LangChain dan LangGraph - AWS Bimbingan Preskriptif
Fitur utama LangChain dan LangGraphKapan harus menggunakan LangChain dan LangGraphPendekatan implementasi untuk LangChain dan LangGraphContoh dunia nyata dari dan LangChainLangGraph

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

LangChain dan LangGraph

LangChainadalah salah satu kerangka kerja paling mapan dalam ekosistem AI agen. LangGraphmemperluas kemampuannya untuk mendukung alur kerja agen yang kompleks dan stateful seperti yang dijelaskan dalam Blog. LangChain Bersama-sama, mereka memberikan solusi komprehensif untuk membangun agen AI otonom yang canggih dengan kemampuan orkestrasi yang kaya untuk operasi independen.

Fitur utama LangChain dan LangGraph

LangChaindan LangGraph termasuk fitur-fitur utama berikut:

  • Ekosistem komponen — Perpustakaan ekstensif komponen pra-bangun untuk berbagai kemampuan agen otonom, memungkinkan pengembangan agen khusus yang cepat. Lihat informasi yang lebih lengkap dalam dokumentasi LangChain.

  • Pemilihan model foundation - Support untuk beragam model pondasi termasuk Anthropic Claude, Amazon Nova model (Premier, Pro, Lite, dan Micro) di Amazon Bedrock, dan lainnya untuk kemampuan penalaran yang berbeda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Input dan output dalam dokumentasi. LangChain

  • Integrasi API LLM — Antarmuka standar untuk beberapa penyedia layanan model bahasa besar (LLM) termasuk Amazon Bedrock,OpenAI, dan lainnya untuk penerapan yang fleksibel. Untuk informasi lebih lanjut, lihat LLMsdi LangChain dokumentasi.

  • Pemrosesan multimodal - Dukungan bawaan untuk pemrosesan teks, gambar, dan audio untuk memungkinkan interaksi agen otonom multimodal yang kaya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Multimodalitas dalam dokumentasi. LangChain

  • Alur kerja berbasis grafik — LangGraph memungkinkan mendefinisikan perilaku agen otonom yang kompleks sebagai mesin negara, mendukung logika keputusan yang canggih. Untuk informasi selengkapnya, lihat pengumuman LangGraphPlatform GA.

  • Abstraksi memori — Beberapa opsi untuk manajemen memori jangka pendek dan jangka panjang, yang penting untuk agen otonom yang mempertahankan konteks dari waktu ke waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Cara menambahkan memori ke chatbots dalam dokumentasi. LangChain

  • Integrasi alat — Ekosistem integrasi alat yang kaya di berbagai layanan dan APIs, memperluas kemampuan agen otonom. Untuk informasi selengkapnya, lihat Alat dalam LangChain dokumentasi.

  • LangGraph platform - Solusi penyebaran dan pemantauan terkelola untuk lingkungan produksi, mendukung agen otonom yang sudah berjalan lama. Untuk informasi selengkapnya, lihat pengumuman LangGraphPlatform GA.

Kapan harus menggunakan LangChain dan LangGraph

LangChaindan LangGraph sangat cocok untuk skenario agen otonom termasuk:

  • Alur kerja penalaran multi-langkah kompleks yang membutuhkan orkestrasi canggih untuk pengambilan keputusan otonom

  • Proyek yang membutuhkan akses ke ekosistem besar komponen prebuilt dan integrasi untuk beragam kemampuan otonom

  • Tim dengan infrastruktur dan keahlian machine learning (ML) Python berbasis yang ada yang ingin membangun sistem otonom

  • Gunakan kasus yang memerlukan manajemen negara yang kompleks di seluruh sesi agen otonom yang berjalan lama

Pendekatan implementasi untuk LangChain dan LangGraph

LangChaindan LangGraph memberikan pendekatan implementasi terstruktur untuk pemangku kepentingan bisnis, sebagaimana dirinci dalam dokumentasi. LangGraph Kerangka kerja ini memungkinkan organisasi untuk:

  • Tentukan grafik alur kerja canggih yang mewakili proses bisnis.

  • Buat pola penalaran multi-langkah dengan poin keputusan dan logika bersyarat.

  • Mengintegrasikan kemampuan pemrosesan multimodal untuk menangani beragam tipe data.

  • Menerapkan kontrol kualitas melalui mekanisme peninjauan dan validasi bawaan.

Pendekatan berbasis grafik ini memungkinkan tim bisnis untuk memodelkan proses keputusan yang kompleks sebagai alur kerja otonom. Tim memiliki visibilitas yang jelas ke dalam setiap langkah proses penalaran dan kemampuan untuk mengaudit jalur keputusan.

Contoh dunia nyata dari dan LangChainLangGraph

Vodafonetelah menerapkan agen otonom menggunakan LangChain (danLangGraph) untuk meningkatkan rekayasa data dan alur kerja operasinya, sebagaimana dirinci dalam studi kasus LangChain Enterprise mereka. Mereka membangun asisten AI internal yang secara mandiri memantau metrik kinerja, mengambil informasi dari sistem dokumentasi, dan menyajikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti — semuanya melalui interaksi bahasa alami.

VodafoneImplementasinya menggunakan pemuat dokumen LangChain modular, integrasi vektor, dan dukungan untuk beberapa LLMs (OpenAI, LLaMA 3, danGemini) untuk membuat prototipe dan benchmark dengan cepat. Mereka kemudian digunakan LangGraph untuk menyusun orkestrasi multi-agen dengan menggunakan sub agen modular. Agen-agen ini melakukan tugas pengumpulan, pemrosesan, peringkasan, dan penalaran. LangGraphmengintegrasikan agen-agen ini APIs ke dalam sistem cloud mereka.