在大模型（LLM）技术日新月异的今天，如何高效、灵活地开发基于LLM的应用程序成为开发者们关注的焦点。LangChain 和 LangGraph 正是解决这一问题的两大利器。本文将深入探讨 LangChain 与 LangGraph 的核心概念、区别、以及实际应用，帮助读者理解如何利用它们构建强大的AI应用。
LangChain：大模型应用的基石
LangChain 是一个开源框架，旨在简化基于LLM的应用程序的开发流程。它通过将多个步骤、工具和记忆模块链接在一起，使得开发者能够构建更加复杂、功能强大的AI应用，而不仅仅局限于简单的问答或文本生成。可以将其理解为大模型应用的”基础设施”，提供了一系列工具和模块，帮助开发者更高效地利用LLM的能力。
核心功能包括：
- 数据连接与处理： LangChain 提供了Document Loader，Text Splitter等工具，可以将各种来源的文档加载并分割成适合LLM处理的块。例如，针对一个复杂的财务报告PDF文档，LangChain可以先使用Document Loader加载PDF，然后使用Text Splitter将其分割成小的文本块，以便后续的语义搜索和摘要生成。
- 链式调用与编排： LangChain 允许开发者将多个LLM调用、工具调用和数据处理步骤链接成一个链（Chain）。这种链式结构使得开发者能够构建复杂的推理流程和任务。例如，一个自动客服系统，可以先使用LLM识别用户意图，然后调用外部API查询相关信息，最后再次使用LLM生成回复，整个过程通过LangChain链式调用无缝衔接。
- 记忆与上下文管理： LangChain 提供了Memory模块，用于存储和管理对话历史和其他相关信息，使得LLM能够记住之前的交互内容，并在后续的交互中利用这些信息。例如，在一个聊天机器人应用中，LangChain的Memory模块可以记住用户之前的提问和偏好，从而提供更加个性化的服务。
- 工具集成与调用： LangChain 能够与各种外部工具集成，例如搜索引擎、数据库、API等，使得LLM能够访问和利用外部数据。例如，开发者可以使用LangChain将LLM与Google Search API集成，让LLM能够实时搜索互联网信息，从而回答更加复杂的问题。
LangChain 的强大之处在于其灵活性和可扩展性。开发者可以根据自己的需求选择不同的模块和工具，并将它们组合成各种不同的链，从而构建各种各样的AI应用。
LangGraph：构建具有复杂工作流的AI Agent
LangGraph 是构建在 LangChain 之上的一个框架，专注于创建具有状态、多步骤和分支工作流的 AI Agents。 可以将其理解为大模型应用的”流程控制中心”，用于定义和管理AI Agent的执行流程。它允许开发者构建复杂的决策树、循环流程和状态转换，使得AI Agent能够更加智能地执行任务。
核心概念包括：
- 节点（Node）： 代表工作流中的一个步骤或任务。每个节点可以包含一个LLM调用、一个工具调用或一个数据处理步骤。
- 边（Edge）： 定义节点之间的连接关系。边可以是有条件的或无条件的，用于控制工作流的执行流程。
- 图（Graph）： 由节点和边组成的网络，用于定义整个工作流的逻辑。
- 状态（State）： 用于存储工作流的中间状态和数据。状态可以在节点之间传递，使得Agent能够记住之前的执行结果，并在后续的步骤中利用这些信息。
LangGraph 的关键优势在于其能够构建复杂、动态的工作流。例如，可以利用 LangGraph 构建一个自动代码审查Agent，它首先接收用户提交的代码，然后使用LLM进行代码审查，如果发现问题，则返回给用户要求修改，否则就生成审查报告。整个过程可以循环进行，直到代码符合要求。
LangChain 与 LangGraph 的区别与联系
LangChain 和 LangGraph 都是用于构建基于LLM的应用程序的框架，但它们的设计目标和适用场景有所不同。
- LangChain 专注于提供各种工具和模块，用于连接数据、编排LLM调用、管理记忆和集成工具。它提供了一套完整的工具箱，帮助开发者快速构建各种AI应用。
- LangGraph 专注于构建具有复杂工作流的AI Agent。它提供了一种图形化的方式来定义和管理Agent的执行流程，使得开发者能够构建更加智能、灵活的Agent。
可以将 LangChain 视为构建AI应用的”积木”，而 LangGraph 则是用于组装这些积木的”蓝图”。 LangGraph 通常会利用 LangChain 提供的各种工具和模块，例如LLM调用、工具调用和记忆模块，来构建其工作流中的节点。
例如，在一个自动文档摘要Agent中，可以使用 LangChain 的Document Loader加载文档，使用Text Splitter分割文档，使用LLM生成摘要。然后，可以使用 LangGraph 定义Agent的工作流，例如，先加载文档，然后分割文档，然后生成摘要，最后返回摘要。
总而言之，LangChain 是基础，LangGraph 是增强。如果你需要构建简单的AI应用，可以使用 LangChain。如果你需要构建具有复杂工作流的AI Agent，可以使用 LangGraph。
实际应用案例
- 智能客服机器人：使用 LangChain 连接客户知识库和历史对话数据，使用LLM理解用户意图，然后使用 LangGraph 定义对话流程，例如，先问候用户，然后识别用户意图，然后查询相关信息，最后生成回复。
- 自动化内容生成：使用 LangChain 连接各种数据源，例如新闻网站、社交媒体和博客，使用LLM生成文章标题、正文和摘要，然后使用 LangGraph 定义内容生成流程，例如，先收集数据，然后生成标题，然后生成正文，最后生成摘要。
- 代码生成与调试助手： 使用 LangChain 集成代码编辑器和编译器，LLM 理解开发者需求，生成代码片段或提供调试建议。结合 LangGraph 可以实现更复杂的流程，例如自动完成测试用例的生成，或者根据错误信息自动尝试修复代码。
- 金融风险评估系统： 使用 LangChain 连接市场数据源、企业财务数据和信用评级机构信息，LLM 分析数据评估风险等级。使用 LangGraph 可以构建更复杂的决策流程，例如，如果风险等级较高，则触发进一步的风险评估，或者自动调整投资组合。
- 医疗诊断辅助系统： 使用 LangChain 连接病历数据、医学影像数据和医学知识库，LLM 分析数据辅助医生进行诊断。 使用 LangGraph 可以构建更复杂的诊断流程，例如，根据患者的症状，自动推荐相关的检查项目，或者根据检查结果，自动给出可能的诊断结果。
如何选择 LangChain 或 LangGraph
选择 LangChain 或 LangGraph 取决于你的项目需求：
- 选择 LangChain 如果： 你需要构建一个相对简单的 LLM 应用，例如问答系统、文本摘要工具或内容生成器。 你需要快速原型并探索不同的 LLM 功能和集成。 你只需要一个灵活的框架来连接数据源、编排 LLM 调用和集成工具。
- 选择 LangGraph 如果： 你需要构建一个复杂的、具有状态的工作流，涉及多个步骤和决策点。 你需要构建一个能够记住历史并根据上下文进行调整的 AI Agent。 你需要精细地控制 AI Agent 的执行流程，例如循环、分支和重试。
在许多情况下，LangChain 和 LangGraph 可以协同工作，LangChain 提供构建模块，而 LangGraph 提供流程编排。
总结与展望
LangChain 和 LangGraph 是构建基于LLM的应用程序的两大利器。 LangChain 提供了一套完整的工具箱，帮助开发者快速构建各种AI应用。 LangGraph 提供了一种图形化的方式来定义和管理Agent的执行流程，使得开发者能够构建更加智能、灵活的Agent。 随着大模型技术的不断发展，相信 LangChain 和 LangGraph 将会在AI应用开发领域发挥越来越重要的作用。它们为开发者提供了强大的工具，帮助他们将LLM的能力转化为实际的应用价值。 掌握 LangChain 和 LangGraph，将使开发者在大模型时代更具竞争力。