LangChain vs. LangGraph：大模型应用框架选择指南

在构建基于大型语言模型（LLM）的应用时，选择合适的框架至关重要。目前，LangChain和LangGraph是两个备受关注的选择。本文将深入探讨这两个框架，分析它们的核心概念、工作流程、状态管理、灵活性以及代码复杂度，帮助您根据实际应用需求做出明智的选择。我们将围绕工作流结构、状态管理、灵活性和代码复杂度这四个关键方面，深入比较LangChain和LangGraph。

LangChain：DAG 式 LLM 应用的利器

LangChain是一个流行的框架，专为使用线性或有向无环图（DAG）风格的工作流构建LLM驱动的应用而设计。它提供了一系列预构建的组件和实用工具，可以快速构建原型。可以将LangChain视为一个管道执行器：每个任务（或“链”）按照特定的顺序发生，输出传递到下一步。虽然它支持一些简单的分支，但LangChain最适合于简单的、单次通过的工作流，没有循环或迭代。

例如，一个典型的LangChain应用可能包括以下步骤：

输入接收： 接收用户输入的问题。
检索增强： 使用向量数据库检索相关文档。
提示工程： 将问题和检索到的文档组合成一个提示。
LLM 调用： 将提示传递给LLM，例如 GPT-3 或 Llama 2。
输出解析： 解析LLM的输出并将其返回给用户。

这个流程是线性的，每个步骤都依赖于前一个步骤的输出。LangChain的优势在于其简洁性和易用性，特别适合快速构建和部署相对简单的 LLM 应用。它的模块化设计允许开发者轻松地集成各种组件，例如不同的 LLM、向量数据库和提示模板。

然而，LangChain在处理需要循环、条件分支或更复杂逻辑的场景时，可能会显得力不从心。这时，LangGraph的优势就显现出来了。

LangGraph：图式工作流的强大引擎

与LangChain不同，LangGraph旨在处理图式工作流，该工作流包括分支、合并、循环、周期和动态条件。它是专门为复杂的工作流程设计的，特别是那些需要动态逻辑和迭代的应用。LangGraph更像是一个图神经网络的执行器，允许开发者定义节点和边，并控制数据在图中的流动。

考虑一个需要多次迭代才能完成的任务，例如：

初始状态： 应用接收一个复杂的问题。
步骤 1： 使用 LLM 分析问题并确定解决问题的最佳策略。
步骤 2： 基于策略，选择合适的工具（例如，搜索引擎、数据库或计算器）。
步骤 3： 使用所选工具执行相应的操作。
循环： 检查操作结果是否满足需求。如果未满足，则返回步骤 2 并重复执行，直到满足需求或达到最大迭代次数。

在这种情况下，使用LangChain实现将会非常复杂，需要大量的自定义代码。而LangGraph可以直接以图形的方式表示这种循环逻辑，简化了开发过程。LangGraph提供了强大的状态管理机制，可以在迭代之间保持应用的状态，从而实现更复杂的交互。

工作流结构对比：线性 vs. 图形

LangChain的核心在于其线性或 DAG 结构，流程相对固定，适合处理流程化的任务。每个步骤都依赖于前一步骤的输出，并且按照预定的顺序执行。这种结构简洁明了，易于理解和调试，但同时也限制了其灵活性。

相反，LangGraph采用图形结构，允许开发者定义更复杂的流程，包括分支、循环和条件判断。每个节点都可以独立执行，并且可以根据不同的条件跳转到不同的节点。这种结构更加灵活，可以处理更复杂的任务，但也增加了开发的复杂性。

举个例子，假设你需要构建一个智能客服机器人，它可以处理用户的各种问题。

使用 LangChain，你可以构建一个简单的问答流程：用户提问 -> 检索知识库 -> LLM 回答。
使用 LangGraph，你可以构建一个更复杂的流程：用户提问 -> LLM 分析问题 -> 根据问题类型选择不同的处理路径（例如，常见问题直接回答，复杂问题转人工客服）。

LangGraph 的图形结构使得你可以根据问题的复杂程度，动态地调整处理流程，从而提高客服机器人的效率和准确性。

状态管理：LangChain 的简易性与 LangGraph 的精细控制

状态管理是指在应用运行过程中，如何存储和更新应用的状态信息。对于 LLM 应用来说，状态管理至关重要，因为它允许应用记住之前的交互，并根据之前的交互做出相应的反应。

LangChain的状态管理相对简单，通常通过变量或上下文传递信息。这种方法简单易用，但缺乏精细的控制。当需要在多个步骤之间共享和更新状态信息时，可能会变得复杂。

LangGraph提供了更强大的状态管理机制。它允许开发者定义一个状态对象，并在图形中的各个节点之间传递和更新该状态对象。LangGraph还提供了内置的状态管理工具，例如版本控制和回滚，可以帮助开发者更好地管理应用的状态。

例如，在一个电商推荐系统中，你需要记住用户的浏览历史、购买历史和偏好。

使用 LangChain，你可能需要手动将这些信息存储在变量中，并在每个步骤中传递这些变量。
使用 LangGraph，你可以定义一个包含用户信息的的状态对象，并在推荐流程的各个节点之间传递和更新该状态对象。

LangGraph 的状态管理机制可以让你更方便地跟踪用户的行为，并根据用户的行为进行个性化推荐。

灵活性：LangChain 的快速原型与 LangGraph 的深度定制

LangChain以其广泛的预构建组件和实用工具而闻名，可以快速构建原型。它提供了对各种 LLM、向量数据库和提示模板的集成，使得开发者可以轻松地构建和部署 LLM 应用。然而，这种便利性也意味着灵活性受到一定的限制。

LangGraph提供了更高的灵活性，允许开发者深度定制应用的各个方面。开发者可以自定义节点、边和状态管理机制，以满足特定的需求。这种灵活性使得LangGraph非常适合构建复杂的、定制化的 LLM 应用。

假设你需要构建一个内容生成应用，它可以根据用户的输入生成不同风格的文章。

使用 LangChain，你可以使用预定义的提示模板和 LLM 来生成文章，但你可能无法完全控制文章的风格。
使用 LangGraph，你可以自定义节点来处理不同的风格生成任务，并使用不同的 LLM 或微调模型来生成不同风格的文章。

LangGraph 的深度定制能力使得你可以根据用户的需求，生成具有独特风格的文章。

代码复杂度：LangChain 的简洁易懂与 LangGraph 的精巧设计

LangChain的代码相对简洁易懂，易于上手。其线性结构和预构建组件使得开发者可以快速构建和部署应用，而无需深入了解底层细节。这使得LangChain非常适合初学者和快速原型开发。

LangGraph的代码复杂度较高，需要开发者对图形结构和状态管理有一定的了解。然而，这种复杂性也带来了更高的灵活性和可控性。LangGraph的代码设计更加精巧，可以更好地组织和管理复杂的逻辑。

以下是一个简单的例子，说明了 LangChain 和 LangGraph 在代码复杂度上的差异。

LangChain (简化的问答流程):

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator

# 加载文档
loader = TextLoader("my_document.txt")
documents = loader.load()

# 创建索引
index = VectorstoreIndexCreator().from_documents(documents)

# 创建问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=index.vectorstore.as_retriever())

# 提问
query = "What is the document about?"
print(qa.run(query))

LangGraph (简化的判断流程):

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from typing import TypedDict, List

class GraphState(TypedDict):
    messages: List[str]

def decide_next_step(state: GraphState):
    # 简化判断逻辑
    if "问题已解决" in state["messages"][-1]:
        return "end"
    else:
        return "generate"

prompt_template = PromptTemplate.from_template("根据之前的信息：{messages}，生成下一步的信息，或回答'问题已解决'")
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt_template)

def generate_message(state: GraphState):
  response = llm_chain.invoke(state)
  return {"messages": state["messages"] + [response["text"]]}


graph = StateGraph(GraphState)
graph.add_node("generate", generate_message)
graph.set_entry_point("generate")
graph.add_conditional_edges("generate", decide_next_step, {"end": END, "generate": "generate"})

app = graph.compile()

inputs = {"messages": ["用户提问：你好？"]}
result = app.invoke(inputs)
print(result)

可以看到，即使是简单的流程，LangGraph的代码也比LangChain更复杂，需要更多的配置和定义。但LangGraph的灵活性也更高，可以实现更复杂的逻辑。

总结：根据需求选择合适的工具

LangChain和LangGraph都是强大的 LLM 应用框架，但它们的设计目标和适用场景有所不同。

选择 LangChain 的场景：
- 需要快速构建原型，验证想法。
- 应用流程相对简单，没有复杂的循环或条件分支。
- 对灵活性要求不高，可以使用预构建的组件和工具。
选择 LangGraph 的场景：
- 需要构建复杂的应用，例如智能代理、对话机器人或自动化工作流程。
- 应用流程需要循环、条件分支或动态调整。
- 需要精细的状态管理和深度定制。

总而言之，LangChain适用于快速原型开发和简单的 LLM 应用，而LangGraph适用于构建复杂的、定制化的 LLM 应用。在选择框架时，请根据您的实际需求和技术栈，做出明智的选择。希望本文的比较分析能够帮助您更好地理解LangChain和LangGraph，并在您的 LLM 应用开发之旅中做出更明智的决策。记住，最佳选择取决于项目的具体需求和您的开发团队的专业知识。

LangChain vs. LangGraph：大模型应用框架选择指南