LangChain проти LangGraph: який з них вам справді варто використовувати?

1 рік тому 0 1014

У світі AI розробки, створення застосунків на базі моделей великих мов програмування (LLM) стало ключовим напрямком. Дві назви, які часто зустрічаються, це LangChain та LangGraph. Хоча вони походять з однієї родини, вони служать різним цілям.

LangChain надає необхідні інструменти для створення Програми на базі LLM, тоді як LangGraph пропонує спеціалізований спосіб побудови більш контрольованих та складних агентних систем. Розуміння різниці між LangChain та LangGraph є життєво важливим для будь-якого розробника, який прагне створити наступне покоління AI рішень.

У цій статті ми розглянемо обидва фреймворки. Ми розглянемо їхні основні характеристики, дослідимо основні відмінності та надамо чіткі рекомендації щодо того, коли варто обрати один з них для своїх проектів.

Що таке LangChain?

LangChain — це програмний фреймворк, розроблений для спрощення створення додатків , що використовують великі мовні моделі. Запущений у жовтні 2022 року Гаррісоном Чейзом, він починався як проект з відкритим кодом, який швидко здобув величезну популярність серед розробників. Проект залучив сотні учасників на GitHub та отримав значні інвестиції, включаючи початковий раунд у розмірі 10 мільйонів доларів та пізніший раунд фінансування, який оцінив компанію в понад 200 мільйонів доларів.

По суті, LangChain спрощує підключення LLM до інших джерел даних та обчислювальних інструментів. Він діє як місток, дозволяючи створювати додатки, які можуть міркувати про світ і виконувати складні завдання, такі як аналіз документів, генерація коду та створення розширених чат-ботів.

Основні функції LangChain

LangChain's потужність полягає в його гнучкій та модульній конструкції. Він надає набір будівельних блоків, які розробники можуть об'єднати для створення індивідуальних AI Робочі процеси.

Модульна архітектураLangChain побудовано на ідеї модульності. Розробники можуть комбінувати різні компоненти, такі як інтерфейси мовних моделей, завантажувачі даних та синтаксичні аналізатори виводу. Це забезпечує велику гнучкість, дозволяючи вам замінювати модель або джерело даних без перебудови всієї програми.

Широкі інтеграціїФреймворк може похвалитися понад 600 інтеграціями з широким спектром моделей, баз даних, Інтерфейсита інші інструменти. Це означає, що ви можете легко підключити свою програму до сервісів, які ви вже використовуєте, з мінімальними інженерними зусиллями.

ЛанцюгиОсновною концепцією LangChain є «ланцюг». Ланцюги дозволяють вам пов’язувати послідовність викликів, чи то до LLM, чи до іншої утиліти. Мова експресії LangChain (LCEL), запроваджений у 2023 році, забезпечує чіткий, декларативний спосіб побудови цих ланцюгів.

АгентиLangChain дозволяє створення агентів, що являють собою системи, що використовують LLM для визначення послідовності дій. LLM діє як механізм міркувань, визначаючи, які інструменти використовувати для досягнення мети.

Управління пам'яттюДля таких застосунків, як чат-боти, контекст є ключовим. LangChain включає потужні функції для управління пам'яттю, що дозволяє агентам запам'ятовувати та звертатися до попередніх частин розмови.

Інструменти швидкого проектуванняВін пропонує інструменти для керування запитами та їх оптимізації. Це включає шаблони запитів, які допомагають структурувати вхідні дані, що надсилаються до LLM, що призводить до більш узгоджених та надійних відповідей.

LangChain's Головна перевага полягає в його універсальності. Він надає розробникам комплексний інструментарій для створення та експериментування з усіма видами програм на базі LLM, від простих ботів, що відповідають на запитання, до складніших систем, що взаємодіють із зовнішніми даними.

Що таке LangGraph?

LangGraph — це бібліотека, яка розширює можливості екосистеми LangChain. Вона спеціально розроблена для створення багатоагентних застосунків зі збереженням стану . Хоча LangChain чудово підходить для створення послідовностей дій (ланцюжків), LangGraph пропонує потужніший спосіб керування потоком логіки, особливо для складних завдань. Вона була створена, щоб допомогти розробникам додати більше точності та контролю до своїх агентних систем, зробивши їх надійнішими для реального використання.

Основна ідея LangGraph полягає у представленні робочих процесів у вигляді графа, що складається з вузлів та ребер. Така структура дозволяє створювати складніші потоки керування, ніж лінійні ланцюги, які зазвичай зустрічаються в LangChain. Вона натхненна такими технологіями, як Apache Beam та NetworkX.

Основні можливості LangGraph

LangGraph пропонує структурований підхід до створення агентів, що спрощує керування та налагодження складних взаємодій.

Робочі процеси на основі графівЗамість простого рядка кроків, LangGraph організовує завдання у вигляді графа. Вузли в графі представляють компоненти, такі як LLM або функція, тоді як ребра визначають, як дані та керування передаються між ними. Таке візуальне представлення полегшує розуміння та керування складними взаємодіями.

Циклічні графиКлючовою особливістю, яка відрізняє LangGraph, є підтримка циклів. Це означає, що робочий процес не обмежується рухом в одному напрямку. Він може повертатися назад, повторювати кроки або приймати рішення на основі попередніх результатів. Це важливо для завдань, що потребують ітерації, таких як удосконалення фрагмента коду або проведення... багатоетапне дослідження.

Державне управлінняLangGraph має надійне вбудоване керування станом. Стан програми передається між вузлами графа та може оновлюватися на кожному кроці. Цей постійний стан дозволяє використовувати такі функції, як призупинення та відновлення завдання або ведення детальної історії розмови.

Людина в петліМожливість створювати цикли та керувати станом спрощує впровадження людського втручання. Ви можете робочі процеси проектування які зупиняються в певний момент і чекають, поки людина перевірить, схвалить або надасть інформацію, перш ніж продовжити. Це життєво важливо для програм у сфері підтримки клієнтів або інших делікатних сферах.

Безшовна інтеграціяLangGraph не є заміною LangChain, а є його розширенням. Він плавно інтегрується з компонентами LangChain та працює з LangSmith для детального моніторингу, налагодження та трасування вашого агента.'s продуктивність.

LangGraph – це інструмент вибору, коли вам потрібно створювати агентів, які можуть обробляти складну логіку, співпрацювати з іншими агентами або потребують людського контролю.

LangChain проти LangGraph: ключові відмінності

Хоча LangChain та LangGraph працюють разом, вони розроблені для вирішення різних типів проблем. Основна відмінність полягає в їхньому підході до структурування та керування застосунком.'s робочий процес.

особливість	LangChain	LangGraph
Тип рамки	Гнучка та модульна платформа для створення широкого спектру програм на основі LLM.	Спеціалізована бібліотека для оркестрації складних робочих процесів агентів з відображенням стану за допомогою графової структури.
Контроль потоку	Переважно лінійний, з використанням «ланцюгів» для виконання послідовності кроків. Потік керування часто керується LLM себе в агентах.	Циклічний та графовий, що дозволяє створювати цикли, умовне розгалуження та явний контроль над робочим процесом.
Державне управління	Компоненти пам'яті повинні бути чітко налаштовані та керовані всередині програми's логіка.	Має вбудоване, постійне керування станом, де стан передається між вузлами графа.
Складність розробки	Гнучкість може призвести до крутішої кривої навчання під час ручного керування складною багатоетапною логікою.	Спрощує розробку складної логіки, роблячи потік явним та візуальним через структуру графу.
Основний варіант використання	Швидке прототипування, створення стандартних додатків, таких як RAG та chatbots, та інтеграція різних компонентів.	Створення надійних багатоагентних систем, робочих процесів, що потребують ітерації, та додатків, що вимагають контролю «людини в циклі».
Простота у використанні	Зазвичай легше для простих, лінійних програм, але може стати складним в управлінні зі зростанням робочих процесів.	Більш інтуїтивно зрозумілий для проектування та налагодження складних, нелінійних робочих процесів з багатьма точками прийняття рішень.

LangChain надає основні будівельні блоки, тоді як LangGraph пропонує більш просунуту структуру для об'єднання цих блоків у надійних та керованих агентів.

Коли використовувати LangChain

LangChain залишається основним фреймворком для широкого кола завдань розробки LLM-додатків. Його сильною стороною є гнучкість та величезна бібліотека інтеграцій.

Вам слід обрати LangChain, коли:

Створення простих, лінійних робочих процесівЯкщо ваша програма дотримується простої послідовності кроків, наприклад, отримання введених користувачем даних, форматування їх за допомогою запиту, надсилання до LLM та розбір виводу, LangChain ідеально підходить.

Швидке прототипування та експериментуванняЛангЧейн's Модульна конструкція робить його ідеальним для швидкого тестування різних моделей, підказок або джерел даних. Ви можете легко замінювати компоненти, щоб знайти найкращу комбінацію для ваших потреб.

Розробка стандартних RAG-додатківДля більшості Пошуково-доповнена генерація У випадках використання (RAG), коли ви отримуєте документи та передаєте їх до LLM для контексту, часто достатньо стандартного ланцюжка LangChain.

Вам потрібні широкі інтеграціїЯкщо ваш проєкт залежить від підключення до багатьох різних API, баз даних або сховищ векторних даних, LangChain's Бібліотека з понад 600 інтеграцій є величезною перевагою.

Ви створюєте фундаментальні інструментиПід час створення окремих інструментів або компонентів, які може використовувати агент (наприклад, функції для пошуку в Інтернеті або запиту до бази даних), LangChain надає обгортки, щоб зробити ці компоненти легкодоступними для LLM.

Коротше кажучи, якщо ваша заявка's Хоча логіка є відносно простою та може бути представлена як послідовність, LangChain забезпечує найшвидший та найгнучкіший шлях до рішення.

Коли використовувати LangGraph

LangGraph сяє, коли складність завдання виходить за межі простої лінійної послідовності. Він розроблений для сценаріїв, де контроль, надійність та збереження стану є критично важливими.

Вам слід обрати LangGraph, коли:

Створення складних багатоагентних системЯкщо ваша програма включає кількох агентів, яким потрібно співпрацювати, делегувати завдання або перевіряти один одного's робота, LangGraph забезпечує структуру для ефективного управління цими взаємодіями.

Ваш робочий процес вимагає циклів або ітераційДля завдань, які потрібно повторювати, доки не буде виконано певну умову, LangGraph's підтримка циклів є важливою. Прикладами є агент, який пише код, тестує його, а потім уточнює на основі результатів тестування, або дослідницький агент який ітеративно збирає інформацію.

Вам потрібен контроль з інтеграцією людиниБудь-яка програма, яка вимагає від людини затвердження кроку, редагування результату або надання вказівок, отримає користь від LangGraph. Можливість призупиняти та відновлювати графік робить цю інтеграцію природною.

Створення високонадійних та керованих агентівКоли ви не можете дозволити собі мовчазний збій агента або хибний шлях, LangGraph дозволяє визначити точний потік логіки за допомогою явних умов та розгалужень. Це відходить від повного контролю LLM та додає шар детермінованої логіки.

Розробка передових чат-ботів з відстеженням стануДля розмовних агентів, яким потрібно обробляти складні, багатоходові діалоги з розгалуженими шляхами та глибокою пам'яттю розмови, LangGraph's Державне управління — це потужний інструмент.

LangGraph призначений для випадків, коли ви переходите від прототипу до агента виробничого рівня, якому потрібно надійно та передбачувано виконувати складні завдання.

Як LangChain та LangGraph працюють разом

Важливо розуміти, що вибір не завжди «або/або». LangGraph є частиною пакету продуктів LangChain і розроблений для роботи з LangChain.'s компоненти. Вони утворюють потужну комбінацію для створення вишуканих AI системи.

Поширеною схемою розробки є використання:

LangChain щоб створити та обгорнути окремі інструменти, які використовуватиме ваш агент. Наприклад, використовуючи LangChain's інтеграції для створення інструменту для пошуку в певній базі даних або іншого інструменту для виклику зовнішній API.
LangGraph визначити логіку високого рівня, яка керує тим, як і коли використовуються ці інструменти. Графова структура визначатиме процес прийняття рішень, оброблятиме стан та керуватиме будь-якими необхідними циклами або втручанням людини.
ЛангСміт для моніторингу, налагодження та оцінки всієї системи. LangSmith не залежить від фреймворку та забезпечує видимість кожного кроку вашої програми, незалежно від того, чи побудована вона за допомогою ланцюгів LangChain, чи графа LangGraph.

Такий багаторівневий підхід дозволяє використовувати сильні сторони обох фреймворків: LangChain завдяки його величезній інтеграції та бібліотеці компонентів, а LangGraph завдяки його надійним можливостям керування та оркестрації.

Висновок

Вибір між LangChain та LangGraph залежить від складності та вимог до контролю ваших AI Додаток.

LangChain це ваш універсальний набір інструментів. Він's ідеальний вибір для швидкого створення широкого спектру застосунків на базі LLM, особливо тих, що мають лінійний потік. Його перевага полягає в модульності та широких можливостях інтеграції.

LangGraph є вашим спеціалізованим директором. Це's створений для створення складних, надійних агентних систем з урахуванням стану. Коли вашій програмі потрібні цикли, багатоагентна співпраця або людський нагляд, LangGraph забезпечує необхідну структуру та контроль.

As AI Якщо агенти стануть більш потужними, потреба в точності та надійності лише зростатиме. У той час як LangChain забезпечує основні будівельні блоки, LangGraph пропонує фреймворк для об'єднання цих блоків у надійні, готові до використання системи. Розуміючи унікальні сильні сторони кожного з них, розробники можуть вибрати правильний інструмент для роботи та створити потужніші та надійніші системи. AI Рішення.

Детальніше