LangGraph ಎಂದರೇನು? ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ LLM ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಮೆಮೊರಿ ಅಥವಾ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ನ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಲ್ಲ. ಒಂದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಿಂದ ಬಹು-ಹಂತ, ಟೂಲ್-ಯೂಸಿಂಗ್, ರಿಕವರಬಲ್ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಜಿಗಿತವೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಳ. LangGraph ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಪರಿಹಾರ-ಆಧಾರಿತ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, LangGraph ಎಂದರೇನು, ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ, ಮತ್ತು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತಹ ದೃಢವಾದ, ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ತ್ವರಿತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
- LangGraph ಎಂಬುದು LangChain ನಿಂದ ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್, ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು LLM-ಚಾಲಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನೋಡ್ಗಳು (ಹಂತಗಳು/ಏಜೆಂಟ್ಗಳು/ಟೂಲ್ಗಳು), ಎಡ್ಜ್ಗಳು (ಸಂಕ್ರಮಣಗಳು), ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ, ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಸ್ಟೇಟ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಟೇಟ್ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೆಮೊರಿ, ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್, ರಿಟ್ರೈಗಳು ಮತ್ತು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- LangGraph ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನಿಯೋಜನೆ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗವರ್ನೆನ್ಸ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತಂಡಗಳು ನೋಟ್ಬುಕ್ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಾಗಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
LangGraph ಏಕೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ: ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇನ್, ಉತ್ತರ ಔಟ್. ಆದರೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
- ಬಹು-ಹಂತದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ (ಯೋಜನೆ → ಹುಡುಕಾಟ → ಸಾರಾಂಶ → ಪರಿಶೀಲನೆ)
- ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ (ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, API ಗಳು, RAG ರಿಟ್ರೈವಲ್)
- ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಂದ ರಿಕವರಿ (ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆ, ಕೆಟ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು)
- ಹಂತಗಳಾದ್ಯಂತ ಮೆಮೊರಿ (ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ)
- ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಗಳು (ಮಾನವ ಹಸ್ತಾಂತರಗಳು, ಅನುಸರಣೆ)
ಈ ಎಲ್ಲವನ್ನು ಆಡ್-ಹಾಕ್ ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಮೂಲಭೂತ ಚೈನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಬೇಗನೆ ದುರ್ಬಲವಾಗುತ್ತದೆ. LangGraph ನಿಮಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ, ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ರನ್ ಟ್ರೇಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬ್ರಾಂಚ್, ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ರಿಕವರ್ ಆಗಬಹುದು.
LangGraph ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ)
LangGraph ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ:
- ನೋಡ್ಗಳು: LLM ಕರೆಗಳು, ಟೂಲ್ಗಳು, ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಹಂತಗಳು, ಸ್ಕೋರಿಂಗ್/ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಅಥವಾ ಇತರ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸಹ.
- ಎಡ್ಜ್ಗಳು: ಮುಂದೆ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ನಿಯಮಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಪರಿಶೀಲನೆ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ"; "ವಿಶ್ವಾಸ < 0.8 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಕೇಳಿ").
- ಸ್ಟೇಟ್: ನೋಡ್ಗಳಿಂದ ನವೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಹಂಚಿಕೆಯ ವಸ್ತು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವರ್ಕಿಂಗ್ ಮೆಮೊರಿ, ರಿಟ್ರೈವ್ ಮಾಡಿದ ಡಾಕ್ಸ್, ಟೂಲ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು, ನಿರ್ಧಾರಗಳು).
- ನಿಯಂತ್ರಣ: ರಿಟ್ರೈಗಳು, ಲೂಪ್ಗಳು, ಬ್ರೇಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮಾದರಿಗಳು.
ಈ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕೇವಲ "ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ" ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ - ಅವು ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಏನಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ನಿಯಂತ್ರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು
- ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್: ಹಂತಗಳಾದ್ಯಂತ ಉಳಿಯುವ ಕೇಂದ್ರ ಸ್ಟೇಟ್.
- ಏಜೆಂಟ್ ಸಂಯೋಜನೆ: ಸ್ಪಷ್ಟ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಏಜೆಂಟ್ಗಳು/ಟೂಲ್ಗಳನ್ನು ಚೈನ್ ಮಾಡಿ.
- ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಕ್ರಮಣಗಳು, ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ನಿಲುಗಡೆ ಷರತ್ತುಗಳು.
- ರಿಕವರಿ & ರಿಟ್ರೈಗಳು: ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮರು-ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮಾದರಿಗಳು.
- ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್: ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಿ, ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಿ.
- ವೀಕ್ಷಣೆ: ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ರನ್ಗಳ ಟ್ರೇಸ್ಗಳು.
- ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗ: LangGraph ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನೊಂದಿಗೆ: ನಿಯೋಜನೆ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗವರ್ನೆನ್ಸ್.
LangGraph ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸುವುದು (ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬಾರದು)
ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ LangGraph ಬಳಸಿ:
- ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್ ಲಾಜಿಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಬಹು-ಹಂತದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು.
- ಬಹು ಟೂಲ್ಗಳು/API ಗಳನ್ನು ಕರೆಯುವ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳಿಂದ ರಿಕವರ್ ಆಗಬೇಕಾದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು.
- ಹಂತಗಳಾದ್ಯಂತ ಮೆಮೊರಿ, ಕೇವಲ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಲ್ಲ.
- ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಗಳು, ಅನುಸರಣೆ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್ಗಳು.
- ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ, ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆ.
ಬಹುಶಃ ಈಗ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ:
- ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಒಂದು ಸಿಂಗಲ್-ಶಾಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದ ಸರಳ RAG ಆಗಿದ್ದರೆ.
- ನಿಮಗೆ ರಿಟ್ರೈಗಳು, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಟೂಲ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ.
ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ: ಚೈನ್ನಿಂದ ಗ್ರಾಫ್ಗೆ
- ಒಂದು "ಚೈನ್" ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ: A → B → C.
- ಒಂದು "ಗ್ರಾಫ್" ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಮತ್ತು ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: A → (x ಆಗಿದ್ದರೆ) B → C, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ D → E → C, ಲೂಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಗೇಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ.
LangGraph ಈ ಗ್ರಾಫ್ ಅಬ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು LLM ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ನೀವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳು (ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ)
- ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೋಪೈಲಟ್
- ಯೋಜನಾ ಹಂತವು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
- ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಹಂತವು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಹಂತವು ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
- ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತವು ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ; ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸವಿದ್ದರೆ, ರಿಟ್ರೈವಲ್ಗೆ ಲೂಪ್ ಬ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
- ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ.
- ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ವರ್ಗೀಕರಣವು ಸರಿಯಾದ ಪಾಲಿಸಿ ಟ್ರೀಗೆ ಮಾರ್ಗ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಟೂಲ್ ಕರೆಗಳು ಆರ್ಡರ್/ಖಾತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
- ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ನಂತರ ಪಾಲಿಸಿ ಚೆಕರ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
- ವಿನಾಯಿತಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
- CRM ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾರಾಟ ಇಮೇಲ್ ಏಜೆಂಟ್
- API ಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮೃದ್ಧಿ.
- ಉತ್ಪನ್ನ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ.
- ಅನುಸರಣೆ ಗೇಟ್ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
- CRM ಗೆ ಲಾಗಿಂಗ್; API ವಿಫಲವಾದರೆ, ಬ್ಯಾಕ್ಆಫ್ನೊಂದಿಗೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಸ್ಟೇಟ್ ಅಪ್ಡೇಟ್ಗಳು, ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಕ್ರಮಣಗಳು, ರಿಟ್ರೈಗಳು ಮತ್ತು ಐಚ್ಛಿಕ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ - LangGraph ನ ಸಿಹಿ ತಾಣ.
ಕನಿಷ್ಠ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಸ್ಕೆಚ್
# ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸೂಡೊಕೋಡ್ ತರಹದ ಉದಾಹರಣೆ
from langgraph import StateGraph, Node, Edge
state = {"query": None, "docs": [], "draft": None, "confidence": 0.0}
plan = Node(lambda s: s.update(plan=plan_with_llm(s["query"])) or s)
retrieve = Node(lambda s: s.update(docs=search_tools(s["plan"])) or s)
write = Node(lambda s: s.update(draft=llm_write(s["docs"])) or s)
verify = Node(lambda s: s.update(confidence=grade(s["draft"])) or s)
edges = [
Edge(plan, retrieve),
Edge(retrieve, write),
Edge(write, verify),
Edge(verify, retrieve, condition=lambda s: s["confidence"] < 0.8), # retry loop
]
graph = StateGraph(state, nodes=[plan, retrieve, write, verify], edges=edges)
result_state = graph.run({"query": "Summarize LangGraph"})
ಇದು ಕೋರ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಟೇಟ್ ಹಂತಗಳಾದ್ಯಂತ ಇರುತ್ತದೆ, ಎಡ್ಜ್ಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣ ಹರಿವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಲೂಪ್ಗಳು/ರಿಟ್ರೈಗಳು ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯಾಗಿವೆ.
ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ಕೇಪ್
- LangChain ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ (LLM ಗಳು, ಟೂಲ್ಗಳು, ರಿಟ್ರೈವರ್ಗಳು) ಜೊತೆಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಲಂಬವಾಗಿರುತ್ತದೆ: ಇದು ಸ್ಟೇಟ್ ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಟ್ರೇಸಿಂಗ್/ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- LangGraph ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡ-ಸಿದ್ಧ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ: ನಿಯೋಜನೆಗಳು, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಮಾನಿಟರಿಂಗ್, ಸಹಯೋಗ.
ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆ: ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು
- ನೀವು LangChain ಮತ್ತು ಅಸಿಂಕ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮನೆಯಲ್ಲಿಯೇ ಇದ್ದಂತೆ ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ.
- ಹೊಸ ಭಾಗವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ತರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸ್ಟೇಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುವುದು.
- ಪ್ರತಿಫಲ: ಕಡಿಮೆ ಗುಪ್ತ ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮಗಳು, ಉತ್ತಮ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸುಲಭ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು (ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳು)
- ತುಂಬಿ ತುಳುಕುವ ಸ್ಟೇಟ್: ಸ್ಟೇಟ್ ಅನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿ; ದೊಡ್ಡ ಬ್ಲಾಬ್ಗಳಲ್ಲ, ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
- ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಲೂಪ್ಗಳು: ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಲುಗಡೆ ಷರತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಂಟರ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಅಪಾರದರ್ಶಕ ಸಂಕ್ರಮಣಗಳು: ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೆಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ಸ್ಟೇಟ್ ಡಿಫ್ಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
- ಟೂಲ್ ಗೊಂದಲ: ಟೈಮ್ಔಟ್ಗಳು, ರಿಟ್ರೈಗಳು ಮತ್ತು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೂಲ್ಗಳನ್ನು ಸುತ್ತಿ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಸಲಹೆಗಳು
- ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸ್ಕೋರಿಂಗ್/ಪರಿಶೀಲನಾ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಥಿರ ಸಬ್ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಿಟ್ರೈವಲ್) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
- ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಸ್ವತಂತ್ರ ಬ್ರಾಂಚ್ಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಿ.
- ಫ್ಲಾಕಿ API ಗಳಿಗಾಗಿ ಬ್ಯಾಕ್ಆಫ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ.
ಮೂಲಕ: Sider.AI ನೊಂದಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಸ್ಕೋರ್: 8/10.
ನೀವು ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಮೂಲಮಾದರಿಯಾಗಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, Sider.AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಟೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ರನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿತವಾಗಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು LangGraph ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಗ್ರಾಫ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಏಜೆಂಟ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು: 5-ಹಂತದ ಯೋಜನೆ
- ಫಲಿತಾಂಶ ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಏನು ನಿಜವಾಗಿರಬೇಕು? ಏನು ಸಂಭವಿಸಬಾರದು?
- ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೆಚ್ ಮಾಡಿ: ನೋಡ್ಗಳು, ಎಡ್ಜ್ಗಳು, ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಮತ್ತು ನಿಲುಗಡೆ ಷರತ್ತುಗಳು.
- ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವಂತೆ ನಿರ್ಮಿಸಿ: ಸ್ಪೈನ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ (A → B → C), ನಂತರ ಲೂಪ್ಗಳು/ಬ್ರಾಂಚ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಮುಂಚೆಯೇ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ಶಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
- ಗಟ್ಟಿಗೊಳಿಸುವ ಹಂತ: ಟೈಮ್ಔಟ್ಗಳು, ರಿಟ್ರೈಗಳು, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಗಳು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು.
ಇದು ಈಗ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ
ತಂಡಗಳು ಡೆಮೊಗಳಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅವರಿಗೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಷ್ಟೇ ನಿಯಂತ್ರಣ, ರಿಕವರಿ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. LangGraph LLM ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಢವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯದೆಯೇ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು
- LangGraph LLM ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್, ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ.
- ಇದು ಬಹು-ಹಂತ, ಟೂಲ್-ಯೂಸಿಂಗ್, ಮರುಪಡೆಯಬಹುದಾದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ.
- LangGraph ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲೇ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.
FAQ
Q1: LangChain ನಲ್ಲಿ LangGraph ಎಂದರೇನು?
LangGraph ಎಂಬುದು LangChain ನಿಂದ ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು LLM ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಟೇಟ್, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗಾಗಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Q2: LangGraph ಸರಳ ಚೈನ್ನಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
ಚೈನ್ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, LangGraph ಹಂತಗಳಾದ್ಯಂತ ನಿರಂತರವಾದ ಸ್ಟೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್, ಲೂಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
Q3: ಮೂಲಭೂತ RAG ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ನನಗೆ LangGraph ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸರಳ ಚೈನ್ ಸಾಕಾಗಬಹುದು. ನಿಮಗೆ ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್, ರಿಟ್ರೈಗಳು ಅಥವಾ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ LangGraph ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
Q4: ನಾನು LangGraph ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು LangGraph ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ನಿಯೋಜನೆ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗವರ್ನೆನ್ಸ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
Q5: ಸಾಮಾನ್ಯ LangGraph ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಯಾವುವು?
ಸ್ಟೇಟ್ ಅನ್ನು ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಇರಿಸಿ, ಲೂಪ್ಗಳಿಗೆ ನಿಲುಗಡೆ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಟೈಮ್ಔಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೂಲ್ಗಳನ್ನು ಸುತ್ತಿ, ವೀಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಸ್ಟೇಟ್ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಪರಿಶೀಲನಾ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.