Langchain et LangGraph sont deux frameworks puissants conçus pour faciliter le développement d’applications basées sur les grands modèles de langage (LLM). Bien qu’ils partagent l’objectif commun de simplifier le travail avec les LLM, ils présentent des différences fondamentales dans leur approche et leurs domaines d’application.
Langchain : Le bâtisseur de chaînes
- Orientation: Langchain excelle dans la création de chaînes de traitement de langage. Ces chaînes permettent de combiner différents composants (LLM, prompts, mémoires, etc.) pour effectuer des tâches complexes, comme la génération de texte, la traduction, la réponse à des questions ou la recherche d’informations.
- Flexibilité: Langchain offre une grande flexibilité pour personnaliser et combiner ces composants afin de répondre à des besoins spécifiques.
- Facilité d’utilisation: Il fournit une interface intuitive pour construire et expérimenter rapidement de nouvelles applications.
En résumé, Langchain est l’outil idéal pour ceux qui souhaitent créer des applications LLM personnalisées de manière modulaire et flexible.
LangGraph : La cartographie des relations
- Orientation: LangGraph se concentre sur la modélisation des relations entre les différents éléments d’une application LLM. Il représente ces relations sous forme de graphe, ce qui permet de visualiser et de comprendre plus facilement la structure globale de l’application.
- Complexité: LangGraph est conçu pour gérer des applications LLM plus complexes et plus évolutives, où les interactions entre les différents composants sont nombreuses et variées.
- Robustesse: Il offre des mécanismes pour assurer la cohérence et la stabilité des applications, même dans des environnements dynamiques.
En résumé, LangGraph est particulièrement adapté aux applications LLM qui nécessitent une grande précision, une évolutivité et une compréhension approfondie des relations entre les différents éléments.