LangChain
LangChain este un framework open-source pentru dezvoltarea aplicațiilor alimentate de Modele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM-uri), simplificând integrarea LLM...
LangGraph este un instrument puternic pentru crearea de fluxuri de lucru dinamice, stateful, multi-actor cu LLM-uri, susținând cicluri, bifurcări, persistență și colaborare om-agent.
LangGraph este o bibliotecă avansată proiectată pentru construirea de aplicații stateful, multi-actor, folosind modele lingvistice mari (LLMs). Dezvoltată de LangChain Inc, LangGraph extinde capabilitățile bibliotecii LangChain prin introducerea abilităților de calcul ciclic. Acest lucru permite crearea unor comportamente complexe, asemănătoare agenților, unde un LLM poate opera într-o buclă, luând decizii la fiecare pas.
LangGraph este un instrument puternic care permite dezvoltatorilor să creeze fluxuri de lucru sofisticate, implicând mai mulți actori și pași. Spre deosebire de grafurile aciclice orientate (DAG) tradiționale folosite în LangChain, LangGraph suportă cicluri, ceea ce îl face ideal pentru aplicațiile care necesită luarea repetată a deciziilor și gestionarea stării.
Un graf stateful este conceptul de bază al LangGraph. Fiecare nod din graf reprezintă un pas computațional, iar graful menține o stare care este actualizată pe măsură ce computația avansează. Această natură stateful permite fluxuri de lucru mai dinamice și flexibile.
Nodurile sunt elementele fundamentale ale unui LangGraph. Fiecare nod îndeplinește o funcție sau o calculare specifică, cum ar fi procesarea unui input, luarea unei decizii sau interacțiunea cu API-uri externe.
Muchiile conectează nodurile și definesc fluxul de calcul în cadrul grafului. LangGraph suportă muchii condiționale, permițând ca fluxul să se schimbe dinamic în funcție de starea curentă.
LangGraph permite implementarea de bucle și condiționale în aplicațiile tale, oferind mai multă flexibilitate și control asupra fluxului de calcule.
Una dintre caracteristicile remarcabile ale LangGraph este persistența integrată. Starea este salvată automat după fiecare pas, permițând recuperarea după erori, fluxuri de lucru om-în-buclă și chiar întoarcerea în timp la stări anterioare pentru acțiuni diferite.
LangGraph susține colaborarea om-agent prin permiterea întreruperilor în execuția grafului. Utilizatorii pot aproba sau edita următoarea acțiune planificată de agent, asigurând un control și o fiabilitate sporite.
Pentru o experiență mai bună a utilizatorului, LangGraph include suport nativ pentru streaming-ul ieșirilor, atât token cu token, cât și pentru pași intermediari, oferind interacțiuni dinamice și interactive cu utilizatorul.
Deși LangGraph poate fi folosit independent, acesta se integrează perfect cu LangChain și LangSmith, oferind o suită cuprinzătoare pentru construirea și gestionarea aplicațiilor bazate pe LLM-uri.
Pentru a instala LangGraph, poți folosi următoarea comandă:
pip install -U langgraph
Pentru versiunea JavaScript, folosește:
npm install @langchain/langgraph
LangGraph este ideal pentru crearea de fluxuri de lucru care implică mai mulți agenți sau actori, fiecare îndeplinind sarcini specifice și luând decizii coordonate.
Capacitatea LangGraph de a gestiona cicluri și persistența stării îl face perfect pentru aplicații care necesită luare de decizii complexe și mecanisme de recuperare la erori.
Cu suportul integrat pentru interacțiuni om-în-buclă, LangGraph asigură că agenții pot colabora eficient cu utilizatorii umani, făcându-l potrivit pentru aplicații care necesită un grad ridicat de fiabilitate și control.
LangGraph este o bibliotecă dezvoltată de LangChain Inc pentru construirea de aplicații stateful, multi-actor cu LLM-uri. Introduce abilități de calcul ciclic, permițând fluxuri de lucru complexe și comportamente de tip agent.
În timp ce LangChain se bazează pe grafuri aciclice orientate (DAG-uri), LangGraph suportă cicluri, persistență și o gestionare mai dinamică a stării, făcându-l potrivit pentru fluxuri de lucru complexe și iterative.
Caracteristicile cheie includ cicluri și bifurcări, persistența stării, suport om-în-buclă, ieșiri în streaming și integrare perfectă cu LangChain și LangSmith.
LangGraph este ideal pentru dezvoltatorii care construiesc fluxuri de lucru AI avansate, în special pentru cei care au nevoie de coordonare multi-agent, colaborare om-agent și recuperare robustă la erori.
Începe să construiești propriile soluții AI și fluxuri de lucru dinamice folosind LangGraph și platforma intuitivă FlowHunt.
LangChain este un framework open-source pentru dezvoltarea aplicațiilor alimentate de Modele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM-uri), simplificând integrarea LLM...
LazyGraphRAG este o abordare inovatoare a Generării Augmentate prin Regăsire (RAG), optimizând eficiența și reducând costurile în regăsirea datelor bazată pe in...
Large Language Model Meta AI (LLaMA) este un model de procesare avansată a limbajului natural dezvoltat de Meta. Cu până la 65 de miliarde de parametri, LLaMA e...