LangChain kumpara sa LangGraph: Alin ang Dapat Mo TALAGAng Gamitin?

11 months ago 0 774

Sa mundo ng AI pag-unlad, ang paglikha ng mga application na pinapagana ng malalaking modelo ng wika (LLMs) ay naging pangunahing pokus. Dalawang pangalan na madalas na lumalabas ay LangChain at LangGraph. Bagama't sila ay nagmula sa iisang pamilya, sila ay naglilingkod sa mga natatanging layunin.

Nagbibigay ang LangChain ng mahahalagang kasangkapan para sa pagbuo Mga app na pinapagana ng LLM, habang nag-aalok ang LangGraph ng espesyal na paraan upang makabuo ng mas kontrolado at kumplikadong mga sistemang ahente. Ang pag-unawa sa pagkakaiba sa pagitan ng LangChain kumpara sa LangGraph ay mahalaga para sa sinumang developer na naghahanap upang bumuo ng susunod na henerasyon ng AI solusyon.

Sisirain ng artikulong ito ang parehong mga balangkas. Titingnan namin ang kanilang mga pangunahing tampok, tuklasin ang kanilang mga pangunahing pagkakaiba, at magbibigay ng malinaw na patnubay kung kailan mo dapat piliin ang isa sa isa para sa iyong mga proyekto.

Ano ang LangChain?

Ang LangChain ay isang software framework na idinisenyo upang gawing mas madali bumuo ng mga aplikasyon na gumagamit ng malalaking modelo ng wika. Inilunsad noong Oktubre 2022 ni Harrison Chase, nagsimula ito bilang isang open-source na proyekto na mabilis na nakakuha ng malaking katanyagan sa mga developer. Ang proyekto ay umakit ng daan-daang mga nag-aambag sa GitHub at nakakita ng malaking pamumuhunan, kabilang ang isang $10 milyon na seed round at isang susunod na round ng pagpopondo na nagkakahalaga ng kumpanya sa higit sa $200 milyon.

Sa puso nito, pinapasimple ng LangChain pagkonekta ng mga LLM sa iba pang data source at computational tool. Nagsisilbi itong tulay, na nagbibigay-daan sa iyong lumikha ng mga application na maaaring mangatuwiran tungkol sa mundo at magsagawa ng mga kumplikadong gawain tulad ng pagsusuri ng dokumento, pagbuo ng code, at paglikha ng mga advanced na chatbot.

Mga Pangunahing Tampok ng LangChain

LangChain's ang kapangyarihan ay nagmumula sa nababaluktot at modular na disenyo nito. Nagbibigay ito ng isang hanay ng mga bloke ng gusali na maaaring pagsama-samahin ng mga developer upang lumikha ng customized AI Workflows.

Modular na Arkitektura: Ang LangChain ay binuo sa ideya ng modularity. Maaaring ihalo at itugma ng mga developer ang iba't ibang bahagi tulad ng mga interface ng modelo ng wika, mga loader ng data, at mga parser ng output. Nagbibigay-daan ito para sa mahusay na kakayahang umangkop, na nagbibigay-daan sa iyong magpalit ng modelo o pinagmumulan ng data nang hindi muling binubuo ang buong application.

Malawak na Pagsasama: Ipinagmamalaki ng balangkas ang higit sa 600 integrasyon na may malawak na hanay ng mga modelo, database, Mga API, at iba pang mga tool. Nangangahulugan ito na madali mong maikokonekta ang iyong aplikasyon sa mga serbisyong ginagamit mo na nang may kaunting pagsisikap sa engineering.

Chain: Ang pangunahing konsepto sa LangChain ay ang “chain.” Binibigyang-daan ka ng mga chain na mag-link nang magkasama ng isang pagkakasunud-sunod ng mga tawag, maging sa isang LLM o ibang utility. Ang LangChain Expression Language (LCEL), na ipinakilala noong 2023, ay nagbibigay ng isang malinaw at deklaratibong paraan upang mabuo ang mga chain na ito.

Ahente: Binibigyang-daan ng LangChain ang paglikha ng mga ahente, na mga system na gumagamit ng LLM upang magpasya sa isang pagkakasunud-sunod ng mga aksyon na gagawin. Ang LLM ay gumaganap bilang ang reasoning engine, na nag-iisip kung aling mga tool ang gagamitin upang makamit ang isang layunin.

Memory Management: Para sa mga application tulad ng chatbots, ang konteksto ay susi. Kasama sa LangChain ang mga matatag na tampok para sa pamamahala ng memorya, na nagpapahintulot sa mga ahente na matandaan at sumangguni sa mga nakaraang bahagi ng isang pag-uusap.

Maagap na Mga Tool sa Engineering: Nag-aalok ito ng mga tool upang makatulong na pamahalaan at i-optimize ang mga prompt. Kabilang dito ang mga prompt na template na tumutulong sa pagbuo ng input na ipinadala sa isang LLM, na humahantong sa mas pare-pareho at maaasahang mga tugon.

LangChain's Ang pangunahing lakas ay nakasalalay sa kakayahang magamit nito. Nagbibigay ito sa mga developer ng komprehensibong toolkit upang bumuo at mag-eksperimento sa lahat ng uri ng LLM-powered na application, mula sa mga simpleng bot na sumasagot sa tanong hanggang sa mas masalimuot na system na nakikipag-ugnayan sa external na data.

Ano ang LangGraph?

Ang LangGraph ay isang library na nagpapalawak ng mga kakayahan ng LangChain ecosystem. Ito ay partikular na idinisenyo para sa pagbuo ng stateful, mga aplikasyon ng multi-agent. Habang ang LangChain ay mahusay para sa paglikha ng mga pagkakasunud-sunod ng mga aksyon (chain), ipinakilala ng LangGraph ang isang mas makapangyarihang paraan upang kontrolin ang daloy ng lohika, lalo na para sa mga kumplikadong gawain. Ginawa ito upang tulungan ang mga developer na magdagdag ng higit na katumpakan at kontrol sa kanilang mga agentic system, na ginagawang mas maaasahan ang mga ito para sa real-world na paggamit.

Ang pangunahing ideya sa likod ng LangGraph ay upang kumatawan sa mga daloy ng trabaho bilang isang graph, na binubuo ng mga node at mga gilid. Ang istrukturang ito ay nagbibigay-daan para sa mas sopistikadong mga daloy ng kontrol kaysa sa mga linear na chain na karaniwang makikita sa LangChain. Ito ay inspirasyon ng mga teknolohiya tulad ng Apache Beam at NetworkX.

Mga Pangunahing Tampok ng LangGraph

Nag-aalok ang LangGraph ng isang structured na diskarte sa pagbuo ng mga ahente, na ginagawang mas madaling pamahalaan at i-debug ang mga kumplikadong pakikipag-ugnayan.

Mga Workflow na Nakabatay sa Graph: Sa halip na isang simpleng linya ng mga hakbang, inaayos ng LangGraph ang mga gawain bilang isang graph. Ang mga node sa graph ay kumakatawan sa mga bahagi tulad ng isang LLM o isang function, habang ang mga gilid ay tumutukoy kung paano dumadaloy ang data at kontrol sa pagitan ng mga ito. Pinapadali ng visual na representasyong ito na maunawaan at pamahalaan ang mga kumplikadong pakikipag-ugnayan.

Mga Paikot na Graph: Ang isang pangunahing tampok na nagpapahiwalay sa LangGraph ay ang suporta nito para sa mga cycle. Nangangahulugan ito na ang daloy ng trabaho ay hindi limitado sa paglipat sa isang direksyon. Maaari itong i-loop pabalik, ulitin ang mga hakbang, o gumawa ng mga desisyon batay sa mga nakaraang resulta. Mahalaga ito para sa mga gawain na nangangailangan ng pag-ulit, tulad ng pagpino ng isang piraso ng code o pagsasagawa multi-step na pananaliksik.

Pamamahala ng Estado: Ang LangGraph ay may matatag, built-in na pamamahala ng estado. Ang estado ng application ay ipinapasa sa pagitan ng mga node sa graph at maaaring i-update sa bawat hakbang. Ang paulit-ulit na estado na ito ay nagbibigay-daan para sa mga tampok tulad ng pag-pause at pagpapatuloy ng isang gawain o pagpapanatili ng isang detalyadong kasaysayan ng isang pag-uusap.

Human-in-the-Loop: Ang kakayahang lumikha ng mga cycle at pamahalaan ang estado ay ginagawang madali upang isama ang interbensyon ng tao. kaya mo disenyo ng mga daloy ng trabaho na humihinto sa isang partikular na punto at maghintay para sa isang tao na suriin, aprubahan, o magbigay ng input bago magpatuloy. Ito ay mahalaga para sa mga application sa customer support o iba pang sensitibong lugar.

Walang Seamless Pagsasama: Ang LangGraph ay hindi kapalit ng LangChain ngunit extension nito. Maayos itong isinasama sa mga bahagi ng LangChain at gumagana sa LangSmith para sa detalyadong pagsubaybay, pag-debug, at pagsubaybay sa iyong ahente's pagganap.

Ang LangGraph ay ang tool na pinili kapag kailangan mong bumuo ng mga ahente na maaaring humawak ng kumplikadong lohika, makipagtulungan sa iba pang mga ahente, o nangangailangan ng pangangasiwa ng tao.

LangChain vs. LangGraph: Mga Pangunahing Pagkakaiba

Habang nagtutulungan ang LangChain at LangGraph, idinisenyo ang mga ito para sa iba't ibang uri ng problema. Ang pangunahing pagkakaiba ay nakasalalay sa kanilang diskarte sa pagbubuo at pagkontrol ng isang aplikasyon's workflow.

tampok	LangChain	LangGraph
Uri ng Framework	Isang flexible at modular na balangkas para sa pagbuo ng malawak na hanay ng mga application na nakabatay sa LLM.	Isang dalubhasang aklatan para sa pag-oorkestra ng mga kumplikado at stateful na daloy ng trabaho ng ahente gamit ang isang istraktura ng graph.
Pagkokontrol ng daloy	Pangunahing linear, gamit ang "mga chain" upang magsagawa ng pagkakasunod-sunod ng mga hakbang. Ang daloy ng kontrol ay madalas na pinamamahalaan ng LLM mismo sa mga ahente.	Cyclical at graph-based, na nagbibigay-daan para sa mga loop, conditional branching, at tahasang kontrol sa workflow.
Pamamahala ng Estado	Ang mga bahagi ng memorya ay dapat na tahasang i-configure at pamahalaan sa loob ng application's lohika.	Nagtatampok ng built-in, patuloy na pamamahala ng estado kung saan ipinapasa ang estado sa pagitan ng mga node sa graph.
Pagiging kumplikado	Ang kakayahang umangkop ay maaaring humantong sa isang mas matarik na curve sa pag-aaral kapag manu-mano ang pagsasaayos ng kumplikado, multi-step na lohika.	Pinapasimple ang pagbuo ng kumplikadong lohika sa pamamagitan ng paggawa ng malinaw at visual na daloy sa pamamagitan ng istraktura ng graph.
Pangunahing Kaso ng Paggamit	Mabilis na prototyping, pagbuo ng mga karaniwang application tulad ng RAG at chatbots, at pagsasama ng iba't ibang bahagi.	Bumuo ng maaasahang mga multi-agent system, mga workflow na nangangailangan ng pag-ulit, at mga application na nangangailangan ng kontrol ng tao-in-the-loop.
Dali ng Paggamit	Sa pangkalahatan ay mas madali para sa simple, linear na mga application ngunit maaaring maging kumplikado upang pamahalaan habang lumalaki ang mga daloy ng trabaho.	Mas intuitive para sa pagdidisenyo at pag-debug ng mga kumplikadong, non-linear na daloy ng trabaho na may maraming mga punto ng pagpapasya.

Nagbibigay ang LangChain ng mga pangunahing bloke ng gusali, habang ang LangGraph ay nagbibigay ng mas advanced na istraktura para sa pagsasaayos ng mga bloke na iyon sa maaasahan at nakokontrol na mga ahente.

Kailan Gamitin ang LangChain

Ang LangChain ay nananatiling go-to framework para sa iba't ibang uri ng mga gawain sa pagbuo ng LLM application. Ang lakas nito ay ang kakayahang umangkop nito at ang malaking library ng mga pagsasama.

Dapat kang pumili LangChain kailan:

Bumuo ng simple, linear na daloy ng trabaho: Kung ang iyong aplikasyon ay sumusunod sa isang direktang pagkakasunod-sunod ng mga hakbang—halimbawa, pagkuha ng input ng user, pag-format nito gamit ang isang prompt, pagpapadala nito sa isang LLM, at pag-parse ng output—ang LangChain ay perpekto.

Mabilis na prototyping at eksperimento: LangChain's Ginagawang perpekto ng modular na disenyo para sa mabilis na pagsubok ng iba't ibang modelo, prompt, o data source. Madali kang makakapagpalit ng mga bahagi upang mahanap ang pinakamahusay na kumbinasyon para sa iyong mga pangangailangan.

Pagbuo ng karaniwang mga aplikasyon ng RAG: Para sa karamihan Retrieval-Augmented Generation (RAG) na mga kaso ng paggamit, kung saan kinukuha mo ang mga dokumento at pinapakain mo ang mga ito sa isang LLM para sa konteksto, kadalasang sapat ang isang karaniwang LangChain chain.

Kailangan mo ng malawak na pagsasama: Kung umaasa ang iyong proyekto sa pagkonekta sa maraming iba't ibang API, database, o vector store, LangChain's Ang library ng higit sa 600 integrations ay isang napakalaking kalamangan.

Gumagawa ka ng mga pangunahing tool: Kapag gumagawa ka ng mga indibidwal na tool o bahagi na maaaring gamitin ng isang ahente (tulad ng isang function upang maghanap sa web o mag-query ng database), ibinibigay ng LangChain ang mga wrapper upang gawing madaling ma-access ang mga bahaging ito sa isang LLM.

Sa madaling salita, kung ang iyong aplikasyon's Ang lohika ay medyo diretso at maaaring ilarawan bilang isang pagkakasunud-sunod, ang LangChain ay nagbibigay ng pinakamabilis at pinaka-flexible na landas sa isang solusyon.

Kailan Gamitin ang LangGraph

Nagniningning ang LangGraph kapag ang pagiging kumplikado ng gawain ay lumampas sa isang simpleng linear sequence. Ito ay idinisenyo para sa mga sitwasyon kung saan ang kontrol, pagiging maaasahan, at statefulness ay kritikal.

Dapat kang pumili LangGraph kailan:

Pagbuo ng mga kumplikadong, multi-agent system: Kung ang iyong aplikasyon ay nagsasangkot ng maraming ahente na kailangang magtulungan, magtalaga ng mga gawain, o suriin ang isa't isa's sa trabaho, ibinibigay ng LangGraph ang istruktura upang epektibong pamahalaan ang mga pakikipag-ugnayang ito.

Ang iyong daloy ng trabaho ay nangangailangan ng mga cycle o pag-ulit: Para sa mga gawaing kailangang ulitin hanggang sa matugunan ang isang partikular na kundisyon, LangGraph's Ang suporta para sa mga cycle ay mahalaga. Kasama sa mga halimbawa ang isang ahente na nagsusulat ng code, sinusubok ito, at pagkatapos ay pinipino ito batay sa mga resulta ng pagsubok, o a ahente ng pananaliksik na nangangalap ng impormasyon nang paulit-ulit.

Kailangan mo ng kontrol ng tao-in-the-loop: Anumang application na nangangailangan ng isang tao na aprubahan ang isang hakbang, i-edit ang isang resulta, o magbigay ng gabay ay makikinabang sa LangGraph. Ang kakayahang i-pause at ipagpatuloy ang graph ay ginagawang natural ang pagsasamang ito.

Paglikha ng lubos na maaasahan at nakokontrol na mga ahente: Kapag hindi mo kayang bayaran para sa isang ahente na mabigo nang tahimik o pumunta sa maling landas, pinapayagan ka ng LangGraph na tukuyin ang eksaktong daloy ng lohika na may tahasang mga kundisyon at mga sangay. Ito ay lumalayo sa pagbibigay ng kumpletong kontrol sa LLM at nagdaragdag ng isang layer ng deterministikong lohika.

Pagbuo ng mga advanced, stateful chatbots: Para sa mga ahente sa pakikipag-usap na kailangang humawak ng mga kumplikado, multi-turn na dialogue na may sumasanga na mga landas at malalim na memorya ng pag-uusap, LangGraph's Ang pamamahala ng estado ay isang makapangyarihang kasangkapan.

Ang LangGraph ay para kapag lumilipat ka mula sa isang prototype patungo sa isang production-grade agent na kailangang magsagawa ng mga kumplikadong gawain nang mapagkakatiwalaan at predictably.

Paano Nagtutulungan ang LangChain at LangGraph

Napakahalagang maunawaan na ang pagpili ay hindi palaging "alinman/o." Ang LangGraph ay bahagi ng LangChain product suite at idinisenyo upang gumana sa LangChain's mga bahagi. Bumubuo sila ng isang malakas na kumbinasyon para sa pagbuo ng sopistikadong AI system.

Ang isang karaniwang pattern ng pag-unlad ay ang paggamit ng:

LangChain para gumawa at magbalot ng mga indibidwal na tool na gagamitin ng iyong ahente. Halimbawa, gamit ang LangChain's pagsasama-sama upang bumuo ng isang tool para sa paghahanap ng isang partikular na database o isa pang tool para sa pagtawag ng isang panlabas na API.
LangGraph upang tukuyin ang mataas na antas na lohika na nag-oorkestra kung paano at kailan ginagamit ang mga tool na ito. Ang istraktura ng graph ay tutukuyin ang proseso ng paggawa ng desisyon, pangasiwaan ang estado, at pamahalaan ang anumang kinakailangang mga loop o mga interbensyon ng tao.
LangSmith upang subaybayan, i-debug, at suriin ang buong system. Ang LangSmith ay framework-agnostic at nagbibigay ng visibility sa bawat hakbang ng iyong application, ito man ay binuo gamit ang mga LangChain chain o isang LangGraph graph.

Nagbibigay-daan sa iyo ang layered approach na ito na gamitin ang mga lakas ng parehong frameworks: LangChain para sa malawak nitong pagsasama-sama at component library, at LangGraph para sa mahusay nitong kontrol at mga kakayahan sa orkestra.

Konklusyon

Ang pagpili sa pagitan ng LangChain at LangGraph ay nakasalalay sa pagiging kumplikado at mga kinakailangan sa pagkontrol ng iyong AI application.

LangChain ay ang iyong maraming nalalaman toolkit. Ito's ang perpektong pagpipilian para sa mabilis na pagbuo ng malawak na hanay ng mga application na pinapagana ng LLM, lalo na ang mga may linear na daloy. Ang lakas nito ay nakasalalay sa modularity nito at malawak na pagsasama.

LangGraph ay ang iyong dalubhasang direktor. Ito's binuo para sa paglikha ng kumplikado, stateful, at maaasahang mga sistemang ahente. Kapag ang iyong application ay nangangailangan ng mga loop, multi-agent collaboration, o pangangasiwa ng tao, ang LangGraph ay nagbibigay ng kinakailangang istraktura at kontrol.

As AI nagiging mas may kakayahan ang mga ahente, lalago lamang ang pangangailangan para sa katumpakan at pagiging maaasahan. Habang ibinibigay ng LangChain ang mahahalagang bloke ng gusali, inaalok ng LangGraph ang balangkas upang tipunin ang mga bloke na iyon sa mga matibay, mga sistemang handa sa produksyon. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga natatanging lakas ng bawat isa, maaaring piliin ng mga developer ang tamang tool para sa trabaho at bumuo ng mas malakas at maaasahan AI solusyon.

Magbasa Pa