LangGraph와 LangChain의 주요 차이점

 

LangGraph와 LangChain의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

 

1. 구조:

 

(1) LangChain: 선형적인 체인 구조를 사용합니다.

(2) LangGraph: 그래프 구조를 사용하여 더 복잡한 워크플로우를 표현할 수 있습니다.

 

2. 상태 관리:

 

(1) LangChain: 메모리 모듈을 통해 제한적인 상태 유지가 가능합니다.

 

(2) LangGraph: 글로벌 상태를 공유하고 순환 구조를 통해 더 유연한 상태 관리가 가능합니다.

 

3. 흐름 제어:

 

(1) LangChain: 주로 순차적인 실행 흐름을 가집니다.

 

(2) LangGraph: 조건부 엣지를 통해 더 복잡한 흐름 제어가 가능합니다.

 

4. 사용 사례:

 

(1) LangChain: 문서 Q&A, 데이터 분석, API 통합 등 비교적 단순한 작업에 적합합니다.

 

(2) LangGraph: 복잡한 에이전트 간 협업, 순환적 데이터 처리 등 더 복잡한 시스템에 적합합니다.

 

5. 유연성:

 

(1) LangChain: 구성 요소 조합의 유연성을 제공합니다.

 

(2) LangGraph: 조건부 엣지와 상태 관리를 통해 더 높은 수준의 유연성을 제공합니다.

 

6. 복잡성:

 

(1) LangChain: 비교적 간단한 사용법으로 시작하기 쉽습니다.

 

(2) LangGraph: 더 복잡한 시스템을 구축할 수 있지만, 초기 설정과 학습 곡선이 더 높을 수 있습니다.

 

마무리

 

LangGraph는 LangChain의 기능을 확장하여 더 복잡하고 유연한 AI 시스템을 구축할 수 있게 해주는 도구입니다. 복잡한 워크플로우와 다중 에이전트 시스템에 더 적합하지만, 그만큼 사용법이 더 복잡할 수 있습니다.