LangChain مقابل LangGraph: أيهما الأفضل لك؟

عندما يتعلق الأمر ببناء تطبيقات مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، أصبح لدى المطورين الآن خيارات أكثر من أي وقت مضى. اثنان من أبرز الأطر البرمجية التي يتم الحديث عنها هما LangChain و LangGraph. بينما يهدف كلاهما إلى تبسيط عملية ربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالأدوات والبيانات وسير العمل، إلا أنهما يتبعان منهجيات مختلفة تمامًا. سرعان ما أصبح LangChain أحد أشهر المكتبات لإنشاء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مقدمًا نظامًا بيئيًا واسعًا من عمليات التكامل والتجريدات. من ناحية أخرى، يركز LangGraph — المبني على LangChain — على الأنظمة ذات الحالة (stateful) الشبيهة بالوكلاء (agent-like)، باستخدام نموذج تنفيذ قائم على الرسوم البيانية للتعامل مع الاستدلال المعقد والتفاعلات متعددة الخطوات.

إذا كنت تحاول الاختيار بين LangChain و LangGraph، فمن المهم فهم نقاط قوتهما وقيودهما وحالات الاستخدام المثالية لكل منهما. ستساعدك هذه المقارنة في تقييم أي إطار عمل يناسب مشروعك بشكل أفضل، سواء كنت تبني تطبيقات LLM بسيطة، وكلاء ذكاء اصطناعي قويين،أو حلول مؤسسية قابلة للتطوير.

ما هو LangChain؟

LangChain هو إطار عمل مفتوح المصدر لتصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر للمطورين مكتبة من المكونات المعيارية في Python و JavaScript التي تربط نماذج اللغة بالأدوات الخارجية ومصادر البيانات، مع توفير واجهة متسقة لسلاسل المهام، وإدارة المطالبات، ومعالجة الذاكرة.

يعمل LangChain كجسر بين قدرات نماذج اللغة الكبيرة الخام والوظائف الواقعية. يساعد المطورين على إنشاء سير عمل يسمى "سلاسل" (chains)، حيث تتضمن كل خطوة إنشاء نص، أو الاستعلام عن قاعدة بيانات، أو استرداد مستندات، أو استدعاء واجهات برمجة تطبيقات خارجية، كل ذلك بتسلسل منطقي. هذا الهيكل المعياري لا يسرع عملية النماذج الأولية فحسب، بل يعزز أيضًا الوضوح وإعادة الاستخدام، وهو أمر مفيد سواء كنت تنشئ روبوتات محادثة، أو تلخص مستندات، أو تنشئ محتوى، أو تقوم بأتمتة سير العمل 

تم إطلاقه في الأصل في أكتوبر 2022، وتطور LangChain بسرعة ليصبح مشروعًا حيويًا مدفوعًا بالمجتمع. وقد حظي منذ ذلك الحين بالتبني عبر مئات من عمليات تكامل الأدوات ومقدمي النماذج، مما يتيح التبديل السهل بين OpenAI و Hugging Face و Anthropic و IBM watsonx والمزيد. يقدم LangChain طريقة أنيقة ومنظمة لإدخال نماذج اللغة في التطبيقات العملية. إنه يجرّد التعقيد، ويعزز المرونة، ويبسط عملية التطوير، مما يجعله الخيار المفضل للفرق التي تبني أنظمة قادرة تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLM).

الوظائف الأساسية لـ LangChain

صُمم LangChain لتبسيط إنشاء التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستخدام سير عمل خطي ومتسلسل. تشمل وظائفه الأساسية ما يلي:

• سلسلة المطالبات: دمج مطالبات متعددة في تسلسل، حيث يغذي ناتج خطوة واحدة الخطوة التالية.
  
• إدارة الذاكرة: الاحتفاظ بالسياق قصير المدى، مثل سجل المحادثات، باستخدام مكونات الذاكرة المعيارية.
  
• تكامل المستندات والبيانات: تحميل وتقسيم واسترجاع المعلومات من ملفات PDF وصفحات الويب وقواعد بيانات المتجهات.
  
• تكامل نماذج اللغة الكبيرة وواجهة برمجة التطبيقات (API): الاتصال بسلاسة بمقدمي نماذج اللغة الكبيرة المتعددين وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والأدوات الخارجية.
  
• النماذج الأولية السريعة: تجميع السلاسل بسرعة للاختبار والتجريب دون إعداد معقد.
  
• إدارة سير العمل: يدعم التفرع البسيط وتنفيذ المهام المتسلسل، وهو مثالي للتخليص أو الإجابة على الأسئلة أو إنشاء المحتوى.

ما هو LangGraph؟

LangGraph هو إطار عمل مفتوح المصدر من فريق LangChain يساعد المطورين على بناء سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وقابلية للتكيف. بدلاً من تشغيل المهام في خط مستقيم مثل السلسلة التقليدية، ينظمها LangGraph في رسم بياني، حيث تمثل كل "عقدة" مهمة وتحدد "الحواف" كيفية اتصال هذه المهام. يتيح هذا التصميم إنشاء تدفقات يمكنها التفرع والتكرار والحفاظ على الحالة، مما يمنح الوكلاء المرونة للتعامل مع سيناريوهات أكثر تعقيدًا.

إحدى نقاط القوة الرئيسية في LangGraph هي أنه يدعم الوكلاء الذين يعملون لفترات طويلة ويدركون حالتهم. إذا واجه وكيل خطأً أو احتاج إلى التوقف مؤقتًا، فيمكنه استئناف العمل من حيث توقف بالضبط. يمكنك أيضًا تضمين نقاط تفتيش بشرية، بحيث يمكن لشخص مراجعة أو تعديل إجراء قبل أن يواصل الوكيل عمله. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ LangGraph تذكر التفاعلات والسياق السابق بمرور الوقت، وهو أمر ضروري لإنشاء وكلاء يتعلمون ويتكيفون.

كما يأتي مزودًا بميزات إنتاج قوية. يمكن للمطورين مراقبة سير العمل باستخدام أدوات مثل LangSmith، التي توفر تصحيحًا مرئيًا للأخطاء وسجلات مفصلة ورؤية كاملة لكيفية اتخاذ الوكيل للقرارات. يمكن تشغيل LangGraph محليًا أو نشره على منصات مُدارة مثل LangGraph Platform و Studio. تم تصميم LangGraph من أجل الموثوقية والمرونة والشفافية، مما يجعله خيارًا قويًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة التي تتجاوز الأتمتة البسيطة خطوة بخطوة.

 الوظائف الأساسية لـ LangGraph

تم تصميم LangGraph لسير عمل ديناميكي، وحفظ للحالة، ومتعدد الوكلاء، ويوفر ميزات تتجاوز تنفيذ المهام الخطية. تشمل وظائفه الأساسية:

• إدارة سير العمل القائمة على الرسوم البيانية: بناء سير عمل معقدة تتضمن حلقات وتفرعات وإعادة زيارة الحالات السابقة.
  
• إدارة الحالة الصريحة: تحكم كامل في حالة سير العمل، مما يتيح العمليات طويلة الأمد وإعادة المحاولات وتتبع القرارات متعددة الخطوات.
  
• تنسيق الوكلاء المتعددين: تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين، لكل منهم أدوار متخصصة، ضمن سير عمل واحد متصل.
  
• التنفيذ التكيفي: يتعامل مع المدخلات الديناميكية والمسارات الشرطية والسيناريوهات البديلة دون تعطيل سير العمل.
  
• التكامل والمراقبة: تتيح أدوات مثل LangGraph Studio و LangSmith تصحيح الأخطاء في الوقت الفعلي وتسجيل الأحداث وتصور سير عمل الوكلاء.
  
• التعامل المرن مع المهام: يدعم التعافي من الأخطاء وإعادة المحاولة ونقاط الحفظ للتطبيقات القوية والجاهزة للإنتاج.

بعد أن غطينا أساسيات LangGraph و LangChain. دعنا نتعمق في الفرق بين LangChain و LangGraph.

LangChain مقابل LangGraph

صُممت LangChain لجعل سير العمل المعقدة المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) تبدو بسيطة وبديهية. تتفوق عندما تتبع مهامك نمطًا تسلسليًا يمكن التنبؤ به، مثل جلب البيانات وتلخيصها والإجابة على الأسئلة وما إلى ذلك. يوفر تصميمها المعياري كتل بناء جاهزة مثل السلاسل والذاكرة والوكلاء والأدوات، مما يجعل النماذج الأولية سريعة والبرمجة مباشرة. إذا كنت ترغب في تجميع سير عمل يلتزم بمسار معروف بسرعة، فإن LangChain هي خيارك الأمثل.

من ناحية أخرى، تمنحك LangGraph القوة والمرونة حيث تبدأ الأمور في التعطل أو التكرار. بدلاً من التسلسلات الخطية، يمكنك تصميم سير عمل قائم على الرسوم البيانية مع العقد والحواف والحالة الصريحة وإعادة المحاولة ومنطق التفرع، وحتى نقاط التفتيش التي تتضمن تدخلًا بشريًا. تتألق عندما يحتاج تطبيقك إلى التكيف أو التراجع أو التكرار أو تذكر السياق طويل الأمد، مثل الوكلاء متعددي المراحل، أو أشجار القرار المعقدة، أو المساعدين الافتراضيين الذين يحتاجون إلى التفكير بمرور الوقت.

شرح مقارنة الميزات الرئيسية

سير العمل

• LangChain: يعمل بشكل أفضل مع التسلسلات الخطية أو الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية (DAGs) البسيطة. مثالي للمهام خطوة بخطوة حيث يغذي ناتج خطوة واحدة الخطوة التالية مباشرة.
• LangGraph: مصمم لسير العمل الكامل القائم على الرسوم البيانية، يدعم الحلقات والتفرع وإعادة زيارة الحالات السابقة. مثالي للعمليات التكيفية أو التكرارية.

إدارة الحالة

• LangChain: يتعامل مع الحالة ضمنيًا، مما يعني أن الذاكرة أو السياق يتم الحفاظ عليهما من خلال الوحدات النمطية المدمجة، ولكن تتبع الحالة المعقدة عبر خطوات متعددة يمكن أن يكون محدودًا.
• LangGraph: يوفر تحكمًا صريحًا في الحالة، مما يتيح للمطورين إدارة مهام سير العمل طويلة الأمد وعمليات إعادة المحاولة وتفاعلات الوكلاء المتعددين بدقة.

سهولة الاستخدام

• لانج تشين: بسيط وسهل الاستخدام للمطورين، مما يجعله مثاليًا للنماذج الأولية السريعة والإعداد السريع.
• لانج جراف: أكثر تعقيدًا بسبب بنيته القائمة على الرسوم البيانية، ويتطلب تخطيطًا دقيقًا ولكنه يوفر مرونة أكبر لمهام سير العمل الديناميكية.

التعقيد

• لانج تشين: مناسب للتفرع البسيط وخطوط الأنابيب المباشرة. يضمن الإعداد البسيط تطويرًا نظيفًا وسهل الصيانة.
• لانج جراف: مصمم للتعامل مع الحلقات، وإعادة المحاولة، وتنسيق الوكلاء المتعددين، وعمليات اتخاذ القرار المتقدمة. الأفضل للتطبيقات المعقدة التي تتطلب منطقًا تكيفيًا.

الإنتاج

• لانج تشين: نظام بيئي قوي مع تكاملات للعديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وقواعد بيانات المتجهات، وأدوات الطرف الثالث. ممتاز للنشر السريع والتجريب.
• لانج جراف: يوفر نماذج أولية مرئية ومراقبة عبر منصته، بما في ذلك أدوات مثل LangGraph Studio و LangSmith، مما يسهل تصحيح الأخطاء وتتبع مهام سير عمل الوكلاء في بيئة الإنتاج.

متى تستخدم لانج تشين؟

لانج تشين هو الأفضل عندما تتقدم عمليتك خطوة بخطوة دون تفرع متكرر أو تكرار أو إدارة معقدة للحالة.

مهام سير العمل البسيطة والخطية

لانج تشين مثالي للمهام التي تتبع تسلسلًا واضحًا دون تفرع معقد. على سبيل المثال، ترجمة النصوص أو تلخيص المستندات في خطوة واحدة.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("لخص هذا النص: {text}")

model = ChatOpenAI()

chain = prompt | model

output = chain.invoke({"text": "LangChain يسهل العمل مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)."})

print(output)

النماذج الأولية السريعة

تتيح مكتبة Langchain من الموصلات الجاهزة (نماذج اللغة الكبيرة، قواعد البيانات، واجهات برمجة التطبيقات) للمطورين تجميع واختبار سير العمل بسرعة. مفيدة لمشاريع إثبات المفهوم أو التكرارات السريعة.

الذاكرة قصيرة المدى والتجارب

بفضل وحدات الذاكرة المدمجة، يمكن لـ LangChain الاحتفاظ بالسياق مؤقتًا. هذا مفيد لتجارب الدردشة، واختبارات البحث، أو المطالبات متعددة الخطوات التي لا تتطلب حالة طويلة الأمد.

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

from langchain.chains import ConversationChain

from langchain.llms import OpenAI

memory = ConversationBufferMemory()

conversation = ConversationChain(llm=OpenAI(), memory=memory)

conversation.run("اشرح LangChain للمبتدئين.")

conversation.run("قدم ملخصًا من سطر واحد لشرحك.")

تطبيقات قابلة للصيانة ومركزة

بالنسبة للتطبيقات التي لا تحتاج إلى تكرار، أو منطق تكيفي، أو تنسيق متعدد الوكلاء، يحافظ LangChain على سير العمل بسيطًا، نمطيًا، وسهل الإدارة.

from langchain.chains import SimpleSequentialChain, LLMChain

from langchain.prompts import PromptTemplate

from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI()

prompt = PromptTemplate(template="ترجم إلى الفرنسية: {text}", input_variables=["text"])

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

seq_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain])

print(seq_chain.run("مرحباً، كيف حالك؟"))

اختر LangChain عندما يكون تركيزك على بناء سير عمل LLM واضحة ومنظمة ومتكاملة بشكل جيد بأقل إعداد وأقصى قدر من المرونة.

‍

متى تستخدم LangGraph؟

LangGraph مثالي لسير العمل الديناميكية والتكيفية التي تتطلب تتبع الحالة أو التفرع أو تنسيق الوكلاء المتعددين. إنه الأنسب لوكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة المعقدة التي تحتاج إلى مراجعة الخطوات أو التعامل مع مسارات بديلة أو الحفاظ على السياق بمرور الوقت.

سير العمل التكيفية مع الحلقات والتفرع 

استخدم LangGraph عندما تحتاج عمليتك إلى تغيير الاتجاه، أو إعادة محاولة الخطوات، أو التعامل مع القرارات متعددة المراحل.

from langgraph import StateGraph

def process_input(state):

   input_data = state["input"]

   result = input_data.upper()  # تحويل بسيط

   return {"result": result, "input": input_data}

graph = StateGraph()

graph.add_node("processor", process_input)

graph.add_edge("processor", "processor") # للعودة والمحاولة مرة أخرى

output = graph.run({"input": "hello world"})

print(output)

عمليات ذات حالة، طويلة الأمد 

يوفر LangGraph إدارة صريحة للحالة، مما يجعله مثاليًا لسير العمل الذي يجب أن يحافظ على السياق عبر خطوات أو جلسات متعددة.

def agent_step(state):

   state["history"].append(state["input"])

   return {"history": state["history"], "input": state["next_input"]}

graph = StateGraph()

graph.add_node("agent", agent_step)

result = graph.run({"history": [], "input": "Step 1", "next_input": "Step 2"})

print(result)

تنسيق الوكلاء المتعددين 

ينسق Langgraph العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الأدوار المتخصصة ضمن سير عمل واحد. يمكنه تكرار الخطوات وتفرعها وإعادة محاولتها مع الحفاظ على حالة متسقة.

def agent1(state):

   return {"message": "Agent1 processed " + state["data"]}

def agent2(state):

   return {"message": "Agent2 confirmed " + state["message"]}

graph = StateGraph()

graph.add_node("A1", agent1)

graph.add_node("A2", agent2)

graph.add_edge("A1", "A2")

output = graph.run({"data": "task info"})

print(output)

مراقبة على مستوى الإنتاج 

يتكامل LangGraph مع LangSmith وLangGraph Studio لتوفير تسجيل الأخطاء وتصحيحها ومراقبتها في الوقت الفعلي لسير عمل الوكلاء. مثالي للتطبيقات المعقدة حيث الشفافية ومعالجة الأخطاء أمران مهمان.

استخدم LangGraph عندما يتطلب تطبيقك سير عمل ديناميكية، تحتفظ بالحالة، وقابلة للتكيف. إنه يتفوق في أنظمة الوكلاء المتعددين، وتنسيق الذكاء الاصطناعي، والعمليات التي تكون فيها الذاكرة والسياق ومنطق التفرع حاسمة.

 LangChain مقابل LangGraph – أيهما الأفضل؟

كل من LangChain وLangGraph أدوات ممتازة، لكنهما يحلان مشكلات مختلفة. يعتمد تحديد الأفضل لك على مدى تعقيد سير عملك ونوع التحكم الذي تحتاجه عليها.

متى قد يكون LangChain الخيار الأفضل

LangChain مثالي إذا كان تطبيقك يتبع عملية واضحة وخطوة بخطوة. يعمل بشكل جيد عندما يكون سير العمل قابلاً للتنبؤ به، دون تفرعات متكررة أو عودة إلى الوراء. على سبيل المثال، يمكنك استخدام LangChain من أجل:

• بناء روبوت محادثة يجيب على الأسئلة باستخدام دورة واحدة من المطالبة والاستجابة
• إنشاء أداة تلخيص أو توليد محتوى
• تطبيق التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) للبحث السريع عن المعلومات

نقاط قوته الرئيسية هي السرعة والبساطة ومكتبة واسعة من التكاملات. هذا يجعل LangChain جذابًا بشكل خاص للنماذج الأولية والمشاريع الصغيرة والمتوسطة والاستخدام التعليمي، حيث يكون تشغيل شيء ما بسرعة أهم من التعامل مع الحالات الهامشية أو التفرعات المعقدة.

متى يبرز LangGraph

يتألق LangGraph في المواقف التي يجب أن يتكيف فيها التطبيق أو يتراجع أو يعمل لفترة أطول مع تتبع الحالة. إنه مصمم لسير عمل على غرار الوكلاء يمكنه:

• التكرار عبر الخطوات حتى يتم استيفاء شرط
• الإيقاف المؤقت والاستئناف بالضبط من حيث توقفوا
• استخدم نقاط مراجعة بشرية للتحقق أو إجراء التعديلات

هذا يجعل LangGraph الخيار الأقوى للأنظمة متعددة الوكلاء، واتخاذ القرارات المعقدة، وعمليات النشر على مستوى الإنتاج حيث تكون المرونة والمتانة أمرًا بالغ الأهمية.

كيف تقرر

إذا كنت لا تزال غير متأكد، ففكر في هذه النقاط الإرشادية:

• تعقيد سير العمل: إذا كان خطيًا في الغالب، فابدأ بـ LangChain. أما إذا كان يتضمن حلقات وتفرعات ومنطقًا تكيفيًا، فاختر LangGraph.
• متطلبات الحالة: إذا كنت تحتاج فقط إلى ذاكرة قصيرة المدى لتشغيل واحد، فسيكون LangChain كافيًا. أما إذا كنت تحتاج إلى حالة مستمرة وقابلة للتحكم، فإن LangGraph أفضل.
• الخطط طويلة المدى: إذا كان تطبيقك قد يتطور إلى نظام أكثر تعقيدًا لاحقًا، يمكن لـ LangGraph أن يوفر عليك خطوة ترحيل.‍

‍هام:

LangChain هو الخيار السريع وسهل الاستخدام لسير العمل من البسيط إلى متوسط التعقيد. أما LangGraph فهو الخيار القوي والمرن لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية التعقيد والديناميكية. كلاهما جزء من نفس النظام البيئي، لذا يمكنك البدء بأحدهما والانتقال إلى الآخر إذا تغيرت احتياجاتك. يجب أن يتوافق اختيارك مع نطاق مشروعك الحالي وأهدافك المستقبلية للتوسع.

 حالات الاستخدام الواقعية لـ LangChain و LangGraph

تستخدم الشركات المختلفة LangChain أو LangGraph بناءً على تعقيد ونوع سير العمل الذي تحتاجه. يُختار LangChain عادةً للمهام الخطية التي تتم خطوة بخطوة، بينما يتعامل LangGraph مع العمليات الديناميكية، ذات الحالة، ومتعددة الوكلاء.

لماذا تعتبر بوابات الذكاء الاصطناعي مهمة لمستخدمي LangChain/LangGraph

عندما تبني باستخدام LangChain أو LangGraph، فإنك تنشئ سير عمل قويًا مدعومًا بنماذج اللغة الكبيرة (LLM). ولكن تشغيلها بشكل موثوق وفعال من حيث التكلفة وآمن في بيئة الإنتاج يتطلب أكثر من مجرد تنسيق. وهنا يأتي دور بوابة الذكاء الاصطناعي . إنها تعمل كطبقة تحكم بين تطبيقك والنماذج التي يستخدمها، مما يضمن التوجيه السلس، وتتبع التكاليف، وإدارة المطالبات، والأمان.

يُعد بناء سير عمل في LangChain أو LangGraph مجرد خطوة أولى. بمجرد الانتقال إلى مرحلة الإنتاج، يصبح إدارة الجانب التشغيلي لاستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بنفس أهمية تصميم سير العمل نفسه. يعمل بوابة الذكاء الاصطناعي (AI Gateway) كطبقة تحكم، مما يساعدك على توجيه الطلبات إلى النموذج الأنسب، ومراقبة الأداء، والحفاظ على تشغيل تطبيقاتك بسلاسة.

بدون هذه الطبقة، من السهل مواجهة مشكلات مثل زمن الاستجابة غير المتوقع، وارتفاع التكاليف، أو الاستخدام غير المتناسق للمطالبات عبر أجزاء مختلفة من نظامك. توفر بوابات الذكاء الاصطناعي الرؤية والتحكم اللازمين للحفاظ على الأداء، وتحسين الإنفاق، والحفاظ على أمان نقاط نهاية نماذج اللغة الكبيرة الخاصة بك.

كيف يكمل TrueFoundry كلاً من LangChain وLangGraph

تعمل بوابة TrueFoundry للذكاء الاصطناعي على توسيع قدرات سير عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لديك من خلال تقديم:

إدارة مركزية لنماذج اللغة الكبيرة (LLM): ربط وإدارة العديد من مزودي النماذج مثل OpenAI وAnthropic وHugging Face من لوحة تحكم واحدة.

التوجيه، تحديد المعدل، التراجع، الحواجز الوقائية، وموازنة التحميل: تحسين تدفق الطلبات، التحكم في الاستخدام، ضمان مخرجات آمنة، التبديل إلى النسخ الاحتياطية عند الفشل، وموازنة حركة المرور عبر النماذج.

إدارة المطالبات: إصدار المطالبات واختبارها والعودة إلى إصدارات سابقة دون أي تعطيل لنظامك المباشر.

الرصد، التتبع، وتصحيح الأخطاء: مراقبة زمن الاستجابة، واستخدام الرموز، ومعدلات الأخطاء في الوقت الفعلي، وتتبع كل طلب عبر سير عملك لتسهيل تصحيح الأخطاء والتحسين.

التحكم في الوصول، التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC)، والامتثال: تحديد من يمكنه الوصول إلى الموارد باستخدام التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار، والحفاظ على أمان الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات والحوكمة.

لماذا يتميز TrueFoundry 

يدعم TrueFoundry أكثر من 250 نموذج لغة كبيرة (LLM) جاهزًا للاستخدام، مما يمنحك أقصى قدر من المرونة. إنه مصمم لأداء على مستوى الإنتاج، ويوفر التخزين المؤقت، وتحديد المعدل، والتحليلات المتقدمة. سواء كنت تدير تسلسل LangChain بسيطًا أو شبكة وكلاء LangGraph معقدة، فإنه يتكامل بسلاسة. 

بفضل ميزات الامتثال الجاهزة للمؤسسات، وحوكمة البيانات، والأمان، يضمن TrueFoundry أن تكون سير عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لديك ليست وظيفية فحسب، بل قوية وقابلة للتطوير وآمنة أيضًا.

خاتمة

يُعد كل من LangChain و LangGraph أداتين قويتين لبناء تطبيقات مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، ويتفوق كل منهما في سيناريوهات مختلفة. يُعد LangChain مثاليًا لسير العمل الخطي والأبسط الذي يستفيد من النماذج الأولية السريعة والتكاملات الشاملة، بينما صُمم LangGraph لأنظمة الوكلاء المعقدة والتكيفية والتي تحتفظ بالحالة. يعتمد اختيار الأداة المناسبة على تعقيد مشروعك وأهدافك طويلة المدى. بغض النظر عن اختيارك، فإن إقران هذه الأطر مع TrueFoundry كبوابة للذكاء الاصطناعي الخاصة بك يضمن أن تكون سير عملك آمنة وفعالة وجاهزة للإنتاج. بالجمع الصحيح، يمكنك الانتقال من المفهوم إلى حلول ذكاء اصطناعي قوية وقابلة للتطوير بثقة.

الأسئلة الشائعة

هل سيحل LangGraph محل LangChain؟

لا. يخدم LangGraph و LangChain أغراضًا مختلفة. تم تحسين LangChain لسير عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الخطي والتدريجي والنماذج الأولية السريعة، بينما صُمم LangGraph لسير العمل الديناميكي والمتعدد الوكلاء والذي يحتفظ بالحالة. لكل منهما تخصصه، ولا يحل أحدهما محل الآخر؛ بل يمكنهما تكملة بعضهما البعض في الأنظمة المعقدة.

هل يمكننا استخدام LangGraph بدون LangChain؟

نعم. يمكن لـ LangGraph أن يعمل بشكل مستقل لإدارة سير العمل القائم على الرسوم البيانية، وأنظمة الوكلاء المتعددين، والعمليات التي تحتفظ بالحالة. بينما يمكن دمج مكونات LangChain لمهام معينة، لا تحتاج إلى LangChain لبناء أو تشغيل التطبيقات في LangGraph، مما يجعله مرنًا لسير العمل المعقدة بدون تبعيات خطية.

هل LangGraph مملوك لـ LangChain؟

لا. تم تطوير LangGraph بواسطة نفس المنظمة التي تقف وراء LangChain ولكنه إطار عمل منفصل. يركز على التنسيق القائم على الرسوم البيانية وسير عمل الوكلاء المتعددين. بينما يتشاركان بعض التكاملات وفلسفات التصميم، يُدار LangGraph بشكل مستقل ولديه أدواته الخاصة، مثل LangGraph Studio و LangSmith.

هل أحتاج إلى تعلم LangChain قبل LangGraph؟

ليس بالضرورة. يمكنك البدء مباشرة باستخدام LangGraph، خاصة إذا كان تطبيقك يتطلب سير عمل معقدة، أو حلقات، أو تنسيقًا متعدد الوكلاء. ومع ذلك، يمكن أن تساعد الألفة مع LangChain في فهم مكونات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المعيارية، وتسلسل المطالبات، وسير العمل الأساسي، مما قد يسرع تعلم LangGraph للإعدادات الهجينة.

ما هي قيود LangGraph؟

يمكن أن يكون تعقيد LangGraph قيدًا للمشاريع البسيطة. لديه منحنى تعلم أكثر حدة من LangChain، وقد يتم الإفراط في هندسة سير العمل الأصغر باستخدام هيكله الرسومي. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب تنسيق الوكلاء المتعددين إدارة دقيقة للحالة، وتخطيطًا، ومراقبة، مما يجعله أقل مثالية للنماذج الأولية السريعة.

هل LangGraph مجموعة شاملة (superset) لـ LangChain؟

لا. LangGraph ليس مجموعة شاملة (superset) لـ LangChain. بينما يدعم سير العمل المتقدمة التي لا يستطيع LangChain التعامل معها بكفاءة، فإنه لا يتضمن تلقائيًا جميع أدوات سير العمل الخطي أو الموصلات الجاهزة لـ LangChain. إنهما إطارا عمل متكاملان، كل منهما مُحسّن لأنواع سير عمل وحالات استخدام محددة.

ما الفرق بين ذاكرة LangGraph وذاكرة LangChain؟

ذاكرة LangChain ضمنية ومعيارية، وعادة ما تكون للاحتفاظ بالسياق قصير المدى مثل سجل الدردشة. من ناحية أخرى، ذاكرة LangGraph صريحة، مما يمنح المطورين تحكمًا كاملاً في تتبع الحالة، وسياق الوكلاء المتعددين، وسير العمل طويل الأمد. ذاكرة LangGraph أفضل للأنظمة المعقدة والتكيفية، بينما تناسب ذاكرة LangChain المهام الخطية والأبسط.