
LangChain
LangChain là một framework mã nguồn mở giúp phát triển các ứng dụng sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), đơn giản hóa việc tích hợp các LLM mạnh mẽ như GPT-3.5 v...
LangGraph là công cụ mạnh mẽ để tạo ra các quy trình động, có trạng thái, đa tác nhân với LLMs, hỗ trợ chu trình, phân nhánh, lưu trữ trạng thái và hợp tác giữa người và tác tử.
LangGraph là một thư viện tiên tiến được thiết kế để xây dựng các ứng dụng đa tác nhân, có trạng thái sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Được phát triển bởi LangChain Inc, LangGraph mở rộng khả năng của thư viện LangChain bằng việc giới thiệu các khả năng tính toán theo chu trình. Điều này cho phép tạo ra các hành vi phức tạp giống như tác tử, nơi LLM có thể hoạt động theo vòng lặp, đưa ra quyết định ở mỗi bước.
LangGraph là một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà phát triển tạo ra các quy trình phức tạp bao gồm nhiều tác nhân và bước thực hiện. Khác với các Đồ Thị Có Hướng Không Chu Trình (DAG) truyền thống trong LangChain, LangGraph hỗ trợ chu trình, rất lý tưởng cho các ứng dụng cần ra quyết định lặp lại và quản lý trạng thái.
Đồ thị có trạng thái là khái niệm cốt lõi của LangGraph. Mỗi nút trong đồ thị đại diện cho một bước tính toán, và đồ thị duy trì trạng thái được cập nhật khi quá trình tính toán tiến triển. Tính chất có trạng thái này giúp quy trình linh hoạt và động hơn.
Nút là thành phần cơ bản của một LangGraph. Mỗi nút thực hiện một chức năng hoặc phép tính cụ thể, như xử lý đầu vào, ra quyết định hoặc tương tác với các API bên ngoài.
Các cạnh kết nối các nút và xác định luồng tính toán trong đồ thị. LangGraph hỗ trợ các cạnh có điều kiện, cho phép luồng thay đổi linh hoạt dựa trên trạng thái hiện tại.
LangGraph cho phép bạn triển khai các vòng lặp và điều kiện trong ứng dụng, mang lại sự linh hoạt và kiểm soát lớn hơn với luồng tính toán.
Một trong những tính năng nổi bật của LangGraph là khả năng lưu trữ trạng thái tích hợp sẵn. Nó tự động lưu trạng thái sau mỗi bước, hỗ trợ phục hồi lỗi, quy trình có sự tham gia của con người và thậm chí quay lại trạng thái trước đó để thực hiện các hành động khác nhau.
LangGraph hỗ trợ cộng tác giữa con người và tác tử bằng cách cho phép tạm dừng thực thi đồ thị. Người dùng có thể phê duyệt hoặc chỉnh sửa hành động tiếp theo mà tác tử dự định thực hiện, đảm bảo kiểm soát và độ tin cậy cao hơn.
Để nâng cao trải nghiệm người dùng, LangGraph tích hợp sẵn hỗ trợ xuất kết quả dạng luồng, cả từng token và cho các bước trung gian, mang lại tương tác động và trực quan.
Dù có thể sử dụng độc lập, LangGraph tích hợp mượt mà với LangChain và LangSmith, cung cấp một bộ công cụ toàn diện để xây dựng và quản lý các ứng dụng dựa trên LLMs.
Để cài đặt LangGraph, bạn có thể dùng lệnh sau:
pip install -U langgraph
Với phiên bản JavaScript, sử dụng:
npm install @langchain/langgraph
LangGraph lý tưởng để xây dựng các quy trình có nhiều tác tử hoặc tác nhân tham gia, mỗi người thực hiện các nhiệm vụ và ra quyết định một cách phối hợp.
Khả năng xử lý chu trình và lưu trữ trạng thái của LangGraph làm cho nó rất phù hợp cho các ứng dụng cần ra quyết định phức tạp và cơ chế phục hồi lỗi hiệu quả.
Với tính năng hỗ trợ con người trong vòng lặp, LangGraph đảm bảo tác tử có thể hợp tác hiệu quả với người dùng, phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu độ tin cậy và kiểm soát cao.
LangGraph là một thư viện do LangChain Inc phát triển để xây dựng các ứng dụng đa tác nhân, có trạng thái với LLMs. Nó mang đến khả năng tính toán tuần hoàn, cho phép quy trình phức tạp và các hành vi giống tác tử.
Trong khi LangChain dựa trên Đồ Thị Có Hướng Không Chu Trình (DAG), LangGraph hỗ trợ chu trình, lưu trữ trạng thái và quản lý trạng thái động, phù hợp cho các quy trình phức tạp, lặp lại.
Các tính năng nổi bật gồm có chu trình và phân nhánh, lưu trữ trạng thái, hỗ trợ con người trong vòng lặp, xuất dữ liệu dạng luồng, và tích hợp mượt mà với LangChain và LangSmith.
LangGraph phù hợp cho các nhà phát triển xây dựng quy trình AI nâng cao, đặc biệt là những người cần phối hợp đa tác tử, hợp tác người-tác tử, và phục hồi lỗi mạnh mẽ.
Bắt đầu xây dựng giải pháp AI và quy trình động của riêng bạn với LangGraph và nền tảng trực quan của FlowHunt.
LangChain là một framework mã nguồn mở giúp phát triển các ứng dụng sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), đơn giản hóa việc tích hợp các LLM mạnh mẽ như GPT-3.5 v...
LazyGraphRAG là một phương pháp tiếp cận sáng tạo cho Retrieval-Augmented Generation (RAG), tối ưu hóa hiệu quả và giảm chi phí trong truy xuất dữ liệu do AI đi...
Khám phá các yêu cầu GPU thiết yếu cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), bao gồm nhu cầu huấn luyện và suy luận, thông số phần cứng, và cách chọn GPU phù hợp để tối ư...