LangChain y LangGraph - AWS Guía prescriptiva
Características clave de y LangChainLangGraphCuándo usar LangChain y LangGraphEnfoque de implementación para y LangChainLangGraphEjemplo real de y LangChainLangGraph

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LangChain y LangGraph

LangChaines uno de los marcos más consolidados en el ecosistema de la IA de las agencias. LangGraphamplía sus capacidades para admitir flujos de trabajo de agentes complejos y detallados, tal y como se describe en el blog. LangChain En conjunto, proporcionan una solución integral para crear agentes de IA autónomos sofisticados con amplias capacidades de orquestación para un funcionamiento independiente.

Características clave de y LangChainLangGraph

LangChaine LangGraph incluyen las siguientes características clave:

  • Ecosistema de componentes: amplia biblioteca de componentes prediseñados para diversas capacidades de agentes autónomos, lo que permite el rápido desarrollo de agentes especializados. Para obtener más información, consulte la Documentación de LangChain.

  • Selección de modelos de base: Support para diversos modelos de base, incluidos Anthropic Claude, modelos Amazon Nova (Premier, Pro, Lite y Micro) en Amazon Bedrock y otros para diferentes capacidades de razonamiento. Para obtener más información, consulte Entradas y salidas en la LangChain documentación.

  • Integración de la API LLM: interfaces estandarizadas para varios proveedores de servicios de modelos de lenguaje grandes (LLM), incluido Amazon BedrockOpenAI, y otros para una implementación flexible. Para obtener más información, consulte LLMs en la documentación del LangChain.

  • Procesamiento multimodal: soporte integrado para el procesamiento de texto, imágenes y audio para permitir interacciones multimodales ricas entre agentes autónomos. Para obtener más información, consulte Multimodalidad en la documentación. LangChain

  • Flujos de trabajo basados en gráficos: LangGraph permiten definir comportamientos complejos de agentes autónomos como máquinas de estados, lo que respalda una sofisticada lógica de decisiones. Para obtener más información, consulte el anuncio de LangGraphPlatform GA.

  • Abstracciones de memoria: múltiples opciones para la gestión de la memoria a corto y largo plazo, algo esencial para los agentes autónomos que mantienen el contexto a lo largo del tiempo. Para obtener más información, consulte Cómo añadir memoria a los chatbots en la LangChain documentación.

  • Integración de herramientas: amplio ecosistema de integraciones de herramientas en varios servicios y APIs que amplía las capacidades de los agentes autónomos. Para obtener más información, consulte las herramientas en la LangChain documentación.

  • LangGraph plataforma: solución gestionada de implementación y supervisión para entornos de producción, que admite agentes autónomos de larga duración. Para obtener más información, consulte el anuncio de LangGraphPlatform GA.

Cuándo usar LangChain y LangGraph

LangChainy LangGraph son especialmente adecuados para escenarios de agentes autónomos, que incluyen:

  • Flujos de trabajo complejos de razonamiento de varios pasos que requieren una orquestación sofisticada para una toma de decisiones autónoma

  • Proyectos que necesitan acceso a un gran ecosistema de componentes e integraciones prediseñados para diversas capacidades autónomas

  • Equipos con una infraestructura y experiencia Python en aprendizaje automático (ML) existentes que desean crear sistemas autónomos

  • Casos de uso que requieren una gestión del estado compleja en sesiones de agentes autónomos de larga duración

Enfoque de implementación para y LangChainLangGraph

LangChainy LangGraph proporcionar un enfoque de implementación estructurado para las partes interesadas de la empresa, tal como se detalla en la LangGraphdocumentación. El marco permite a las organizaciones:

  • Defina gráficos de flujo de trabajo sofisticados que representen los procesos empresariales.

  • Cree patrones de razonamiento de varios pasos con puntos de decisión y lógica condicional.

  • Integre las capacidades de procesamiento multimodal para gestionar diversos tipos de datos.

  • Implemente el control de calidad mediante mecanismos integrados de revisión y validación.

Este enfoque basado en gráficos permite a los equipos empresariales modelar procesos de decisión complejos como flujos de trabajo autónomos. Los equipos tienen una visibilidad clara de cada paso del proceso de razonamiento y la capacidad de auditar las vías de toma de decisiones.

Ejemplo real de y LangChainLangGraph

Vodafoneha implementado agentes autónomos que utilizan LangChain (yLangGraph) para mejorar sus flujos de trabajo de operaciones e ingeniería de datos, como se detalla en su estudio de caso LangChain empresarial. Crearon asistentes de IA internos que supervisan de forma autónoma las métricas de rendimiento, recuperan información de los sistemas de documentación y presentan información útil, todo ello mediante interacciones en lenguaje natural.

La Vodafone implementación utiliza cargadores de documentos LangChain modulares, integración vectorial y soporte para múltiples LLMs (OpenAI, LLaMA 3 yGemini) para crear prototipos y comparar rápidamente estas canalizaciones. Luego, solían LangGraph estructurar la organización multiagente mediante el despliegue de subagentes modulares. Estos agentes realizan tareas de recopilación, procesamiento, resumen y razonamiento. LangGraphintegraron estos agentes APIs en sus sistemas en la nube.