisjon og pålitelighet bare vokse. Mens LangChain leverer de essensielle byggeklossene, tilbyr LangGraph rammeverket for å sette sammen disse blokkene til robuste, produksjonsklare systemer. Ved å forstå de unike styrkene til hver enkelt, kan utviklere velge riktig verktøy for jobben og bygge kraftigere og mer pålitelige systemer. AI løsninger.

Les mer