LangChain vs LangGraph: Differenze tra framework

Con l’avvento dei LLM, nuovi strumenti dedicati all’orchestrazione di agenti e tecnologie che usano l’intelligenza artificiale hanno cominciato a emergere: tra questi, ci sono LangChain e LangGraph. Entrambi mirano a semplificare l’interazione con i modelli di linguaggio, ma presentano approcci e caratteristiche distintive. In questo post, raccontiamo quali.

Intro

LangChain è un framework open-source progettato per aiutare chi sviluppa a costruire applicazioni utilizzando LLM. Consente la composizione di più modelli a catena, la gestione dei prompt, la concatenazione dei compiti e la comunicazione con fonti di dati esterne. È particolarmente adatto per applicazioni come chatbot e flussi di lavoro che prevedono l’elaborazione dei dati.

LangGraph, sebbene più recente, si concentra sulla gestione di flussi di lavoro complessi e pipeline di dati. Si distingue per l’approccio dichiarativo, in cui i compiti e la logica sono rappresentati in una struttura basata su grafi, rendendolo particolarmente utile per chi desidera visualizzare le dipendenze e il controllo del flusso nelle applicazioni basate su LLM.

Esempio di caso d’uso

• LangChain: la creazione di un assistente virtuale è un esempio piuttosto comune, perché con LangChain è possibile gestire le richieste degli utenti mantenendo il contesto delle conversazioni. Questo richiede la concatenazione di diversi compiti per fornire risposte pertinenti.

• LangGraph: un esempio è l’analisi di un task manager o di a piattaforma di social network, dove è necessario visualizzare le relazioni tra diverse entità o utenti. LangGraph consente di gestire delle attività più complesse che possono adattarsi a condizioni variabili.

Componenti Principali

Proviamo a descrivere l’architettura tipo di questi due framework, per far capire meglio il loro funzionamento:

LangChain

LangChain è un framework open-source progettato per facilitare la creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). La sua architettura modulare consente agli sviluppatori di costruire catene complesse che integrano modelli linguistici con dati esterni e logica personalizzata.

Architettura di LangChain

L’architettura di LangChain si basa su diversi componenti chiave:

• Chain: le catene sono il cuore di questo framework e rappresentano una sequenza di operazioni che trasformano un input in un output. Ognuna di esse può includere vari passaggi, come la pre-elaborazione dei dati, la comunicazione con dei LLM e la post-elaborazione dei risultati.

• Agenti: questi orchestrano i flussi di lavoro all’interno delle diverse chain, decidendo quali strumenti utilizzare e come combinare i risultati ottenuti.

• Strumenti: LangChain offre diversi strumenti per eseguire compiti specifici, come interrogare database o applicare modelli linguistici. Questi strumenti possono essere facilmente integrati per migliorare le funzionalità dell’applicazione.

• Memoria: questa risorsa è fondamentale per mantenere il contesto tra le varie fasi del processo. Permette agli agenti di prendere decisioni più informate basate sulle interazioni precedenti, migliorando così la coerenza e la pertinenza delle risposte generate.

Funzionamento

In un tipico flusso di lavoro con LangChain, un agente recupera dati rilevanti utilizzando gli strumenti disponibili, li passa a un modello linguistico per l’elaborazione e valuta l’output. Questo processo può essere iterato, consentendo a chi sviluppa di affinare continuamente le risposte e adattarsi alle esigenze degli utenti.

La modularità dell’architettura consente di aggiungere facilmente nuove funzionalità o migliorare le prestazioni del sistema senza dover riprogettare l’intero framework. Inoltre, LangChain supporta una vasta gamma di modelli pre-addestrati, permettendo agli utenti di scegliere il modello più adatto alle loro esigenze specifiche.

LangGraph

In questo caso, LangGraph sfrutta la sua natura a grafo per poter gestire le varie attività; infatti, è composto da nodi, che rappresentano i blocchi fondamentali della struttura, dal momento che ogni nodo è responsabile dell’esecuzione di funzioni specifiche, come l’elaborazione degli input o l’esecuzione di calcoli.

Sta a chi sviluppa definire i ruoli e le capacità di ciascun nodo per creare flussi di lavoro complessi che soddisfano le esigenze specifiche delle proprie applicazioni.

Architettura

Questi nodi, sono poi collegati tra loro da archi, che definiscono i canali di comunicazione, stabilendo il flusso delle informazioni e l’ordine di esecuzione. Questo consente una gestione chiara e controllata delle interazioni tra gli agenti, facilitando la coordinazione necessaria per applicazioni complesse.

Ultimo, ma non ultimo, c’è lo stato: con LangGraph, ogni nodo rappresenta un passo computazionale discreto, mentre il grafo ha bisogno di mantenere le informazioni circa l’evoluzione dei vari nodi che cambiano durante l’intero processo.

Sintesi delle Differenze

Conclusione

Sia LangChain che LangGraph offrono soluzioni potenti per lavorare con modelli linguistici, ma si rivolgono a esigenze diverse. LangChain rimane ideale per chi ha bisogno di personalizzare il proprio flusso di lavoro, composto da elementi che lavorano in catena e la cui gestione dello stato non è rilevante, mentre LangGraph è adatto per attività più complesso e use case che prevedono l’uso di multi-agent.