В мире AI разработка, создание приложений на основе больших языковых моделей (LLM) стало ключевым направлением. Два названия, которые часто встречаются, — LangChain и LangGraph. Хотя они принадлежат к одному семейству, они служат разным целям.
LangChain предоставляет необходимые инструменты для построения Приложения на базе LLM, в то время как LangGraph предлагает специализированный способ создания более контролируемых и сложных агентных систем. Понимание разницы между LangChain и LangGraph жизненно важно для любого разработчика, который хочет создать следующее поколение AI решений.
В этой статье мы разберем оба фреймворка. Мы рассмотрим их основные функции, изучим их основные различия и дадим четкие указания, когда следует выбирать один из них для своих проектов.
Что такое Лангчейн?
LangChain — это программный фреймворк, разработанный для упрощения создания приложений , использующих большие языковые модели. Запущенный в октябре 2022 года Харрисоном Чейзом, он начинался как проект с открытым исходным кодом, который быстро завоевал огромную популярность среди разработчиков. Проект привлек сотни участников на GitHub и получил значительные инвестиции, включая посевной раунд в размере 10 миллионов долларов и последующий раунд финансирования, в результате которого компания была оценена более чем в 200 миллионов долларов.
По своей сути, LangChain упрощает подключение программ LLM к другим источникам данных и вычислительным инструментам. Он выступает в качестве моста, позволяя создавать приложения, способные анализировать окружающий мир и выполнять сложные задачи, такие как анализ документов, генерация кода и создание продвинутых чат-ботов.
Основные особенности LangChain
Лангчейн's сила исходит из его гибкой и модульной конструкции. Он предоставляет набор строительных блоков, которые разработчики могут собрать вместе, чтобы создать индивидуальные AI Рабочие процессы.
Лангчейн's Главное преимущество заключается в его универсальности. Он дает разработчикам комплексный инструментарий для создания и экспериментирования со всеми видами приложений на базе LLM, от простых ботов с ответами на вопросы до более сложных систем, взаимодействующих с внешними данными.
Что такое Лангграф?
LangGraph — это библиотека, расширяющая возможности экосистемы LangChain. Она специально разработана для создания многоагентных приложений с сохранением состояния . В то время как LangChain отлично подходит для создания последовательностей действий (цепочек), LangGraph предлагает более мощный способ управления потоком логики, особенно для сложных задач. Она была создана, чтобы помочь разработчикам повысить точность и контроль в своих агентных системах, сделав их более надежными для использования в реальных условиях.
Основная идея LangGraph заключается в представлении рабочих процессов в виде графа, состоящего из узлов и ребер. Такая структура позволяет создавать более сложные потоки управления, чем линейные цепочки, обычно встречающиеся в LangChain. Она вдохновлена такими технологиями, как Apache Beam и NetworkX.
Основные характеристики LangGraph
LangGraph предлагает структурированный подход к созданию агентов, что упрощает управление и отладку сложных взаимодействий.
LangGraph — это инструмент, который вам следует выбрать, когда вам нужно создать агентов, способных обрабатывать сложную логику, взаимодействовать с другими агентами или требующих человеческого контроля.
LangChain против LangGraph: основные различия
Хотя LangChain и LangGraph работают вместе, они предназначены для разных типов задач. Главное отличие заключается в их подходе к структурированию и контролю приложения's рабочий процесс.
| Характеристика | Лангчейн | Лангграф |
|---|---|---|
| Тип фреймворка | Гибкая и модульная структура для создания широкого спектра приложений на базе LLM. | Специализированная библиотека для организации сложных рабочих процессов агентов с отслеживанием состояния с использованием графовой структуры. |
| Поток управления | В первую очередь линейный, использующий «цепочки» для выполнения последовательности шагов. Поток управления часто управляется LLM себя в агентах. | Циклический и графически обоснованный, допускающий циклы, условные ветки и явный контроль над рабочим процессом. |
| Государственное управление | Компоненты памяти должны быть явно настроены и управляться в приложении.'s логика. | Имеет встроенное постоянное управление состоянием, при котором состояние передается между узлами в графе. |
| Сложность разработки | Гибкость может привести к более крутой кривой обучения при ручной организации сложной многошаговой логики. | Упрощает разработку сложной логики, делая поток явным и наглядным посредством структуры графа. |
| Основной вариант использования | Быстрое прототипирование, создание стандартных приложений, таких как RAG и chatbotsи интеграция различных компонентов. | Создание надежных многоагентных систем, рабочих процессов, требующих итерации, и приложений, требующих непосредственного управления со стороны человека. |
| Простота в использовании | Обычно проще для простых линейных приложений, но может стать сложным в управлении по мере роста рабочих процессов. | Более интуитивно понятный способ проектирования и отладки сложных нелинейных рабочих процессов со множеством точек принятия решений. |
LangChain предоставляет основные строительные блоки, в то время как LangGraph обеспечивает более продвинутую структуру для объединения этих блоков в надежные, управляемые агенты.
Когда использовать LangChain
LangChain остается фреймворком для широкого спектра задач разработки приложений LLM. Его сила в гибкости и огромной библиотеке интеграций.
Выбирайте LangChain в следующих случаях:
Короче говоря, если ваше приложение's Логика относительно проста и может быть представлена в виде последовательности, LangChain обеспечивает самый быстрый и гибкий путь к решению.
Когда использовать LangGraph
LangGraph сияет, когда сложность задачи выходит за рамки простой линейной последовательности. Он разработан для сценариев, где контроль, надежность и сохранение состояния имеют решающее значение.
Выбирайте LangGraph в следующих случаях:
LangGraph подойдет вам, когда вы переходите от прототипа к агенту промышленного уровня, который должен надежно и предсказуемо выполнять сложные задачи.
Как LangChain и LangGraph работают вместе
Важно понимать, что выбор не всегда «или/или». LangGraph является частью пакета продуктов LangChain и предназначен для работы с LangChain.'s Компоненты. Они образуют мощную комбинацию для создания сложных AI системы.
Распространенной схемой разработки является использование:
- Лангчейн для создания и упаковки отдельных инструментов, которые будет использовать ваш агент. Например, с помощью LangChain's интеграции для создания инструмента для поиска в определенной базе данных или другого инструмента для вызова внешний API.
- Лангграф для определения высокоуровневой логики, которая организует, как и когда используются эти инструменты. Структура графа будет определять процесс принятия решений, управлять состоянием и управлять любыми необходимыми циклами или человеческими вмешательствами.
- ЛэнгСмит для мониторинга, отладки и оценки всей системы. LangSmith не зависит от фреймворка и обеспечивает видимость каждого шага вашего приложения, независимо от того, построено ли оно с помощью цепочек LangChain или графа LangGraph.
Такой многоуровневый подход позволяет использовать сильные стороны обеих платформ: LangChain с его обширными возможностями интеграции и библиотеки компонентов, а также LangGraph с его надежными возможностями управления и оркестровки.
Заключение
Выбор между LangChain и LangGraph зависит от сложности и требований к контролю вашей системы. AI Приложение.
As AI агенты становятся более способными, потребность в точности и надежности будет только расти. В то время как LangChain предоставляет основные строительные блоки, LangGraph предлагает фреймворк для сборки этих блоков в надежные, готовые к производству системы. Понимая уникальные сильные стороны каждого из них, разработчики могут выбрать правильный инструмент для работы и построить более мощные и надежные AI решения.
БОНУС: Получите наши 200 долларов “AI «Мастерский набор инструментов» БЕСПЛАТНО при регистрации!
