LangChain kontra LangGraph: Którego NAPRAWDĘ powinieneś użyć?

1 lat temu 0 1014

W świecie AI rozwój, tworzenie aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM) stało się kluczowym celem. Dwiema często pojawiającymi się nazwami są LangChain i LangGraph. Choć pochodzą z tej samej rodziny, służą różnym celom.

LangChain zapewnia niezbędne narzędzia do budowania Aplikacje oparte na LLM, podczas gdy LangGraph oferuje specjalistyczny sposób konstruowania bardziej kontrolowanych i złożonych systemów agentowych. Zrozumienie różnicy między LangChain a LangGraph jest kluczowe dla każdego programisty, który chce zbudować następną generację AI rozwiązania.

W tym artykule omówimy oba frameworki. Przyjrzymy się ich podstawowym cechom, zbadamy ich główne różnice i udzielimy jasnych wskazówek, kiedy należy wybrać jeden z nich zamiast drugiego w swoich projektach.

Co to jest LangChain?

LangChain to framework programistyczny zaprojektowany w celu ułatwienia tworzenia aplikacji wykorzystujących rozbudowane modele językowe. Uruchomiony w październiku 2022 roku przez Harrisona Chase'a, początkowo był projektem open source, który szybko zyskał ogromną popularność wśród programistów. Projekt przyciągnął setki współpracowników na GitHubie i odnotował znaczące inwestycje, w tym rundę zalążkową o wartości 10 milionów dolarów oraz późniejszą rundę finansowania, która wyceniła firmę na ponad 200 milionów dolarów.

W swojej istocie LangChain upraszcza łączenie programów LLM z innymi źródłami danych i narzędziami obliczeniowymi. Działa jak pomost, umożliwiając tworzenie aplikacji, które potrafią rozumować o świecie i wykonywać złożone zadania, takie jak analiza dokumentów, generowanie kodu i tworzenie zaawansowanych chatbotów.

Główne cechy LangChain

LangChain's moc pochodzi z elastycznej i modułowej konstrukcji. Zapewnia zestaw bloków konstrukcyjnych, które deweloperzy mogą łączyć, aby tworzyć dostosowane AI przepływów pracy.

Architektura modułowa:LangChain opiera się na idei modułowości. Programiści mogą mieszać i dopasowywać różne komponenty, takie jak interfejsy modeli językowych, ładowarki danych i parsery wyjściowe. Zapewnia to dużą elastyczność, umożliwiając zamianę modelu lub źródła danych bez przebudowywania całej aplikacji.

Rozbudowane integracje:Struktura oferuje ponad 600 integracji z szeroką gamą modeli, baz danych, Pszczołai inne narzędzia. Oznacza to, że możesz łatwo połączyć swoją aplikację z usługami, z których już korzystasz, przy minimalnym wysiłku inżynieryjnym.

Więzy:Podstawową koncepcją w LangChain jest „łańcuch”. Łańcuchy umożliwiają łączenie sekwencji wywołań, czy to do LLM, czy do innego narzędzia. Język wyrażeń LangChain (LCEL), wprowadzony w 2023 r., zapewnia przejrzysty, deklaratywny sposób tworzenia tych łańcuchów.

Agenci:LangChain umożliwia tworzenie agentów, które są systemami, które wykorzystują LLM do decydowania o sekwencji działań do podjęcia. LLM działa jako silnik rozumowania, ustalając, których narzędzi użyć, aby osiągnąć cel.

Zarządzanie pamięcią: W przypadku aplikacji takich jak chatboty kontekst jest kluczowy. LangChain obejmuje solidne funkcje do zarządzania pamięcią, pozwalające agentom zapamiętywać i odwoływać się do poprzednich części konwersacji.

Narzędzia inżynieryjne Prompt:Oferuje narzędzia ułatwiające zarządzanie i optymalizację monitów. Obejmuje to szablony monitów, które pomagają ustrukturyzować dane wejściowe wysyłane do LLM, co prowadzi do bardziej spójnych i niezawodnych odpowiedzi.

LangChain's główną siłą jest jego wszechstronność. Daje deweloperom kompleksowy zestaw narzędzi do budowania i eksperymentowania ze wszystkimi rodzajami aplikacji zasilanych przez LLM, od prostych botów odpowiadających na pytania po bardziej złożone systemy, które wchodzą w interakcje z danymi zewnętrznymi.

Co to jest LangGraph?

LangGraph to biblioteka rozszerzająca możliwości ekosystemu LangChain. Została zaprojektowana specjalnie do tworzenia aplikacji wieloagentowych z obsługą stanu . Podczas gdy LangChain doskonale nadaje się do tworzenia sekwencji akcji (łańcuchów), LangGraph wprowadza bardziej zaawansowane metody sterowania przepływem logiki, szczególnie w przypadku złożonych zadań. Została stworzona, aby pomóc programistom zwiększyć precyzję i kontrolę w ich systemach agentowych, czyniąc je bardziej niezawodnymi w praktyce.

Główną ideą LangGraph jest reprezentowanie przepływów pracy jako grafu złożonego z węzłów i krawędzi. Taka struktura pozwala na bardziej zaawansowane przepływy sterowania niż liniowe łańcuchy typowe dla LangChain. Jest ona inspirowana technologiami takimi jak Apache Beam i NetworkX.

Główne cechy LangGraph

LangGraph oferuje strukturalne podejście do tworzenia agentów, dzięki czemu złożone interakcje są łatwiejsze w zarządzaniu i debugowaniu.

Przepływy pracy oparte na grafach: Zamiast prostej linii kroków, LangGraph organizuje zadania jako graf. Węzły na grafie reprezentują komponenty, takie jak LLM lub funkcja, podczas gdy krawędzie definiują, w jaki sposób dane i sterowanie przepływają między nimi. Ta wizualna reprezentacja ułatwia zrozumienie i zarządzanie złożonymi interakcjami.

Wykresy cykliczne:Kluczową cechą wyróżniającą LangGraph jest obsługa cykli. Oznacza to, że przepływ pracy nie jest ograniczony do poruszania się w jednym kierunku. Może on tworzyć pętle, powtarzać kroki lub podejmować decyzje na podstawie poprzednich wyników. Jest to niezbędne w przypadku zadań wymagających iteracji, takich jak udoskonalanie fragmentu kodu lub przeprowadzanie badania wieloetapowe.

Zarządzanie stanem: LangGraph ma solidne, wbudowane zarządzanie stanem. Stan aplikacji jest przekazywany między węzłami w grafie i może być aktualizowany na każdym kroku. Ten trwały stan umożliwia funkcje takie jak wstrzymywanie i wznawianie zadania lub utrzymywanie szczegółowej historii konwersacji.

Człowiek w pętli:Możliwość tworzenia cykli i zarządzania stanem ułatwia włączenie interwencji człowieka. Możesz projektowanie przepływów pracy które zatrzymują się w pewnym momencie i czekają, aż człowiek dokona przeglądu, zatwierdzenia lub dostarczy danych wejściowych przed kontynuowaniem. Jest to kluczowe w przypadku aplikacji w obsłudze klienta lub innych wrażliwych obszarach.

Bezproblemowa integracja:LangGraph nie jest zamiennikiem LangChain, ale jego rozszerzeniem. Płynnie integruje się z komponentami LangChain i współpracuje z LangSmith w celu szczegółowego monitorowania, debugowania i śledzenia agenta.'s wydajność.

LangGraph to narzędzie pierwszego wyboru, jeśli chcesz tworzyć agentów, którzy potrafią obsługiwać skomplikowaną logikę, współpracować z innymi agentami lub wymagają nadzoru człowieka.

LangChain kontra LangGraph: kluczowe różnice

Chociaż LangChain i LangGraph współpracują ze sobą, są zaprojektowane do różnych rodzajów problemów. Główna różnica polega na ich podejściu do strukturyzacji i kontrolowania aplikacji's workflow.

Cecha	LangChain	LangGraf
Typ ramy	Elastyczna i modułowa struktura umożliwiająca tworzenie szerokiej gamy aplikacji opartych na LLM.	Specjalistyczna biblioteka umożliwiająca organizowanie złożonych przepływów pracy agentów z uwzględnieniem stanu przy użyciu struktury grafu.
Kontrola przepływu	Przede wszystkim liniowy, wykorzystujący „łańcuchy” do wykonania sekwencji kroków. Przepływ sterowania jest często zarządzany przez LLM sama w sobie jest agentem.	Cykliczny i oparty na grafie, umożliwiający pętle, rozgałęzienia warunkowe i wyraźną kontrolę nad przepływem pracy.
Zarządzanie stanem	Komponenty pamięci muszą być jawnie konfigurowane i zarządzane w aplikacji's logika.	Zawiera wbudowane, trwałe zarządzanie stanem, gdzie stan jest przekazywany między węzłami w grafie.
Złożoność rozwoju	Taka elastyczność może wiązać się z trudniejszym uczeniem się podczas ręcznego zarządzania złożoną, wieloetapową logiką.	Upraszcza rozwój złożonej logiki, czyniąc przepływ jawnym i wizualnym za pomocą struktury grafu.
Podstawowy przypadek użycia	Szybkie prototypowanie, tworzenie standardowych aplikacji, takich jak RAG i nasze chatbotyi integrując różne komponenty.	Tworzenie niezawodnych systemów wieloagentowych, przepływów pracy wymagających iteracji i aplikacji wymagających kontroli z udziałem człowieka.
Łatwość użycia	Ogólnie rzecz biorąc, jest to rozwiązanie łatwiejsze w przypadku prostych, liniowych zastosowań, ale może stać się trudniejsze w zarządzaniu w miarę rozwoju przepływów pracy.	Bardziej intuicyjne rozwiązanie do projektowania i debugowania złożonych, nieliniowych przepływów pracy z wieloma punktami decyzyjnymi.

LangChain zapewnia podstawowe bloki konstrukcyjne, natomiast LangGraph zapewnia bardziej zaawansowaną strukturę umożliwiającą łączenie tych bloków w niezawodnych, kontrolowanych agentów.

Kiedy używać LangChain

LangChain pozostaje frameworkiem do szerokiej gamy zadań związanych z rozwojem aplikacji LLM. Jego siłą jest elastyczność i ogromna biblioteka integracji.

Powinieneś wybrać LangChain, gdy:

Tworzenie prostych, liniowych przepływów pracy:Jeśli Twoja aplikacja składa się z prostej sekwencji kroków — na przykład pobiera dane wejściowe od użytkownika, formatuje je za pomocą monitu, wysyła do LLM i analizuje dane wyjściowe — LangChain sprawdzi się idealnie.

Szybkie prototypowanie i eksperymentowanie:Łańcuch LangChain's modułowa konstrukcja sprawia, że jest idealna do szybkiego testowania różnych modeli, monitów lub źródeł danych. Możesz łatwo zamieniać komponenty, aby znaleźć najlepszą kombinację dla swoich potrzeb.

Opracowywanie standardowych aplikacji RAG:Dla większości Generacja rozszerzona o odzyskiwanie W przypadkach użycia (RAG), w których pobierasz dokumenty i przekazujesz je do LLM w celu uzyskania kontekstu, standardowy łańcuch LangChain jest często wystarczający.

Potrzebujesz szerokich integracji:Jeśli Twój projekt opiera się na łączeniu się z wieloma różnymi interfejsami API, bazami danych lub magazynami wektorów, LangChain's biblioteka ponad 600 integracji to ogromna zaleta.

Tworzysz podstawowe narzędzia:Kiedy tworzysz poszczególne narzędzia lub komponenty, z których może korzystać agent (np. funkcję przeszukiwania sieci lub wykonywania zapytań w bazie danych), LangChain dostarcza opakowania, dzięki którym komponenty te są łatwo dostępne dla LLM.

Krótko mówiąc, jeśli Twoja aplikacja's logika jest stosunkowo prosta i można ją przedstawić jako sekwencję, natomiast LangChain zapewnia najszybszą i najbardziej elastyczną ścieżkę do rozwiązania.

Kiedy używać LangGraph

LangGraph błyszczy, gdy złożoność zadania wykracza poza prostą sekwencję liniową. Jest przeznaczony do scenariuszy, w których kontrola, niezawodność i stanowość są krytyczne.

Powinieneś wybrać LangGraph, gdy:

Budowanie złożonych systemów wieloagentowych:Jeśli Twoja aplikacja obejmuje wielu agentów, którzy muszą ze sobą współpracować, delegować zadania lub wzajemnie się sprawdzać's W swojej pracy LangGraph zapewnia strukturę umożliwiającą efektywne zarządzanie tymi interakcjami.

Twój przepływ pracy wymaga cykli lub iteracji:W przypadku zadań, które muszą być powtarzane do momentu spełnienia określonego warunku, LangGraph's wsparcie dla cykli jest niezbędne. Przykłady obejmują agenta, który pisze kod, testuje go, a następnie udoskonala na podstawie wyników testów lub agent badawczy który gromadzi informacje iteracyjnie.

Potrzebujesz kontroli z udziałem człowieka: Każda aplikacja wymagająca od człowieka zatwierdzenia kroku, edycji wyniku lub udzielenia wskazówek skorzysta z LangGraph. Możliwość wstrzymywania i wznawiania wykresu sprawia, że ta integracja jest naturalna.

Tworzenie wysoce niezawodnych i kontrolowanych agentów:Jeśli nie możesz sobie pozwolić na to, aby agent zawiódł bez ostrzeżenia lub podążył niewłaściwą ścieżką, LangGraph pozwala zdefiniować dokładny przepływ logiki z wyraźnymi warunkami i rozgałęzieniami. Dzięki temu LLM nie ma już całkowitej kontroli, a zyskuje warstwę deterministycznej logiki.

Opracowywanie zaawansowanych, stanowych chatbotów:Dla agentów konwersacyjnych, którzy muszą obsługiwać złożone dialogi wieloetapowe z rozgałęzionymi ścieżkami i głęboką pamięcią konwersacji, LangGraph's zarządzanie państwem jest potężnym narzędziem.

LangGraph sprawdza się, gdy przechodzisz od prototypu do agenta produkcyjnego, który musi wykonywać złożone zadania niezawodnie i przewidywalnie.

Jak LangChain i LangGraph współpracują ze sobą

Ważne jest, aby zrozumieć, że wybór nie zawsze jest „albo/albo”. LangGraph jest częścią pakietu produktów LangChain i jest zaprojektowany do współpracy z LangChain's komponentów. Tworzą one potężną kombinację do budowy zaawansowanych AI systemy.

Typowym wzorcem rozwoju jest używanie:

LangChain aby utworzyć i opakować poszczególne narzędzia, których będzie używał Twój agent. Na przykład, używając LangChain's integracje umożliwiające zbudowanie narzędzia do przeszukiwania określonej bazy danych lub innego narzędzia do wywoływania zewnętrzne API.
LangGraf aby zdefiniować logikę wysokiego poziomu, która orkiestruje sposób i czas użycia tych narzędzi. Struktura grafu definiowałaby proces podejmowania decyzji, obsługiwała stan i zarządzała wszelkimi niezbędnymi pętlami lub interwencjami człowieka.
LangSmitha do monitorowania, debugowania i oceny całego systemu. LangSmith jest niezależny od frameworka i zapewnia widoczność każdego kroku aplikacji, niezależnie od tego, czy jest ona zbudowana z łańcuchów LangChain, czy grafu LangGraph.

Dzięki takiemu wielowarstwowemu podejściu można wykorzystać mocne strony obu frameworków: LangChain ze względu na rozbudowane możliwości integracji i bibliotekę komponentów oraz LangGraph ze względu na solidne możliwości kontroli i koordynacji.

Wniosek

Wybór pomiędzy LangChain i LangGraph sprowadza się do złożoności i wymagań dotyczących kontroli AI aplikacji.

LangChain jest Twoim wszechstronnym zestawem narzędzi.'s idealny wybór do szybkiego budowania szerokiej gamy aplikacji zasilanych przez LLM, zwłaszcza tych z przepływem liniowym. Jego siła tkwi w modułowości i rozległych integracjach.

LangGraf jest twoim wyspecjalizowanym dyrektorem. To's zbudowany do tworzenia złożonych, stanowych i niezawodnych systemów agentowych. Kiedy Twoja aplikacja potrzebuje pętli, współpracy wielu agentów lub nadzoru człowieka, LangGraph zapewnia niezbędną strukturę i kontrolę.

As AI agenci stają się bardziej zdolni, potrzeba precyzji i niezawodności będzie tylko rosła. Podczas gdy LangChain dostarcza niezbędne bloki konstrukcyjne, LangGraph oferuje ramy do składania tych bloków w solidne, gotowe do produkcji systemy. Rozumiejąc unikalne mocne strony każdego z nich, programiści mogą wybrać odpowiednie narzędzie do zadania i zbudować bardziej wydajne i niezawodne AI do magazynowania energii.

Czytaj więcej