LangGraph 和 LangChain 的区别

系列文章目录

第一篇 LangChain + DeepSeek 实战
第二篇 LangChain与Embeddings技术:构建高效RAG系统的核心组件


大家好我是太阳鸟,前面学习了两篇 LangChain 的实战文章,基本上可以用 LangChain 做一个基础的 RAG 系统了。但是对于编排智能体还是没有了解到,今天分享一下 LangGraph 编排式的工作流框架 —— LangGraph。

在这里插入图片描述

LangGraph 和 LangChain 都是用于构建大语言模型(LLM)应用的工具,但它们的设计目标和功能层次有显著区别。以下是两者的详细对比:

1. 核心定位差异

LangChain LangGraph
主要目的 提供构建LLM应用的标准化组件和链式流程 专门用于构建复杂、有状态的LLM工作流
抽象级别 高级API,简化常见任务 低级控制,灵活编排复杂逻辑
典型用例 快速搭建RAG、简单对话系统 多角色协作、复杂决策流程

2. 架构设计对比

LangChain

  • 基于"链(Chain)"的概念
  • 线性执行:A → B → C
  • 内置标准化组件:
    chain = prompt | llm | output_parser
    

LangGraph

  • 基于"图(Graph)"的概念
  • 支持任意拓扑结构:
<think> 嗯...用户这次的问题有点像个技术架构的拓扑图啊。先理清这三层关系:最底层是HTTPS协议作为通信基础,中间层是LangChain这类框架,最上层才是LangGraph的图计算引擎。 用户可能正在设计LLM应用架构,需要明确技术选型的分工。ta提到"大模型交互可选方式"这个点很有意思,说明关注点不仅在框架功能,还涉及底层通信协议的选择。不过引用文献里没有具体HTTPS的内容,需要结合基础知识补充。 注意到上次对话历史提到LangGraph的异步特性,这次可以呼应下:HTTPS请求在LangChain中通常是同步阻塞的,而LangGraph的图节点间通信更适合异步HTTPS调用。这个对比点用户应该会感兴趣。 安全方面要提一嘴:用户没问但必须说明HTTPS对API密钥的保护作用。三大框架里LangChain的HttpsConnection组件其实封装了证书验证逻辑,这个冷知识可以放在技术细节里。 突然想到个生动比喻——HTTPS是高速公路,LangChain是送货卡车,LangGraph则是智能物流调度系统。不过用户问的是"关系"而非"比喻",还是用架构图更专业。 用户引用的文献3提到"工具选择难题",回答时要突出兼容性:无论用LangChain或原生HTTPS,LangGraph都能协调。这点正好解决ta的困惑。 </think> 以下是LangGraphLangChain与HTTPS/基础服务在大模型交互中的关系解析,结合技术架构分层说明: --- ### **1. 基础服务层:HTTPS通信** - **核心作用**:提供安全的网络传输通道 所有与大模型的交互(包括LangChain/LangGraph)最终都通过**HTTPS协议**与基础服务API通信(如OpenAI API、 Anthropic等)。 例如: ```python # 直接HTTPS调用大模型API import requests response = requests.post( "https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers={"Authorization": "Bearer <API_KEY>"}, json={"model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]} ) ``` - **关键特性**: - 加密传输(TLS/SSL)保障数据安全 - 标准化RESTful接口 - 支持异步/同步请求 --- ### **2. 应用框架层:LangChain** - **定位**:**模块化编排工具** 将大模型调用、工具集成(搜索/数据库)、记忆管理等封装为可复用组件,简化开发流程[^2]。 - **典型工作流**(线性链式结构): ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B[Prompt模板] B --> C[调用LLM] C --> D[结果解析] ``` - **与HTTPS关系**: LangChain的底层通过HTTPS与大模型API交互,同时提供**高阶抽象**: - 内置API请求封装(处理认证、重试等) - 支持多模型供应商统一接口 - 示例代码: ```python from langchain_community.llms import OpenAI llm = OpenAI(api_key="<KEY>") # 隐藏HTTPS细节 llm.invoke("Explain LangChain") # 自动触发HTTPS请求 ``` --- ### **3. 复杂流程层:LangGraph** - **定位**:**基于图的工作流引擎** 处理循环、分支、多代理协作等非线性场景,扩展LangChain的链式限制[^1][^3]。 - **核心特征**: - 节点(Node)代表操作(LLM调用/工具执行) - 边(Edge)定义流程跳转逻辑 - 支持有状态(Stateful)长会话 - **与LangChain/HTTPS的关系**: ```mermaid graph TB subgraph LangGraph A[Agent 1] -->|协作| B[Agent 2] B --> C[决策节点] C -->|条件1| D[工具调用] C -->|条件2| E[调用LLM] end D --> F[HTTPS请求外部API] E --> G[HTTPS请求大模型] ``` - **依赖LangChain组件**:复用其LLM封装、工具集成等模块[^2] - **依赖HTTPS**:最终执行仍通过HTTPS与外部服务通信 --- ### **三者的层级关系总结** | 层级 | 组件 | 职责 | |---------------------|-------------|----------------------------------------------------------------------| | **通信层** | HTTPS | 安全传输协议,承载所有API数据交换 | | **组件抽象层** | LangChain | 封装原子操作(LLM调用/工具使用),提供标准化模块 | | **工作流编排层** | LangGraph | 编排LangChain组件成复杂工作流,实现状态管理与异步协作[^1][^3] | > ✅ **关键结论**: > - HTTPS是**底层通信基础** > - LangChain提供**可复用组件** > - LangGraph解决**复杂编排问题**,其节点操作最终落地为LangChain组件+HTTPS调用 ---
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