LangGraph

LangGraph, Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) kullanarak durumsal, çok aktörlü uygulamalar geliştirmek için tasarlanmış gelişmiş bir kütüphanedir. LangChain Inc tarafından geliştirilen LangGraph, döngüsel hesaplama yetenekleri sunarak LangChain kütüphanesinin yeteneklerini genişletir. Bu sayede bir LLM’nin bir döngü içinde çalışarak her adımda kararlar aldığı karmaşık, ajan benzeri davranışlar oluşturulabilir.

LangGraph nedir?

LangGraph, geliştiricilerin birden fazla aktör ve adımdan oluşan karmaşık iş akışları oluşturmasını sağlayan güçlü bir araçtır. LangChain’de kullanılan geleneksel Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafiklerin (DAG) aksine, LangGraph döngüleri destekleyerek tekrarlanan karar alma ve durum yönetimi gerektiren uygulamalar için idealdir.

Temel Kavramlar

Durumsal Grafik

Durumsal grafik, LangGraph’in temel kavramıdır. Grafikteki her düğüm bir hesaplama adımını temsil eder ve grafik, hesaplama ilerledikçe güncellenen bir durumu korur. Bu durumsal yapı, daha dinamik ve esnek iş akışlarına imkân tanır.

Düğümler

Düğümler, bir LangGraph’in temel yapı taşlarıdır. Her düğüm, girdi işleme, karar verme veya harici API’lerle etkileşim gibi belirli bir işlev veya hesaplama gerçekleştirir.

Kenarlar

Kenarlar, düğümleri birbirine bağlar ve grafikteki hesaplama akışını tanımlar. LangGraph, koşullu kenarları destekleyerek akışın mevcut duruma göre dinamik olarak değişmesini sağlar.

Temel Özellikler

Döngüler ve Dallanma

LangGraph, uygulamalarınızda döngüler ve koşullu yapıları uygulamanıza olanak tanır; bu da hesaplama akışını daha esnek ve kontrollü yönetmenizi sağlar.

Kalıcılık

LangGraph’in öne çıkan özelliklerinden biri yerleşik kalıcılığıdır. Her adım sonunda durumu otomatik olarak kaydeder; bu da hata kurtarma, insan katılımlı iş akışları ve farklı işlemler için geçmiş durumlara geri dönmeyi mümkün kılar.

İnsan Katılımı

LangGraph, grafik yürütmesinde kesintilere izin vererek insan-ajan iş birliğini destekler. Kullanıcılar, ajanın planladığı bir sonraki adımı onaylayabilir veya düzenleyebilir; böylece daha iyi kontrol ve güvenilirlik sağlanır.

Akış Desteği

Daha iyi bir kullanıcı deneyimi için LangGraph, çıktıların hem token token hem de ara adımlar için akış olarak iletilmesini yerel olarak destekler; böylece dinamik ve etkileşimli kullanıcı etkileşimleri sunar.

LangChain ile Entegrasyon

LangGraph bağımsız olarak kullanılabilse de, LangChain ve LangSmith ile sorunsuz bir şekilde entegre olur; böylece LLM tabanlı uygulamalar oluşturmak ve yönetmek için kapsamlı bir paket sunar.

Kurulum

LangGraph’i kurmak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

pip install -U langgraph

JavaScript sürümü için ise:

npm install @langchain/langgraph

Kullanım Alanları

Ajan ve Çoklu Ajan İş Akışları

LangGraph, birden fazla ajan veya aktörün belirli görevleri yerine getirdiği ve kararlar aldığı iş akışlarının oluşturulması için idealdir.

Karmaşık Görev Yönetimi

LangGraph’in döngüleri ve durum kalıcılığını desteklemesi, karmaşık karar alma ve hata kurtarma mekanizmaları gerektiren uygulamalar için mükemmeldir.

İnsan-Ajan İş Birliği

Yerleşik insan katılımı desteği sayesinde LangGraph, ajanların insan kullanıcılarla etkili bir şekilde iş birliği yapmasını sağlar ve yüksek güvenilirlik ile kontrol gerektiren uygulamalar için uygundur.