LangChain and LangGraph - AWS Conseils prescriptifs
Principales caractéristiques de LangChain et LangGraphQuand utiliser LangChain et LangGraphApproche de mise en œuvre pour LangChain et LangGraphExemple concret de et LangChainLangGraph

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

LangChain and LangGraph

LangChainest l'un des frameworks les plus établis de l'écosystème de l'IA agentique. LangGraphétend ses fonctionnalités pour prendre en charge les flux de travail complexes et dynamiques des agents, comme décrit dans le LangChainblog. Ensemble, ils fournissent une solution complète pour créer des agents IA autonomes sophistiqués dotés de riches capacités d'orchestration pour un fonctionnement indépendant.

Principales caractéristiques de LangChain et LangGraph

LangChainet LangGraph incluent les fonctionnalités clés suivantes :

  • Écosystème de composants — Vaste bibliothèque de composants prédéfinis pour diverses fonctionnalités d'agents autonomes, permettant le développement rapide d'agents spécialisés. Pour plus d’informations, consultez la documentation LangChain.

  • Sélection du modèle de base — Support pour divers modèles de fondation, notamment les modèles Anthropic Claude, Amazon Nova (Premier, Pro, Lite et Micro) sur Amazon Bedrock, et d'autres pour différentes capacités de raisonnement. Pour plus d'informations, consultez la section Entrées et sorties dans la LangChain documentation.

  • Intégration de l'API LLM : interfaces standardisées pour plusieurs fournisseurs de services de grands modèles linguistiques (LLM), notamment Amazon BedrockOpenAI, pour un déploiement flexible. Pour plus d'informations, consultez la section LLMsdans la documentation LangChain.

  • Traitement multimodal : prise en charge intégrée du traitement du texte, de l'image et du son pour permettre des interactions multimodales riches entre agents autonomes. Pour plus d'informations, consultez la section Multimodalité dans la LangChain documentation.

  • Flux de travail basés sur des graphes : LangGraph permettent de définir les comportements complexes des agents autonomes en tant que machines à états, prenant en charge une logique décisionnelle sophistiquée. Pour plus d'informations, consultez l'annonce de LangGraphPlatform GA.

  • Abstractions de mémoire — Plusieurs options pour la gestion de la mémoire à court et à long terme, ce qui est essentiel pour les agents autonomes qui maintiennent le contexte au fil du temps. Pour plus d'informations, consultez Comment ajouter de la mémoire aux chatbots dans la LangChain documentation.

  • Intégration d'outils — Écosystème riche d'intégrations d'outils à travers divers services et extension APIs des capacités des agents autonomes. Pour plus d'informations, consultez la section Outils de la LangChain documentation.

  • LangGraph plateforme — Solution gérée de déploiement et de surveillance pour les environnements de production, prenant en charge les agents autonomes de longue durée. Pour plus d'informations, consultez l'annonce de LangGraphPlatform GA.

Quand utiliser LangChain et LangGraph

LangChainet LangGraph sont particulièrement bien adaptés aux scénarios d'agents autonomes, notamment :

  • Workflows de raisonnement complexes en plusieurs étapes qui nécessitent une orchestration sophistiquée pour une prise de décision autonome

  • Projets nécessitant l'accès à un vaste écosystème de composants prédéfinis et d'intégrations pour diverses capacités autonomes

  • Équipes disposant d'une infrastructure et d'une expertise existantes en matière d'apprentissage automatique Python basé sur le machine learning (ML) et souhaitant créer des systèmes autonomes

  • Cas d'utilisation nécessitant une gestion d'état complexe au cours de sessions d'agent autonomes de longue durée

Approche de mise en œuvre pour LangChain et LangGraph

LangChainet LangGraph fournir une approche de mise en œuvre structurée pour les parties prenantes de l'entreprise, comme indiqué dans la LangGraphdocumentation. Le cadre permet aux organisations de :

  • Définissez des graphiques de flux de travail sophistiqués qui représentent les processus métier.

  • Créez des modèles de raisonnement en plusieurs étapes avec des points de décision et une logique conditionnelle.

  • Intégrez des capacités de traitement multimodales pour gérer divers types de données.

  • Mettez en œuvre le contrôle qualité grâce à des mécanismes de révision et de validation intégrés.

Cette approche basée sur des graphiques permet aux équipes commerciales de modéliser des processus décisionnels complexes sous forme de flux de travail autonomes. Les équipes ont une visibilité claire sur chaque étape du processus de raisonnement et sont en mesure d'auditer les parcours décisionnels.

Exemple concret de et LangChainLangGraph

Vodafonea mis en place des agents autonomes utilisant LangChain (etLangGraph) pour améliorer ses flux de travail d'ingénierie des données et d'exploitation, comme indiqué dans son étude de cas sur l'LangChainentreprise. Ils ont créé des assistants IA internes qui surveillent de manière autonome les indicateurs de performance, extraient des informations des systèmes de documentation et présentent des informations exploitables, le tout par le biais d'interactions en langage naturel.

La Vodafone mise en œuvre utilise des chargeurs de documents LangChain modulaires, l'intégration vectorielle et la prise en charge de plusieurs LLMs (OpenAI, LLaMA 3 etGemini) pour prototyper et comparer rapidement ces pipelines. Ils ont ensuite structuré LangGraph l'orchestration multi-agents en déployant des sous-agents modulaires. Ces agents exécutent des tâches de collecte, de traitement, de synthèse et de raisonnement. LangGraphont intégré ces agents APIs dans leurs systèmes cloud.