എന്താണ് LangGraph? സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ LLM ഏജന്റുകൾക്കായുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക ഗൈഡ്
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് AI ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ വിശ്വാസ്യത, മെമ്മറി അല്ലെങ്കിൽ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ എന്നിവയിൽ പരിമിതികൾ നേരിട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒറ്റക്കല്ല. ഒരൊറ്റ പ്രോംപ്റ്റിൽ നിന്ന് ഒരു മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ്, ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന, വീണ്ടെടുക്കാവുന്ന ഏജന്റിലേക്കുള്ള മാറ്റമാണ് മിക്ക പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളും നിലയ്ക്കുന്നിടം. LangGraph ഇവിടെയാണ് സഹായകമാകുന്നത്.
ഈ പ്രായോഗികവും, പ്രശ്നപരിഹാരത്തിന് ഊന്നൽ നൽകുന്നതുമായ ഡീപ് ഡൈവിൽ, LangGraph എന്താണെന്നും, അതിന്റെ പ്രാധാന്യമെന്തെന്നും, വിശ്വസനീയവും സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ(stateful) ആയതുമായ AI ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും നമ്മുക്ക് പരിശോധിക്കാം.
ദ്രുത നിർവ്വചനം
- LangGraph എന്നത് LangChain-ൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ്, സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ചട്ടക്കൂടാണ്. ഇത് LLM-ന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ഏജന്റുകളെയും സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകളെയും നിർമ്മിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു. ഇത് ഏജന്റുകളെ നോഡുകൾ (ഘട്ടങ്ങൾ/ഏജന്റുകൾ/ഉപകരണങ്ങൾ), എഡ്ജുകൾ (ട്രാൻസിഷനുകൾ), മെമ്മറി, ബ്രാഞ്ചിംഗ്, വീണ്ടെടുക്കൽ, ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് കണ്ട്രോളുകൾ എന്നിവ സാധ്യമാക്കുന്ന പങ്കിട്ട, വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സ്റ്റേറ്റ് എന്നിവയുള്ള സ്റ്റേറ്റ് ഗ്രാഫ് ആയി രൂപപ്പെടുത്തുന്നു.
- LangGraph പ്ലാറ്റ്ഫോം ടീമുകളെ നോട്ട്ബുക്കിൽ നിന്ന് പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് മാറാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് വിന്യാസം, സ്കെയിലിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ്, ഗവേണൻസ് ഫീച്ചറുകൾ എന്നിവ ചേർക്കുന്നു.
LangGraph നിലവിലുള്ളതിന്റെ കാരണം: ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ പ്രശ്നം
മിക്ക LLM ആപ്പുകളും ലളിതമായി ആരംഭിക്കുന്നു: പ്രോംപ്റ്റ് ഇൻ, ഉത്തരം ഔട്ട്. എന്നാൽ യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ഉപയോഗങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ആവശ്യമാണ്:
- മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് യുക്തി (ആസൂത്രണം → തിരയൽ → സംഗ്രഹിക്കൽ → പരിശോധിക്കുക)
- ഉപകരണ ഉപയോഗം (ഡാറ്റാബേസുകൾ, API-കൾ, RAG വീണ്ടെടുക്കൽ)
- പരാജയങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വീണ്ടെടുക്കൽ (സമയപരിധി, മോശം ഔട്ട്പുട്ടുകൾ)
- ഘട്ടങ്ങളിലുടനീളമുള്ള മെമ്മറി (സന്ദർഭം നഷ്ടപ്പെടുത്തരുത്)
- ഗാർഡ്റെയിലുകളും അംഗീകാരങ്ങളും (ഹ്യൂമൻ ഹാൻഡ്ഓഫുകൾ, പാലിക്കൽ)
ഇവയെല്ലാം താൽക്കാലിക കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ അടിസ്ഥാന ശൃംഖല ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പത്തിൽ തകരുന്നതിന് കാരണമാകും. ഘടനയുള്ള, സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ ഗ്രാഫ് നൽകിക്കൊണ്ട് LangGraph ഇതിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. ഇത് ബ്രാഞ്ച് ചെയ്യാനും ലൂപ്പ് ചെയ്യാനും വീണ്ടെടുക്കാനും സാധിക്കുകയും, അതേസമയം മുഴുവൻ റണ്ണിനെയും കണ്ടെത്താനും നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയും.
LangGraph എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു (ലളിതമായ ഭാഷയിൽ)
LangGraph നെ മെമ്മറിയുള്ള ഫ്ലോചാർട്ട് ആയി കരുതുക:
- നോഡുകൾ: LLM കോളുകൾ, ടൂളുകൾ, വീണ്ടെടുക്കൽ ഘട്ടങ്ങൾ, സ്കോറിംഗ്/വാലിഡേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ഏജന്റുകൾ.
- എഡ്ജുകൾ: അടുത്തത് എന്താണ് സംഭവിക്കേണ്ടതെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്ന നിയമങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, "പരിശോധന പരാജയപ്പെട്ടാൽ, വീണ്ടും ശ്രമിക്കുക"; "വിശ്വാസം 0.8-ൽ കുറവാണെങ്കിൽ, ഒരു മനുഷ്യനോട് ചോദിക്കുക").
- സ്റ്റേറ്റ്: നോഡുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു പങ്കിട്ട ഒബ്ജക്റ്റ് (ഉദാഹരണത്തിന്, വർക്കിംഗ് മെമ്മറി, വീണ്ടെടുത്ത രേഖകൾ, ടൂൾ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, തീരുമാനങ്ങൾ).
- നിയന്ത്രണം: വീണ്ടെടുക്കൽ, ലൂപ്പുകൾ, ബ്രേക്ക്പോയിന്റുകൾ, ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് ചെക്ക്പോയിന്റുകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള ബിൽറ്റ്-ഇൻ പാറ്റേണുകൾ.
ഈ ഡിസൈൻ "പ്രതികരിക്കാൻ" മാത്രമല്ല, ഒരു പ്രക്രിയയെ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനും, സംഭവിച്ച കാര്യങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും, വഴിയിൽ നിയന്ത്രിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയുന്ന ഏജന്റുകളെ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ: ഘട്ടങ്ങളിലുടനീളം നിലനിൽക്കുന്ന കേന്ദ്രീകൃത സ്റ്റേറ്റ്.
- ഏജന്റ് കോമ്പോസിഷൻ: വ്യക്തമായ ഇന്റർഫേസുകളുള്ള ഒന്നിലധികം ഏജന്റുകൾ/ഉപകരണങ്ങൾ.
- ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് കണ്ട്രോൾ: എക്സ്പ്ലിസിറ്റ് ട്രാൻസിഷനുകൾ, ഗാർഡ്റെയിലുകൾ, സ്റ്റോപ്പ് കണ്ടീഷനുകൾ.
- വീണ്ടെടുക്കലും വീണ്ടും ശ്രമിക്കലും: പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലിനും വീണ്ടും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനും ബിൽറ്റ്-ഇൻ പാറ്റേണുകൾ.
- ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്: പ്രധാന ഘട്ടങ്ങളിൽ താൽക്കാലികമായി നിർത്തി അവലോകനം ചെയ്ത് അംഗീകരിക്കുക.
- ഒബ്സർവബിലിറ്റി: ഡീബഗ്ഗിംഗിനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുമുള്ള റണ്ണുകളുടെ ട്രെയ്സുകൾ.
- പ്രൊഡക്ഷൻ പാത്ത്വേ: LangGraph പ്ലാറ്റ്ഫോമിനൊപ്പം: വിന്യാസം, സ്കെയിലിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ്, ഗവേണൻസ്.
LangGraph എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം (എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കാതിരിക്കണം)
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ LangGraph ഉപയോഗിക്കുക:
- ബ്രാഞ്ചിംഗ് ലോജിക്കോടുകൂടിയ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ.
- ഒന്നിലധികം ടൂളുകൾ/API-കൾ വിളിക്കുന്നതും പിശകുകളിൽ നിന്ന് വീണ്ടെടുക്കേണ്ടതുമായ ഏജന്റുകൾ.
- ഒരു വലിയ പ്രോംപ്റ്റ് മാത്രമല്ല, ഘട്ടങ്ങളിലുടനീളമുള്ള മെമ്മറി.
- ഹ്യൂമൻ അംഗീകാരങ്ങൾ, പാലിക്കൽ ചെക്ക്പോയിന്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിറ്റ് ട്രയലുകൾ.
- പ്രൊഡക്ഷനിൽ പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്നതും നിരീക്ഷിക്കാവുന്നതുമായ സ്വഭാവം.
ഒരുപക്ഷേ തൽക്കാലം ഒഴിവാക്കുക, എപ്പോഴെന്നാൽ:
- നിങ്ങളുടെ ആപ്പ് ഒരു സിംഗിൾ-ഷോട്ട് പ്രോംപ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ബ്രാഞ്ചിംഗ് ഇല്ലാത്ത ഒരു ലളിതമായ RAG ആണെങ്കിൽ.
- നിങ്ങൾക്ക് വീണ്ടും ശ്രമിക്കേണ്ടതില്ലെങ്കിൽ, മനുഷ്യന്റെ അവലോകനം, അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ടൂൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ എന്നിവ ആവശ്യമില്ലെങ്കിൽ.
മാനസിക മാതൃക: ശൃംഖലയിൽ നിന്ന് ഗ്രാഫിലേക്ക്
- ഒരു "ശൃംഖല" രേഖീയമാണ്: A → B → C.
- ഒരു "ഗ്രാഫ്" എന്നത് സോപാധികവും സ്റ്റേറ്റ്ഫുള്ളുമാണ്: A → (x ആണെങ്കിൽ) B → C, അല്ലെങ്കിൽ D → E → C, ലൂപ്പുകളും തീരുമാന ഗേറ്റുകളും സഹിതം.
LangGraph ഈ ഗ്രാഫ് അബ്സ്ട്രാക്ഷനെ LLM ഏജന്റുകളിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ കോഡ് നിങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്ന യഥാർത്ഥ ലോക പ്രക്രിയയെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.
ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ (പാറ്റേണുകളോടെ)
- പരിശോധനയുള്ള ഗവേഷണ കോപൈലറ്റ്
- പ്ലാൻ ഘട്ടം ഒരു ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു.
- റിട്രീവൽ ഘട്ടം ഉറവിടങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു.
- ഡ്രാഫ്റ്റ് ഘട്ടം ഒരു സംഗ്രഹം എഴുതുന്നു.
- വെരിഫിക്കേഷൻ ഘട്ടം ക്ലെയിമുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു; കുറഞ്ഞ ആത്മവിശ്വാസത്തിൽ, വീണ്ടെടുക്കലിലേക്ക് ലൂപ്പ് ബാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
- പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മനുഷ്യന്റെ അവലോകനം.
- ഇൻജക്ഷൻ ടിക്കറ്റ് പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നു.
- ക്ലാസിഫയർ ശരിയായ പോളിസി ട്രീയിലേക്ക് റൂട്ട് ചെയ്യുന്നു.
- ടൂൾ കോളുകൾ ഓർഡർ/അക്കൗണ്ട് ഡാറ്റ എടുക്കുന്നു.
- പോളിസി ചെക്കർ റെസല്യൂഷൻ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്ത് സാധൂകരിക്കുന്നു.
- എക്സപ്ഷൻ ഫ്ലാഗ് ചെയ്താൽ, ഏജന്റിലേക്കോ മനുഷ്യനിലേക്കോ എസ്കലേറ്റ് ചെയ്യുക.
- CRM സംയോജനത്തോടുകൂടിയ സെയിൽസ് ഇമെയിൽ ഏജന്റ്
- API-കൾ വഴി സാധ്യതയുള്ളവരെ സമ്പന്നമാക്കുന്നു.
- ഉൽപ്പന്ന മാപ്പിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിഗതമാക്കൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക.
- പാലിക്കൽ ഗേറ്റ് പദപ്രയോഗങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു.
- CRM-ലേക്ക് ലോഗിൻ ചെയ്യുന്നു; API പരാജയപ്പെട്ടാൽ, ബാക്ക്ഓഫുമായി വീണ്ടും ശ്രമിക്കുക.
ഈ മൂന്ന് കാര്യങ്ങളും സ്റ്റേറ്റ് അപ്ഡേറ്റുകൾ, സോപാധികമായ ട്രാൻസിഷനുകൾ, വീണ്ടും ശ്രമിക്കൽ, കൂടാതെ LangGraph-ൻ്റെ പ്രധാന മേഖലയായ ഓപ്ഷണൽ ഹ്യൂമൻ അംഗീകാരങ്ങൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിക്കുന്നു.
ഒരു ചെറിയ ആശയരൂപരേഖ
# ആശയം വ്യക്തമാക്കുന്നതിനുള്ള Pseudocode-ish ഉദാഹരണം
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"})
ഇത് കാതലായ ആശയം വ്യക്തമാക്കുന്നു: സ്റ്റേറ്റ് ഘട്ടങ്ങളിലുടനീളം നിലനിൽക്കുന്നു, എഡ്ജുകൾ നിയന്ത്രണ ഫ്ലോ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു, ലൂപ്പുകളും വീണ്ടും ശ്രമിക്കലും ഫസ്റ്റ് ക്ലാസ് ആണ്.
സംയോജന ലാൻഡ്സ്കേപ്പ്
- LangChain ഘടകങ്ങളോടൊപ്പം (LLM-കൾ, ടൂളുകൾ, റിട്രീവർമാർ) പ്രവർത്തിക്കുന്നു, എന്നാൽ ആശയപരമായി ഓർത്തോഗണലാണ്: ഇത് ഒരു സ്റ്റേറ്റ് ഗ്രാഫിനുള്ളിൽ അവയെ ഓർക്കസ്ട്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.
- ട്രെയ്സിംഗ്/മെട്രിക്സിനായുള്ള ഒബ്സർവബിലിറ്റി സ്റ്റാക്കുകളുമായി നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
- LangGraph പ്ലാറ്റ്ഫോം ടീം-റെഡി ഭാഗങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു: വിന്യാസങ്ങൾ, സ്കെയിലിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ്, സഹകരണം.
പഠനരീതി: എന്താണ് പ്രതീക്ഷിക്കേണ്ടത്
- നിങ്ങൾ LangChain-മായി സുഖകരമാണെങ്കിൽ, async വർക്ക്ഫ്ലോകളും നിങ്ങൾക്ക് പരിചിതമായിരിക്കും.
- പുതിയ ഭാഗം നിങ്ങളുടെ ലോജിക്കിനെ എക്സ്പ്ലിസിറ്റ് സ്റ്റേറ്റ് ട്രാൻസിഷനുകളുള്ള ഒരു ഗ്രാഫായി മോഡൽ ചെയ്യുകയാണ്.
- ഫലം: കുറഞ്ഞ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സൈഡ് ഇഫക്റ്റുകൾ, മികച്ച പുനർനിർമ്മാണം, എളുപ്പമുള്ള ഡീബഗ്ഗിംഗ്.
സാധാരണ അപകടങ്ങൾ (പരിഹാരങ്ങളും)
- അമിതമായി നിറച്ച സ്റ്റേറ്റ്: സ്റ്റേറ്റ് കുറഞ്ഞതും ഘടനാപരവുമാക്കുക; വലിയ ബ്ലോബുകളല്ല, റഫറൻസുകൾ സംഭരിക്കുക.
- അതിരുകളില്ലാത്ത ലൂപ്പുകൾ: എല്ലായ്പ്പോഴും സ്റ്റോപ്പ് കണ്ടീഷനുകളും കൗണ്ടറുകളും ചേർക്കുക.
- അവ്യക്തമായ ട്രാൻസിഷനുകൾ: നോഡുകൾക്ക് വ്യക്തമായി പേര് നൽകുക, കൂടാതെ കണ്ടെത്താനായി സ്റ്റേറ്റ് ഡിഫുകൾ ലോഗ് ചെയ്യുക.
- ടൂൾ കുഴപ്പം: ടൈംഔട്ടുകൾ, വീണ്ടും ശ്രമിക്കൽ, ടൈപ്പ് ചെയ്ത ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ടൂളുകൾ പൊതിയുക.
പ്രകടനവും വിശ്വാസ്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള നുറുങ്ങുകൾ
- പുരോഗതി വിലയിരുത്തുന്നതിന് സ്കോറിംഗ്/പരിശോധനാ നോഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് സ്ഥിരതയുള്ള സബ്ഗ്രാഫുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, വീണ്ടെടുക്കൽ) കാഷെ ചെയ്യുക.
- സാധ്യമാകുമ്പോൾ സ്വതന്ത്ര ബ്രാഞ്ചുകൾ സമാന്തരമാക്കുക.
- ഫ്ലാക്കിയായ API-കൾക്കായി ബാക്ക്ഓഫ് തന്ത്രങ്ങൾ ചേർക്കുക.
- ഫലം മാറുന്നിടത്ത് മാത്രം ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് ഉപയോഗിക്കുക.
കൂടാതെ: Sider.AI ഉപയോഗിച്ച് വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കുക.
Relevance Score: 8/10.
നിങ്ങൾ മൾട്ടി-ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, Sider.AI പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ടൂളുകൾ, റണ്ണുകൾ എന്നിവ ക്രമീകരിച്ച് പരീക്ഷണം ലളിതമാക്കുമെന്നും, LangGraph നോഡുകളിൽ ആവർത്തിക്കാനും ഔട്ട്പുട്ടുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും എളുപ്പമാക്കുമെന്നും ഓർമ്മിക്കേണ്ടതാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ ഗ്രാഫുകളിലുടനീളം ട്രാൻസിഷനുകൾ പരിഷ്കരിക്കുമ്പോഴും ഏജന്റ് സ്വഭാവം ഡീബഗ് ചെയ്യുമ്പോഴും ഇത് വളരെ സഹായകമാണ്.
ആരംഭിക്കുന്നു: ഒരു 5-ഘട്ട പദ്ധതി
- ഫലവും ഗാർഡ്റെയിലുകളും നിർവ്വചിക്കുക: അവസാനം എന്താണ് സത്യമായിരിക്കേണ്ടത്? എന്ത് സംഭവിക്കാൻ പാടില്ല?
- നിങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് സ്കെച്ച് ചെയ്യുക: നോഡുകൾ, എഡ്ജുകൾ, സ്റ്റേറ്റ് സ്കീമ, സ്റ്റോപ്പ് കണ്ടീഷനുകൾ.
- ക്രമമായി നിർമ്മിക്കുക: സ്പൈനിൽ (A → B → C) നിന്ന് ആരംഭിച്ച് ലൂപ്പുകൾ/ബ്രാഞ്ചുകൾ ചേർക്കുക.
- ആദ്യം തന്നെ ഒബ്സർവബിലിറ്റി ചേർക്കുക: സ്റ്റേറ്റ് സ്നാപ്പ്ഷോട്ടുകളും തീരുമാനങ്ങളും ലോഗ് ചെയ്യുക.
- ശക്തിപ്പെടുത്തൽ ഘട്ടം: ടൈംഔട്ടുകൾ, വീണ്ടും ശ്രമിക്കൽ, ഹ്യൂമൻ അംഗീകാരങ്ങൾ, ലോഡ് ടെസ്റ്റുകൾ.
ഇതിന് ഇപ്പോൾ പ്രാധാന്യമുള്ളതെന്തുകൊണ്ട്
ടീമുകൾ ഡെമോകളിൽ നിന്ന് വിശ്വസനീയമായ AI സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, അവർക്ക് ശേഷിയോടൊപ്പം നിയന്ത്രണം, വീണ്ടെടുക്കൽ, ഒബ്സർവബിലിറ്റി എന്നിവയും ആവശ്യമാണ്. LangGraph പ്രൊഡക്ഷന് ആവശ്യമായ LLM ഏജന്റുകളെ ശക്തമാക്കുന്നതിനുള്ള ചട്ടക്കൂട് നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു—ഒരു ഇഷ്ടമുള്ള ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ലെയർ ആദ്യം മുതൽ എഴുതാതെ തന്നെ.
പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ
- LangGraph എന്നത് LLM ഏജന്റുകൾക്കായുള്ള സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ, ഗ്രാഫ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ചട്ടക്കൂടാണ്.
- ഇത് മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ്, ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന, വീണ്ടെടുക്കാവുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ തിളങ്ങുന്നു.
- LangGraph പ്ലാറ്റ്ഫോം പ്രൊഡക്ഷൻ ഏജന്റുകളെ കയറ്റി അയക്കാനും സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു.
- ലളിതമായി ആരംഭിക്കുക, വ്യക്തമായി മോഡൽ ചെയ്യുക, ഒബ്സർവബിലിറ്റിയിലും ഗാർഡ്റെയിലുകളിലും നേരത്തെ തന്നെ നിക്ഷേപം നടത്തുക.
പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
Q1: LangChain-ൽ LangGraph എന്താണ്?
LangGraph എന്നത് LangChain-ൽ നിന്നുള്ള ഒരു സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ചട്ടക്കൂടാണ്, ഇത് LLM ഏജന്റുകളെയും വർക്ക്ഫ്ലോകളെയും പങ്കിട്ട സ്റ്റേറ്റ്, എക്സ്പ്ലിസിറ്റ് ട്രാൻസിഷനുകൾ, വീണ്ടും ശ്രമിക്കുന്നതിനും മനുഷ്യൻ്റെ അവലോകനത്തിനുമുള്ള ബിൽറ്റ്-ഇൻ കണ്ട്രോളുകളുള്ള ഒരു ഗ്രാഫായി മോഡൽ ചെയ്യുന്നു.
Q2: ലളിതമായ ഒരു ശൃംഖലയിൽ നിന്ന് LangGraph എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?
ഒരു ശൃംഖല രേഖീയമാണ്, LangGraph ബ്രാഞ്ചിംഗ്, ലൂപ്പുകൾ, കൂടാതെ ഘട്ടങ്ങളിലുടനീളം നിലനിൽക്കുന്ന സ്റ്റേറ്റുകളുള്ള സോപാധികമായ ട്രാൻസിഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ മൾട്ടി-ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
Q3: അടിസ്ഥാന RAG ആപ്പുകൾക്ക് LangGraph ആവശ്യമുണ്ടോ?
ആവശ്യമില്ല. നിങ്ങളുടെ റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ രേഖീയവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമാണെങ്കിൽ, ഒരു ലളിതമായ ശൃംഖല മതിയാകും. നിങ്ങൾക്ക് ബ്രാഞ്ചിംഗ്, വീണ്ടും ശ്രമിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് കണ്ട്രോളുകൾ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ LangGraph ഉപയോഗിക്കുക.
Q4: LangGraph പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് വിന്യസിക്കാൻ കഴിയുമോ?
അതെ. ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ചട്ടക്കൂട് ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, LangGraph പ്ലാറ്റ്ഫോം പ്രൊഡക്ഷൻ പരിതസ്ഥിതികൾക്കായി വിന്യാസം, സ്കെയിലിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ്, ഗവേണൻസ് ഫീച്ചറുകൾ നൽകുന്നു.
Q5: LangGraph-ൻ്റെ പൊതുവായ മികച്ച രീതികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
സ്റ്റേറ്റ് കുറഞ്ഞതാക്കുക, ലൂപ്പുകളിലേക്ക് സ്റ്റോപ്പ് കണ്ടീഷനുകൾ ചേർക്കുക, ടൈംഔട്ടുകളും വീണ്ടും ശ്രമിക്കലും ഉപയോഗിച്ച് ടൂളുകൾ പൊതിയുക, ഒബ്സർവബിലിറ്റിക്കായി സ്റ്റേറ്റ് ട്രാൻസിഷനുകൾ ലോഗ് ചെയ്യുക, പുരോഗതി വിലയിരുത്തുന്നതിന് വെരിഫിക്കേഷൻ നോഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.