LangGraph என்றால் என்ன? நிலைத்த LLM ஏஜெண்டுகளுக்கான ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி
பெரிய மொழி மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்க முயற்சி செய்து, நம்பகத்தன்மை, நினைவகம் அல்லது ஒருங்கிணைப்பு ஆகியவற்றில் வரம்புகளை அடைந்திருந்தால், நீங்கள் மட்டும் தனியாக இல்லை. ஒரு தனித்த தூண்டுதலிலிருந்து (prompt) பல-படி, கருவி-பயன்படுத்தும், மீட்கக்கூடிய ஏஜெண்ட்டிற்கான நகர்வுதான் பெரும்பாலான முன்மாதிரிகள் தேங்கி நிற்கும் இடம். அந்த இடைவெளியைத்தான் LangGraph நிரப்ப முயற்சிக்கிறது.
இந்த நடைமுறை, தீர்வு-அடிப்படையிலான ஆழமான ஆய்வில், LangGraph என்றால் என்ன, அது ஏன் முக்கியம், மேலும் அதை எவ்வாறு பயன்படுத்தி வலுவான, நிலைத்த AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்கத் தொடங்குவது என்பதைப் பார்ப்போம்.
விரைவான விளக்கம்
- LangGraph என்பது LangChain இலிருந்து வரும் ஒரு திறந்த-மூல, நிலைத்த ஒருங்கிணைப்பு கட்டமைப்பு ஆகும். இது LLM-உந்துதல் ஏஜெண்டுகள் மற்றும் சிக்கலான பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குதல், கட்டுப்படுத்துதல் மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றுக்கானது. இது ஏஜெண்டுகளை முனைகள் (படிகள்/ஏஜெண்டுகள்/கருவிகள்), விளிம்புகள் (மாற்றங்கள்) மற்றும் ஒரு பகிரப்பட்ட, உருவாகும் நிலை கொண்ட நிலை வரைபடமாக மாதிரியாக்குகிறது. இது நினைவகம், கிளைத்தல், மறுமுயற்சிகள் மற்றும் மனித-தலையீட்டுக் கட்டுப்பாடுகளை செயல்படுத்துகிறது.
- LangGraph தளம் வரிசைப்படுத்தல், அளவிடுதல், கண்காணிப்பு மற்றும் நிர்வாக அம்சங்களைச் சேர்ப்பதன் மூலம் குழுக்கள் நோட்புக்கிலிருந்து உற்பத்திக்கு மாற உதவுகிறது.
LangGraph ஏன் உள்ளது: ஒருங்கிணைப்பு சிக்கல்
பெரும்பாலான LLM பயன்பாடுகள் எளிமையாகத் தொடங்குகின்றன: தூண்டுதல் உள்ளே, பதில் வெளியே. ஆனால் நிஜ உலக பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு இன்னும் அதிகமாக தேவைப்படுகிறது:
- பல-படி பகுத்தறிவு (திட்டம் → தேடல் → சுருக்கம் → சரிபார்)
- கருவி பயன்பாடு (தரவுத்தளங்கள், APIகள், RAG மீட்டெடுப்பு)
- தோல்விகளிலிருந்து மீட்பு (காலக்கெடு, மோசமான வெளியீடுகள்)
- படிகள் முழுவதும் நினைவகம் (சூழலை இழக்க வேண்டாம்)
- பாதுகாப்பு மற்றும் ஒப்புதல்கள் (மனித தலையீடு, இணக்கம்)
விளம்பர குறியீடு அல்லது அடிப்படை சங்கிலிகளுடன் இதை ஸ்கிரிப்ட் செய்வது விரைவில் உடையக்கூடியதாக மாறும். கட்டமைக்கப்பட்ட, நிலைத்த வரைபடத்தை வழங்குவதன் மூலம் LangGraph இதை நிவர்த்தி செய்கிறது. இது முழு இயக்கத்தையும் கண்டறியக்கூடியதாகவும் கட்டுப்படுத்தக்கூடியதாகவும் வைத்திருக்கும் அதே நேரத்தில், கிளைக்க, சுழற்சியடைய மற்றும் மீட்க முடியும்.
LangGraph எவ்வாறு செயல்படுகிறது (எளிமையான ஆங்கிலத்தில்)
LangGraph ஐ நினைவகத்துடன் கூடிய ஓட்ட விளக்கப்படம் என்று நினைத்துப் பாருங்கள்:
- முனைகள்: LLM அழைப்புகள், கருவிகள், மீட்டெடுப்பு படிகள், மதிப்பெண்/சரிபார்ப்பு அல்லது பிற ஏஜெண்டுகள் கூட.
- விளிம்புகள்: அடுத்தது என்ன நடக்கும் என்பதைத் தீர்மானிக்கும் விதிகள் (எ.கா., "சரிபார்ப்பு தோல்வியடைந்தால், மீண்டும் முயற்சிக்கவும்"; "நம்பிக்கை < 0.8 ஆக இருந்தால், ஒரு மனிதரிடம் கேட்கவும்").
- நிலை: முனைகளால் புதுப்பிக்கப்பட்ட பகிரப்பட்ட பொருள் (எ.கா., வேலை நினைவகம், பெறப்பட்ட ஆவணங்கள், கருவி வெளியீடுகள், முடிவுகள்).
- கட்டுப்பாடு: மறுமுயற்சிகள், சுழற்சிகள், பிரேக் பாயிண்டுகள் மற்றும் மனித-தலையீட்டு சோதனைச் சாவடிகளுக்கான உள்ளமைக்கப்பட்ட வடிவங்கள்.
இந்த வடிவமைப்பு, ஏஜெண்டுகள் வெறுமனே "பதிலளிப்பதை" விட ஒரு செயல்முறையை வழிநடத்தவும், என்ன நடந்தது என்பதைக் கண்காணிக்கவும், மேலும் வழியில் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட முடிவுகளை எடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
நீங்கள் உண்மையில் பயன்படுத்தும் முக்கிய அம்சங்கள்
- நிலைத்த ஒருங்கிணைப்பு: படிகள் முழுவதும் நீடிக்கும் மைய நிலை.
- ஏஜென்ட் கலவை: தெளிவான இடைமுகங்களுடன் பல ஏஜெண்டுகள்/கருவிகளை சங்கிலியாக இணைக்கவும்.
- நிர்ணயிக்கப்பட்ட கட்டுப்பாடு: வெளிப்படையான மாற்றங்கள், பாதுகாப்பு மற்றும் நிறுத்தும் நிபந்தனைகள்.
- மீட்பு & மறுமுயற்சிகள்: பிழை கையாளுதல் மற்றும் மறு-செயல்படுத்துவதற்கான உள்ளமைக்கப்பட்ட வடிவங்கள்.
- மனித-தலையீடு: முக்கியமான கட்டங்களில் இடைநிறுத்தம், மதிப்பாய்வு மற்றும் அங்கீகரிக்கவும்.
- கண்காணிப்பு: பிழைதிருத்தம் மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கான தடயங்கள்.
- உற்பத்திப் பாதை: LangGraph Platform உடன்: வரிசைப்படுத்தல், அளவிடுதல், கண்காணிப்பு மற்றும் நிர்வாகம்.
LangGraph ஐ எப்போது பயன்படுத்துவது (மற்றும் எப்போது பயன்படுத்தக்கூடாது)
உங்களுக்கு இது தேவைப்பட்டால் LangGraph ஐப் பயன்படுத்தவும்:
- கிளைக்கும் தர்க்கத்துடன் கூடிய பல-படி பணிப்பாய்வுகள்.
- பல கருவிகள்/APIகளை அழைக்கும் மற்றும் பிழைகளிலிருந்து மீட்கப்பட வேண்டிய ஏஜெண்டுகள்.
- படிகள் முழுவதும் நினைவகம், ஒரு பெரிய தூண்டுதல் மட்டுமல்ல.
- மனித ஒப்புதல்கள், இணக்க சோதனைச் சாவடிகள் அல்லது தணிக்கை தடயங்கள்.
- உற்பத்தியில் இனப்பெருக்கம் செய்யக்கூடிய, கண்காணிக்கக்கூடிய நடத்தை.
ஒருவேளை இப்போது தவிர்க்கவும்:
- உங்கள் பயன்பாடு ஒரு முறை தூண்டுதலாகவோ அல்லது கிளைக்காத எளிய RAG ஆகவோ இருந்தால்.
- உங்களுக்கு மறுமுயற்சிகள், மனித மதிப்பாய்வு அல்லது சிக்கலான கருவி ஒருங்கிணைப்பு தேவையில்லை.
மன மாதிரி: சங்கிலியிலிருந்து வரைபடத்திற்கு
- ஒரு "சங்கிலி" நேரியல்: A → B → C.
- ஒரு "வரைபடம்" நிபந்தனை மற்றும் நிலைத்தானது: A → (x என்றால்) B → C, இல்லையெனில் D → E → C, சுழல்கள் மற்றும் முடிவு வாயில்களுடன்.
LangGraph இந்த வரைபட சுருக்கத்தை LLM ஏஜெண்டுகளுக்குக் கொண்டுவருகிறது, எனவே உங்கள் குறியீடு நீங்கள் தானியக்கமாக்கும் நிஜ உலக செயல்முறையை பிரதிபலிக்கிறது.
உதாரண பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் (வடிவங்களுடன்)
- சரிபார்ப்புடன் கூடிய ஆராய்ச்சி துணை விமானி
- திட்டமிடும் படி ஒரு சரிபார்ப்பு பட்டியலை உருவாக்குகிறது.
- மீட்டெடுக்கும் படி ஆதாரங்களைத் திரட்டுகிறது.
- வரைவு படி ஒரு சுருக்கத்தை எழுதுகிறது.
- சரிபார்க்கும் படி உரிமைகோரல்களைச் சரிபார்க்கிறது; குறைந்த நம்பிக்கையில், மீட்டெடுப்பிற்கு மீண்டும் சுழற்சி செய்யவும்.
- வெளியிடுவதற்கு முன் மனித மதிப்பாய்வு.
- வாடிக்கையாளர் ஆதரவு தீர்வு
- உள்ளெடுப்பு டிக்கெட்டைப் பாகுபடுத்துகிறது.
- வகைப்படுத்தி சரியான கொள்கை மரத்திற்கு திருப்பி விடுகிறது.
- கருவி அழைப்புகள் ஆர்டர்/கணக்கு தரவை எடுக்கின்றன.
- தீர்வு வரைவு செய்யப்படுகிறது, பின்னர் கொள்கை சரிபார்ப்பு சரிபார்க்கிறது.
- விதிவிலக்கு குறிக்கப்பட்டால், ஏஜென்ட் அல்லது மனிதனுக்கு அதிகரிக்கவும்.
- CRM ஒருங்கிணைப்புடன் கூடிய விற்பனை மின்னஞ்சல் ஏஜென்ட்
- APIகள் மூலம் வருங்கால வளமாக்கல்.
- தயாரிப்பு மேப்பிங் மூலம் தனிப்பயனாக்க வரைவு.
- இணக்க வாயில் சொற்றொடர்களை சரிபார்க்கிறது.
- CRM க்கு பதிவிடுதல்; API தோல்வியுற்றால், பின்வாங்குதலுடன் மீண்டும் முயற்சிக்கவும்.
மூன்றுமே நிலை புதுப்பிப்புகள், நிபந்தனை மாற்றங்கள், மறுமுயற்சிகள் மற்றும் விருப்பமான மனித ஒப்புதல்களை நம்பியுள்ளன - LangGraph இன் சிறந்த இடம்.
ஒரு சிறிய கருத்தியல் ஓவியம்
# யோசனையை விளக்க சூடோகுறியீடு போன்ற எடுத்துக்காட்டு
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"})
இது மையத்தை விளக்குகிறது: நிலை படிகள் முழுவதும் வாழ்கிறது, விளிம்புகள் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டத்தை குறியாக்கம் செய்கின்றன, மேலும் சுழல்கள்/மறுமுயற்சிகள் முதல் தரமானவை.
ஒருங்கிணைப்பு நிலப்பரப்பு
- LangChain கூறுகளுடன் (LLMகள், கருவிகள், மீட்டெடுப்பவர்கள்) இணைந்து செயல்படுகிறது, ஆனால் கருத்தியல் ரீதியாக செங்குத்தாக உள்ளது: இது ஒரு நிலை வரைபடத்திற்குள் அவற்றை ஒருங்கிணைக்கிறது.
- கண்காணிப்பு அடுக்குகள் தடமறிதல்/ அளவீடுகளுக்கு நன்றாக வேலை செய்கிறது.
- LangGraph Platform குழுவுக்கு ஏற்ற கூறுகளைச் சேர்க்கிறது: வரிசைப்படுத்தல்கள், அளவிடுதல், கண்காணிப்பு, ஒத்துழைப்பு.
கற்றல் வளைவு: என்ன எதிர்பார்க்கலாம்
- LangChain மற்றும் ஒத்திசைவற்ற பணிப்பாய்வுகளுடன் நீங்கள் வசதியாக இருந்தால், நீங்கள் வீட்டிலேயே இருப்பது போல் உணருவீர்கள்.
- வெளிப்படையான நிலை மாற்றங்களுடன் உங்கள் தர்க்கத்தை ஒரு வரைபடமாக மாற்றுவதுதான் புதிய பகுதி.
- பயன்: குறைவான மறைக்கப்பட்ட பக்க விளைவுகள், சிறந்த இனப்பெருக்கம் மற்றும் எளிதான பிழைதிருத்தம்.
பொதுவான ஆபத்துகள் (மற்றும் தீர்வுகள்)
- அதிகப்படியான நிலை: நிலையை சிறியதாகவும் கட்டமைக்கப்பட்டதாகவும் வைத்திருங்கள்; பெரிய கட்டிகளை அல்ல, குறிப்புகளை சேமிக்கவும்.
- வரம்பற்ற சுழல்கள்: எப்போதும் நிறுத்தும் நிபந்தனைகள் மற்றும் கவுண்டர்களைச் சேர்க்கவும்.
- வெளிப்படையான மாற்றங்கள்: முனைகளுக்கு தெளிவாக பெயரிட்டு, கண்டறியும் திறனுக்காக நிலை வேறுபாடுகளை பதிவு செய்யவும்.
- கருவி குழப்பம்: காலக்கெடு, மறுமுயற்சிகள் மற்றும் தட்டச்சு செய்யப்பட்ட வெளியீடுகளுடன் கருவிகளை மடிக்கவும்.
செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மை குறிப்புகள்
- முன்னேற்றத்தை கட்டுப்படுத்த மதிப்பெண்/சரிபார்ப்பு முனைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- குறைந்த செலவுகளுக்கு நிலையான துணை வரைபடங்களை (எ.கா., மீட்டெடுப்பு) தற்காலிக சேமிப்பில் வைக்கவும்.
- முடியும் போது சுயாதீன கிளைகளை இணைக்கவும்.
- நிலையற்ற APIகளுக்கு பின்வாங்கும் உத்திகளைச் சேர்க்கவும்.
- மனித-தலையீட்டை விளைவுகளை மாற்றும் இடங்களில் மட்டும் பயன்படுத்தவும்.
சந்தர்ப்பவசமாக: Sider.AI உடன் வேகமாக உருவாக்குதல்
தொடர்புடைய மதிப்பெண்: 8/10.
நீங்கள் பல-ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகளை முன்மாதிரி செய்தால், Sider.AI தூண்டுதல்கள், கருவிகள் மற்றும் இயக்கங்களை ஒழுங்கமைப்பதன் மூலம் பரிசோதனையை நெறிப்படுத்த முடியும் என்பதை அறிந்து கொள்வது மதிப்பு. இது LangGraph முனைகளில் மீண்டும் செய்வது மற்றும் சிக்கலான வரைபடங்களில் ஏஜென்ட் நடத்தையை பிழைதிருத்துவது எளிதாக்குகிறது.
தொடங்குதல்: 5-படி திட்டம்
- விளைவு மற்றும் பாதுகாப்புகளை வரையறுக்கவும்: முடிவில் என்ன உண்மையாக இருக்க வேண்டும்? என்ன நடக்க முடியாது?
- உங்கள் வரைபடத்தை கோடிட்டுக் காட்டுங்கள்: முனைகள், விளிம்புகள், நிலை திட்டம் மற்றும் நிறுத்தும் நிபந்தனைகள்.
- அதிகரித்து உருவாக்குங்கள்: முதுகெலும்புடன் (A → B → C) தொடங்கவும், பின்னர் சுழல்கள்/கிளைகளைச் சேர்க்கவும்.
- ஆரம்பத்தில் கண்காணிப்பைச் சேர்க்கவும்: நிலை ஸ்னாப்ஷாட்கள் மற்றும் முடிவுகளை பதிவு செய்யவும்.
- கடினமாக்கும் கட்டம்: காலக்கெடு, மறுமுயற்சிகள், மனித ஒப்புதல்கள் மற்றும் சுமை சோதனைகள்.
இது இப்போது ஏன் முக்கியம்
குழுக்கள் செயல் விளக்கங்களிலிருந்து நம்பகமான AI அமைப்புகளுக்கு மாறும்போது, அவர்களுக்கு திறன் தேவைப்படுவது போலவே கட்டுப்பாடு, மீட்பு மற்றும் கண்காணிப்பு தேவை. LangGraph தயாரிப்புக்கு போதுமான வலுவான LLM ஏஜெண்டுகளை உருவாக்க உங்களுக்கு சட்டகத்தை வழங்குகிறது - புதிதாக ஒரு தனிப்பயன் ஒருங்கிணைப்பு அடுக்கை எழுதாமல்.
முக்கிய முடிவுகள்
- LangGraph என்பது LLM ஏஜெண்டுகளுக்கான நிலைத்த, வரைபட அடிப்படையிலான ஒருங்கிணைப்பு கட்டமைப்பு ஆகும்.
- இது பல-படி, கருவி-பயன்படுத்தும், மனித-தலையீட்டுடன் கூடிய மீட்கக்கூடிய பணிப்பாய்வுகளில் பிரகாசிக்கிறது.
- LangGraph தளம் உற்பத்தி ஏஜெண்டுகளை அனுப்பவும் அளவிடவும் உதவுகிறது.
- எளிமையாகத் தொடங்குங்கள், வெளிப்படையாக மாதிரியாக்குங்கள், மேலும் ஆரம்பத்தில் கண்காணிப்பு மற்றும் பாதுகாப்புகளில் முதலீடு செய்யுங்கள்.
FAQ
கே1: LangChain இல் LangGraph என்றால் என்ன?
LangGraph என்பது LangChain இலிருந்து வரும் ஒரு நிலைத்த ஒருங்கிணைப்பு கட்டமைப்பு ஆகும். இது LLM ஏஜெண்டுகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளை பகிரப்பட்ட நிலை, வெளிப்படையான மாற்றங்கள், மறுமுயற்சிக்கான உள்ளமைக்கப்பட்ட கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் மனித மதிப்பாய்வு கொண்ட ஒரு வரைபடமாக மாதிரியாக்குகிறது.
கே2: LangGraph ஒரு எளிய சங்கிலியிலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?
ஒரு சங்கிலி நேரியல், அதே நேரத்தில் LangGraph கிளைத்தல், சுழற்சிகள் மற்றும் நிபந்தனை மாற்றங்களை படிகள் முழுவதும் நிலையான நிலையுடன் ஆதரிக்கிறது. இது சிக்கலான பல-ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகளை செயல்படுத்துகிறது.
கே3: அடிப்படை RAG பயன்பாடுகளுக்கு எனக்கு LangGraph தேவையா?
அவசியம் இல்லை. உங்கள் மீட்டெடுப்பு-உதவியுடன் உருவாக்கம் நேரியல் மற்றும் நிலையானதாக இருந்தால், ஒரு எளிய சங்கிலி போதுமானதாக இருக்கலாம். கிளைத்தல், மறுமுயற்சிகள் அல்லது மனித-தலையீட்டுக் கட்டுப்பாடுகள் தேவைப்படும்போது LangGraph ஐப் பயன்படுத்தவும்.
கே4: நான் LangGraph ஐ உற்பத்திக்கு வரிசைப்படுத்த முடியுமா?
ஆம். திறந்த-மூல கட்டமைப்பு ஒருங்கிணைப்பை கையாளுகிறது, மேலும் LangGraph Platform உற்பத்திச் சூழல்களுக்கான வரிசைப்படுத்தல், அளவிடுதல், கண்காணிப்பு மற்றும் நிர்வாக அம்சங்களை வழங்குகிறது.
கே5: பொதுவான LangGraph சிறந்த நடைமுறைகள் என்ன?
நிலையை சிறியதாக வைத்திருங்கள், சுழல்களுக்கு நிறுத்தும் நிபந்தனைகளைச் சேர்க்கவும், காலக்கெடு மற்றும் மறுமுயற்சிகளுடன் கருவிகளை மடிக்கவும், கண்காணிப்புக்காக நிலை மாற்றங்களைப் பதிவு செய்யவும், மேலும் முன்னேற்றத்தை கட்டுப்படுத்த சரிபார்ப்பு முனைகளைப் பயன்படுத்தவும்.