LangGraph

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.

Ce este LangGraph?

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.

Concepte cheie

Graful stateful

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.

Noduri

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.

Muchii

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.

Caracteristici principale

Cicluri și bifurcări

LangGraph permite implementarea de bucle și condiționale în aplicațiile tale, oferind mai multă flexibilitate și control asupra fluxului de calcule.

Persistență

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.

Om-în-buclă

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.

Suport pentru streaming

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.

Integrare cu LangChain

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.

Instalare

Pentru a instala LangGraph, poți folosi următoarea comandă:

pip install -U langgraph

Pentru versiunea JavaScript, folosește:

npm install @langchain/langgraph

Cazuri de utilizare

Fluxuri de lucru agent și multi-agent

LangGraph este ideal pentru crearea de fluxuri de lucru care implică mai mulți agenți sau actori, fiecare îndeplinind sarcini specifice și luând decizii coordonate.

Gestionarea sarcinilor complexe

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.

Colaborare om-agent

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.

Întrebări frecvente

Ce este LangGraph?

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.

Cu ce diferă LangGraph de LangChain?

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.

Care sunt principalele caracteristici ale LangGraph?

Caracteristicile cheie includ cicluri și bifurcări, persistența stării, suport om-în-buclă, ieșiri în streaming și integrare perfectă cu LangChain și LangSmith.

Cine ar trebui să folosească LangGraph?

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.

Încearcă LangGraph cu FlowHunt

Începe să construiești propriile soluții AI și fluxuri de lucru dinamice folosind LangGraph și platforma intuitivă FlowHunt.

Află mai multe

LangChain

LangChain

LangChain este un framework open-source pentru dezvoltarea aplicațiilor alimentate de Modele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM-uri), simplificând integrarea LLM...

2 min citire
LangChain LLM +4
LazyGraphRAG

LazyGraphRAG

LazyGraphRAG este o abordare inovatoare a Generării Augmentate prin Regăsire (RAG), optimizând eficiența și reducând costurile în regăsirea datelor bazată pe in...

5 min citire
RAG AI +4
Large Language Model Meta AI (LLaMA)

Large Language Model Meta AI (LLaMA)

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...

2 min citire
AI Language Model +6