LangChain ve LangGraph: GERÇEKTEN Hangisini Kullanmalısınız?

11 ay önce 0 774

Dünyasında AI geliştirme, büyük dil modelleri (LLM) tarafından desteklenen uygulamalar oluşturma önemli bir odak noktası haline geldi. Sıkça görülen iki isim LangChain ve LangGraph'tır. Aynı aileden gelseler de farklı amaçlara hizmet ederler.

LangChain, oluşturmak için gerekli araçları sağlar LLM destekli uygulamalar, LangGraph ise daha kontrollü ve karmaşık ajan sistemleri inşa etmek için özel bir yol sunar. LangChain ile LangGraph arasındaki farkı anlamak, yeni nesil bir sistem inşa etmek isteyen her geliştirici için hayati önem taşır. AI çözümleri.

Bu makale her iki çerçeveyi de parçalara ayıracaktır. Temel özelliklerine bakacağız, başlıca farklılıklarını inceleyeceğiz ve projeleriniz için birini diğerine tercih etmeniz gerektiğinde net bir rehberlik sunacağız.

LangChain nedir?

LangChain, işlemleri kolaylaştırmak için tasarlanmış bir yazılım çerçevesidir. uygulamalar oluşturmak büyük dil modelleri kullanan. Ekim 2022'de Harrison Chase tarafından başlatılan, geliştiriciler arasında hızla büyük popülerlik kazanan açık kaynaklı bir proje olarak başladı. Proje, GitHub'da yüzlerce katkıda bulunanı çekti ve 10 milyon dolarlık bir tohum turu ve daha sonra şirketi 200 milyon doların üzerinde değerleyen bir finansman turu dahil olmak üzere önemli yatırımlar gördü.

LangChain özünde basitleştirir LLM'leri birbirine bağlamak diğer veri kaynaklarına ve hesaplama araçlarına. Dünya hakkında akıl yürütebilen ve belge analizi, kod üretimi ve gelişmiş sohbet robotları oluşturma gibi karmaşık görevleri gerçekleştirebilen uygulamalar oluşturmanıza olanak tanıyan bir köprü görevi görür.

LangChain'in Temel Özellikleri

Dil Zinciri's güç, esnek ve modüler tasarımından gelir. Geliştiricilerin özelleştirilmiş oluşturmak için bir araya getirebilecekleri bir yapı taşı seti sağlar. AI iş akışları.

Modüler Mimari: LangChain, modülerlik fikri üzerine kurulmuştur. Geliştiriciler, dil modeli arayüzleri, veri yükleyicileri ve çıktı ayrıştırıcıları gibi çeşitli bileşenleri karıştırabilir ve eşleştirebilir. Bu, büyük bir esneklik sağlar ve tüm uygulamayı yeniden oluşturmadan bir modeli veya veri kaynağını değiştirmenize olanak tanır.

Kapsamlı Entegrasyonlar: Çerçeve, çok çeşitli modeller, veritabanları ile 600'den fazla entegrasyona sahiptir. API'lerve diğer araçlar. Bu, uygulamanızı halihazırda kullandığınız hizmetlere minimum mühendislik çabasıyla kolayca bağlayabileceğiniz anlamına gelir.

Zincirler: LangChain'deki temel bir kavram "zincir"dir. Zincirler, bir LLM veya başka bir yardımcı programa olsun, bir dizi çağrıyı birbirine bağlamanıza olanak tanır. LangChain İfade Dili 2023 yılında tanıtılan (LCEL), bu zincirleri oluşturmanın açık ve beyan edici bir yolunu sağlıyor.

Danışmanlar: LangChain şunları sağlar: ajanların oluşturulması, bir LLM'yi bir dizi eyleme karar vermek için kullanan sistemlerdir. LLM, bir hedefe ulaşmak için hangi araçların kullanılacağını anlayan bir akıl yürütme motoru görevi görür.

Bellek Yönetimi: Sohbet robotları gibi uygulamalar için bağlam anahtardır. LangChain, bellek yönetimi için sağlam özellikler içerir ve ajanların bir konuşmanın önceki bölümlerini hatırlamasına ve bunlara başvurmasına olanak tanır.

Hızlı Mühendislik Araçları: İstemleri yönetmeye ve optimize etmeye yardımcı olacak araçlar sunar. Bu, bir LLM'ye gönderilen girdiyi yapılandırmaya yardımcı olan ve daha tutarlı ve güvenilir yanıtlar sağlayan istem şablonlarını içerir.

Dil Zinciri's ana gücü çok yönlülüğünde yatar. Geliştiricilere basit soru-cevap robotlarından harici verilerle etkileşime giren daha karmaşık sistemlere kadar her türlü LLM destekli uygulamayı inşa etmek ve denemek için kapsamlı bir araç takımı sunar.

LangGraph nedir?

LangGraph, LangChain ekosisteminin yeteneklerini genişleten bir kütüphanedir. Özellikle durumlu, çoklu ajan uygulamalarıLangChain, eylem dizileri (zincirler) oluşturmak için harika olsa da, LangGraph, özellikle karmaşık görevler için mantık akışını kontrol etmenin daha güçlü bir yolunu sunar. Geliştiricilerin aracı sistemlerine daha fazla hassasiyet ve kontrol eklemelerine yardımcı olmak ve bunları gerçek dünya kullanımı için daha güvenilir hale getirmek için oluşturulmuştur.

LangGraph'ın ardındaki temel fikir, iş akışlarını düğümlerden ve kenarlardan oluşan bir grafik olarak temsil etmektir. Bu yapı, LangChain'de tipik olarak bulunan doğrusal zincirlerden daha karmaşık kontrol akışlarına olanak tanır. Şu teknolojilerden esinlenmiştir: Apache Kiriş ve NetworkX.

LangGraph'ın Temel Özellikleri

LangGraph, karmaşık etkileşimlerin yönetilmesini ve hata ayıklamasını kolaylaştıran, aracılar oluşturmaya yönelik yapılandırılmış bir yaklaşım sunar.

Grafik Tabanlı İş Akışları: Basit bir adım dizisi yerine, LangGraph görevleri bir grafik olarak düzenler. Grafikteki düğümler, LLM veya bir fonksiyon gibi bileşenleri temsil ederken, kenarlar veri ve kontrol akışının bunlar arasında nasıl olduğunu tanımlar. Bu görsel gösterim, karmaşık etkileşimleri anlamayı ve yönetmeyi kolaylaştırır.

Döngüsel Grafikler: LangGraph'ı diğerlerinden ayıran temel bir özellik, döngülere verdiği destektir. Bu, iş akışının tek bir yönde hareket etmekle sınırlı olmadığı anlamına gelir. Geri dönebilir, adımları tekrarlayabilir veya önceki sonuçlara dayanarak kararlar alabilir. Bu, bir kod parçasını iyileştirmek veya yürütmek gibi yineleme gerektiren görevler için önemlidir. çok adımlı araştırma.

Durum Yönetimi: LangGraph sağlam, yerleşik durum yönetimine sahiptir. Uygulamanın durumu, grafikteki düğümler arasında geçirilir ve her adımda güncellenebilir. Bu kalıcı durum, bir görevi duraklatma ve devam ettirme veya bir konuşmanın ayrıntılı geçmişini tutma gibi özelliklere olanak tanır.

İnsan-in-the-Loop: Döngüler yaratma ve durumu yönetme yeteneği, insan müdahalesini dahil etmeyi kolaylaştırır. tasarım iş akışları belirli bir noktada duraklayan ve devam etmeden önce bir insanın incelemesini, onaylamasını veya girdi sağlamasını bekleyen. Bu, müşteri desteği veya diğer hassas alanlardaki uygulamalar için hayati önem taşır.

Eksiksiz bütünleşme: LangGraph, LangChain'in yerine geçmez, onun bir uzantısıdır. LangChain bileşenleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur ve aracınızın ayrıntılı izlenmesi, hata ayıklaması ve izlenmesi için LangSmith ile çalışır's performans.

Karmaşık mantığı işleyebilen, diğer etkenlerle iş birliği yapabilen veya insan denetimine ihtiyaç duyan etkenler oluşturmanız gerektiğinde LangGraph tercih edilen araçtır.

LangChain ve LangGraph Arasındaki Temel Farklar

LangChain ve LangGraph birlikte çalışırken, farklı türden sorunlar için tasarlanmıştır. Temel fark, bir uygulamayı yapılandırma ve kontrol etme yaklaşımlarında yatmaktadır's iş akışı.

Özellik	Dil Zinciri	LangGrafik
Çerçeve Türü	LLM tabanlı geniş yelpazede uygulamalar oluşturmak için esnek ve modüler bir çerçeve.	Karmaşık, durum bilgisi olan aracı iş akışlarını bir grafik yapısı kullanarak düzenlemek için özel bir kütüphane.
Kontrol akışı	Öncelikle doğrusaldır, bir dizi adımı yürütmek için "zincirler" kullanır. Kontrol akışı genellikle Yüksek Lisans kendisi ajanlarda.	Döngüsel ve grafik tabanlıdır, döngülere, koşullu dallanmaya ve iş akışı üzerinde açık kontrole olanak tanır.
Durum Yönetimi	Bellek bileşenleri uygulama içinde açıkça yapılandırılmalı ve yönetilmelidir's mantık.	Grafikteki düğümler arasında durumun iletildiği yerleşik, kalıcı durum yönetimi özelliğine sahiptir.
Geliştirme Karmaşıklığı	Karmaşık, çok adımlı mantığı manuel olarak düzenlerken esneklik daha dik bir öğrenme eğrisine yol açabilir.	Grafik yapısı aracılığıyla akışı açık ve görsel hale getirerek karmaşık mantığın geliştirilmesini kolaylaştırır.
Çekirdek Kullanım Örneği	Hızlı prototipleme, RAG gibi standart uygulamaların oluşturulması ve chatbotsve çeşitli bileşenlerin entegre edilmesi.	Güvenilir çoklu ajan sistemleri, yineleme gerektiren iş akışları ve döngüde insan kontrolü gerektiren uygulamalar oluşturma.
Kullanım kolaylığı	Genellikle basit, doğrusal uygulamalar için daha kolaydır ancak iş akışları büyüdükçe yönetimi karmaşık hale gelebilir.	Çok sayıda karar noktasının bulunduğu karmaşık, doğrusal olmayan iş akışlarını tasarlamak ve hata ayıklamak için daha sezgisel.

LangChain temel yapı taşlarını sağlarken, LangGraph bu blokları güvenilir, kontrol edilebilir aracılara dönüştürmek için daha gelişmiş bir yapı sunar.

LangChain Ne Zaman Kullanılır?

LangChain, çok çeşitli LLM uygulama geliştirme görevleri için başvurulan çerçeve olmaya devam ediyor. Gücü, esnekliği ve devasa entegrasyon kütüphanesidir.

Seçmelisin Dil Zinciri ne zaman:

Basit, doğrusal iş akışları oluşturma:Uygulamanız basit bir adım dizisini izliyorsa (örneğin, kullanıcı girdisini almak, bir istemle biçimlendirmek, bir LLM'ye göndermek ve çıktıyı ayrıştırmak), LangChain sizin için mükemmeldir.

Hızlı prototipleme ve deneme: LangZincir's modüler tasarım, farklı modelleri, istemleri veya veri kaynaklarını hızlı bir şekilde test etmek için idealdir. İhtiyaçlarınız için en iyi kombinasyonu bulmak üzere bileşenleri kolayca değiştirebilirsiniz.

Standart RAG uygulamalarının geliştirilmesi: Çoğu için Alma-Artırılmış Nesil (RAG) kullanım durumlarında, belgeleri alıp bağlam için bir LLM'ye ilettiğinizde, standart bir LangChain zinciri genellikle yeterlidir.

Geniş entegrasyonlara ihtiyacınız var: Projeniz birçok farklı API'ye, veritabanına veya vektör deposuna bağlanmaya dayanıyorsa, LangChain's 600'den fazla entegrasyona sahip kütüphane büyük bir avantaj.

Temel araçlar yaratıyorsunuz:Bir etkenin kullanabileceği bireysel araçları veya bileşenleri (web'de arama yapmak veya bir veritabanını sorgulamak için bir fonksiyon gibi) oluştururken, LangChain bu bileşenlere bir LLM öğrencisinin kolayca erişebilmesini sağlamak için sarmalayıcılar sağlar.

Kısacası, eğer uygulamanız's Mantık nispeten basittir ve bir dizi olarak temsil edilebilir, LangChain çözüme giden en hızlı ve en esnek yolu sağlar.

LangGraph Ne Zaman Kullanılır?

LangGraph, görevin karmaşıklığı basit bir doğrusal dizinin ötesine geçtiğinde parlar. Kontrol, güvenilirlik ve durumsallığın kritik olduğu senaryolar için tasarlanmıştır.

Seçmelisin LangGrafik ne zaman:

Karmaşık, çoklu ajan sistemleri oluşturma:Uygulamanız, iş birliği yapması, görevleri devretmesi veya birbirlerini incelemesi gereken birden fazla aracı içeriyorsa's LangGraph, bu etkileşimleri etkili bir şekilde yönetmek için gerekli yapıyı sağlar.

İş akışınız döngülere veya yinelemelere ihtiyaç duyuyor: Belirli bir koşul karşılanana kadar tekrarlanması gereken görevler için LangGraph's döngüler için destek esastır. Örnekler arasında bir aracı da vardır kod yazar, test eder ve ardından test sonuçlarına göre onu iyileştirir veya araştırma ajanı bilgiyi yinelemeli olarak toplayan.

Döngüde insan kontrolüne ihtiyacınız var: Bir adımı onaylamak, bir sonucu düzenlemek veya rehberlik sağlamak için bir insana ihtiyaç duyan herhangi bir uygulama LangGraph'tan faydalanacaktır. Grafiği duraklatma ve devam ettirme yeteneği bu entegrasyonu doğal hale getirir.

Son derece güvenilir ve kontrol edilebilir aracılar oluşturma:Bir etkenin sessizce başarısız olmasını veya yanlış yola girmesini göze alamadığınızda, LangGraph açık koşullar ve dallarla mantığın tam akışını tanımlamanıza olanak tanır. Bu, LLM'nin tam kontrole sahip olmasına izin vermekten uzaklaşır ve bir katman deterministik mantık ekler.

Gelişmiş, durum bilgisi olan sohbet robotları geliştirmek: Karmaşık, çok yönlü diyalogları, dallanan yolları ve konuşmanın derin hafızasını yönetmesi gereken konuşma temsilcileri için LangGraph's Devlet yönetimi güçlü bir araçtır.

LangGraph, karmaşık görevleri güvenilir ve öngörülebilir bir şekilde gerçekleştirmesi gereken bir prototipten üretim düzeyindeki bir aracıya geçtiğinizde işinize yarar.

LangChain ve LangGraph Birlikte Nasıl Çalışır?

Seçimin her zaman "ya o ya da bu" olmadığını anlamak hayati önem taşır. LangGraph, LangChain ürün paketinin bir parçasıdır ve LangChain ile çalışmak üzere tasarlanmıştır's bileşenler. Karmaşık yapılar oluşturmak için güçlü bir kombinasyon oluştururlar. AI sistemler.

LangChain ve LangGraph birlikte çalışıyor

Yaygın bir geliştirme modeli şunları kullanmaktır:

Dil Zinciri aracınızın kullanacağı bireysel araçları oluşturmak ve sarmak için. Örneğin, LangChain'i kullanarak's belirli bir veritabanında arama yapmak için bir araç veya bir veritabanını çağırmak için başka bir araç oluşturmak için entegrasyonlar harici API.
LangGrafik Bu araçların nasıl ve ne zaman kullanılacağını düzenleyen üst düzey mantığı tanımlamak için. Grafik yapısı karar alma sürecini tanımlayacak, durumu ele alacak ve gerekli döngüleri veya insan müdahalelerini yönetecektir.
LangSmith tüm sistemi izlemek, hata ayıklamak ve değerlendirmek için. LangSmith, çerçeveye bağımlı değildir ve LangChain zincirleriyle veya LangGraph grafiğiyle oluşturulmuş olsun, uygulamanızın her adımına görünürlük sağlar.

Bu katmanlı yaklaşım, her iki çerçevenin de güçlü yönlerinden yararlanmanızı sağlar: Geniş entegrasyonları ve bileşen kütüphanesiyle LangChain ve sağlam kontrol ve orkestrasyon yetenekleriyle LangGraph.

Sonuç

LangChain ile LangGraph arasında seçim yapmak, sisteminizin karmaşıklığına ve kontrol gereksinimlerine bağlıdır. AI uygulama.

Dil Zinciri çok yönlü araç takımınızdır.'s Özellikle doğrusal akışa sahip olanlar olmak üzere, çok çeşitli LLM destekli uygulamaları hızla oluşturmak için ideal seçimdir. Gücü, modülerliğinde ve kapsamlı entegrasyonlarında yatmaktadır.

LangGrafik sizin uzman yönetmeninizdir.'s karmaşık, durumlu ve güvenilir aracı sistemleri oluşturmak için oluşturulmuştur. Uygulamanız döngülere, çoklu aracı işbirliğine veya insan denetimine ihtiyaç duyduğunda, LangGraph gerekli yapıyı ve kontrolü sağlar.

As AI ajanlar daha yetenekli hale geldikçe, hassasiyet ve güvenilirlik ihtiyacı da artacaktır. LangChain temel yapı taşlarını sağlarken, LangGraph bu blokları sağlam, üretime hazır sistemlere birleştirmek için çerçeve sunar. Her birinin benzersiz güçlü yönlerini anlayarak, geliştiriciler iş için doğru aracı seçebilir ve daha güçlü ve güvenilir AI çözümler.

Devamını Oku