LangGraph ilə AI orkestrləşdirilməsi tərtibatçılara dövri məntiq tələb edən mürəkkəb, vəziyyətə əsaslanan tətbiqlər qurmağa imkan verir. Məlumatın A nöqtəsindən B nöqtəsinə keçdiyi standart xətti zəncirlərdən fərqli olaraq, LangGraph agentlərə geri qayıtmağa, mühakimələrini təkmilləşdirməyə və cari vəziyyətə əsasən bir çox alətlərlə qarşılıqlı əlaqədə olmağa imkan verir. Bu çərçivə, mürəkkəb agent sistemləri üçün tələb olunan davamlı vəziyyət və çox oyunçulu koordinasiyanı idarə etmək üçün xüsusi olaraq qurulmuş LangChain-in birbaşa genişləndirilməsidir.
LangGraph-ın əsas məqsədi nədir?
LangGraph-ın əsas dizayn məqsədi bir tapşırıq üzərində təkrarlanması lazım olan tətbiqlər üçün struktur təmin etməkdir. Bir çox real dünya ssenarilərində, yüksək keyfiyyətli nəticəyə çatmaq üçün modeldən bir dəfə keçmək kifayət deyil. Məsələn, müştəri xidməti botu verilənlər bazasını sorğulamalı, çıxışı emal etməli, çatışmayan sahəni görməli və sonra istifadəçiyə yenidən sorğu verməli və ya yenidən axtarmalı ola bilər. LangGraph bu vəziyyəti bir neçə növbə ərzində idarə edərək, tarixçənin və kontekstin bütün icra dövrü ərzində ardıcıl qalmasını təmin edir.
Agent sistemini qovşaqların funksiyaları, kənarların isə məlumat axınını təmsil etdiyi bir qraf kimi qəbul edərək, tərtibatçılar mürəkkəb keçidlərə nəzarət edirlər. Bu, uğursuz ola biləcək və ya yarı yolda insan müdaxiləsinə ehtiyac duyan uzunmüddətli tapşırıqlarla işləyərkən vacibdir. Kodunuzda nəhəng, kövrək şərti ifadələr yazmaq əvəzinə, bu dövrləri necə idarə edəcəyinizi açıq şəkildə ifadə edən bir qraf strukturu təyin edirsiniz. Bu, sistem daha çox kənar halları idarə etmək üçün genişləndikcə məntiqi sazlamağı və zamanla saxlamağı asanlaşdırır.
Bu, ənənəvi xətti zəncirlərdən necə fərqlənir?
Xətti zəncirlər, əsas tapşırıqlar üçün faydalı olsa da, avtonom agentlər üçün lazım olan davamlı yaddaş və rəy dövrələrindən məhrumdur. Xətti quraşdırmada hər bir addım müstəqildir və ya ciddi şəkildə ardıcıldır. Bir səhv baş verərsə, zəncir adətən qırılır və ya tam yenidən başlamağı tələb edir. LangGraph, qovşaqlara məlumatı əvvəlki mərhələlərə geri göndərməyə imkan verərək bu modeli dəyişdirir və insan mühakimə proseslərini təqlid edən həqiqətən dinamik bir məlumat axını yaradır.
| Xüsusiyyət | Xətti Zəncirlər | LangGraph |
|---|---|---|
| Vəziyyətin İdarə Edilməsi | Yox/Xarici | Davamlı/Daxili |
| Axın İstiqaməti | Bir tərəfli/Ardıcıl | Dövri/Qraf əsaslı |
| Mürəkkəblik | Aşağı/Sadə | Yüksək/Çox oyunçulu |
Niyə dövri iş axınlarına keçməlisiniz?
Tətbiqiniz sadə sorğu-cavab qarşılıqlı əlaqələrini aşan bir avtonomiya dərəcəsi tələb etdikdə dövri iş axınlarına keçmək tövsiyə olunur. Bir mövzunu araşdırmalı, məqalə hazırlamalı və sonra öz çıxışını təqdim olunan mənbəyə qarşı fakt-yoxlamalı bir alət qurursunuzsa, bir dövr tələb olunur. Agent öz qaralamasına baxa, səhvləri müəyyən edə və keyfiyyət müəyyən edilmiş həddə cavab vermədikdə tədqiqat qovşağına qayıda bilməlidir.
Bu yanaşma hallüsinasiya ehtimalını azaldır, çünki sistem öz tərəqqisini yoxlamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Qrafinizə bir ‘nəzərdən keçirmə’ qovşağı daxil etməklə, AI-ni dayandırmağa və çıxışın cari vəziyyətini qiymətləndirməyə məcbur edirsiniz. Nəzərdən keçirmə qovşağı məlumatın natamam və ya qeyri-dəqiq olduğunu müəyyən edərsə, qrafa əvvəlki qovşaqları yenidən işə salmağı siqnal verir. Bu özünüdüzəltmə dövrü, etibarlı müəssisə səviyyəli AI agentlərinin inkişafında təməl elementdir.
Alien Road AI orkestrləşdirilməsini necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərimiz üçün xüsusi məzmun auditi alətləri qurmaq üçün LangGraph-dan istifadə edirik. Tipik bir hesabda, Shopify mağazası üçün minlərlə məhsul təsvirini emal edə bilərik. Tək bir AI keçidi əvəzinə, bir qovşağın məhsul məlumatlarını gətirdiyi, ikinci qovşağın SEO açar sözlərini yoxladığı və üçüncü qovşağın tələblər yerinə yetirilmədikdə qrammatikanı düzəltdiyi bir qraf qururuq. Qrammatika qovşağı problemlər taparsa, mətni bütün yoxlamalardan keçənə qədər hesabatı düzəliş dövrünə geri qaytarır.
Biz müştərinin biznes məntiqi üçün tələb olunan vəziyyətləri xəritələndirməklə işimizə başlayırıq. Sonra qraf üçün giriş nöqtəsini və çıxış şərtlərini müəyyən edirik. Vəziyyəti diqqətlə idarə edərək, rekursiv məntiqlə işləyərkən ümumi bir risk olan sistemin sonsuz dövrə girməməsini təmin edirik. Komandamız tez-tez yenidən işə salınan qovşaqları müəyyən etmək üçün qrafın icrasını izləyir, bu da daha yaxşı performans və daha aşağı token istifadəsi üçün sorğuları və alət çağırışlarını optimallaşdırmağa imkan verir.
İlk qrafınızı qurmaq üçün əsas komponentlər
- Vəziyyət tərifi: Qraf boyu lazım olan bütün dəyişənləri saxlayan paylaşılan bir obyekt təyin edin.
- Qovşaqlar: LLM-ə zəng etmək və ya API sorğulamaq kimi xüsusi hərəkətləri yerinə yetirən funksiyalar yaradın.
- Kənarlar: Vəziyyətə əsasən növbəti addımı müəyyən edən şərti yollar daxil olmaqla, qovşaqlar arasında yollar qurun.
- Kompilyasiya: Tərifinizi icra edilə bilən bir obyektə çevirmək üçün LangGraph kompilyatorundan istifadə edin.
Dövr dizaynında ümumi tələlər hansılardır?
Dövrlərin dizaynı dayanma şərtlərinə diqqətli yanaşma tələb edir. Bir dövrün neçə dəfə işləyə biləcəyinə dair aydın bir limit təyin etmirsinizsə, sisteminiz yüksək xərclərə səbəb ola bilər və ya dayana bilməz. Vəziyyətinizə ‘max_iterations’ və ya ‘max_steps’ dəyişəni daxil etmək standart təcrübədir. Bu limitə çatdıqdan sonra qraf çıxmaq və səhv qaytarmaq və ya insan nəzərdən keçirməsi üçün problemi qeyd etmək üçün proqramlaşdırılmalıdır.
Digər ümumi bir səhv, qovşaqlar arasında vəziyyəti düzgün yeniləməməkdir. Bir qovşaq məlumat parçasını dəyişdirirsə, bu dəyişiklik növbəti qovşağın girişində düzgün əks olunmalıdır. Ardıcıl vəziyyət yeniləmələri olmadan, agentlər köhnəlmiş məlumatlar əsasında hərəkət edəcək və bu da gözlənilməz davranışlara səbəb olacaqdır. Qovşaq funksiyalarınızın cari vəziyyəti qəbul etdiyini və yenilənmiş vəziyyət obyektini aydın şəkildə qaytardığını həmişə yoxlayın.
İmplementasiyanıza başlamaq
- Dövrləri vizuallaşdırmaq üçün hər hansı bir kod yazmazdan əvvəl iş axınınızı kağız üzərində çəkin.
- Mürəkkəb şərti məntiq əlavə etməzdən əvvəl sadə iki qovşaqlı bir dövrə ilə başlayın.
- Daha asan sazlama üçün icra zamanı vəziyyət keçidlərini izləmək üçün loqlaşdırmadan istifadə edin.
- Agent yüksək riskli hərəkətlər yerinə yetirirsə, insan-dövrədə yoxlama nöqtəsini tətbiq edin.
Tez-tez verilən suallar
LangGraph yalnız qabaqcıl tərtibatçılar üçündür?
Python və əsas qraf nəzəriyyəsini başa düşməyi tələb etsə də, çərçivə əlçatan olmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Əgər artıq LangChain ilə tanışsınızsa, keçid idarə edilə biləndir. Sənədlər, xüsusi ehtiyaclarınıza uyğunlaşdırmaq üçün kopyalaya və düzəldə biləcəyiniz standart nümunələr təqdim edir, bu da qraf əsaslı arxitekturalarda ekspert olmasanız belə qurmağa başlamağı asanlaşdırır.
LangGraph-ı istənilən LLM ilə istifadə edə bilərəmmi?
Bəli, LangGraph əsas modelə münasibətdə aqnostikdir. Onu hazırda LangChain ilə istifadə etdiyiniz istənilən LLM-ə qoşa bilərsiniz. Orkestrləşdirmə məntiqi, kommersiya modeli və ya açıq mənbəli alternativdən istifadə etməyinizdən asılı olmayaraq qraf səviyyəsində baş verir. Bu çeviklik, xüsusi dövri iş axınınızda hansının ən yaxşı işlədiyini görmək üçün sınaq zamanı modelləri dəyişdirməyə imkan verir.
Dövrdəki səhvləri necə idarə edir?
Səhv idarəetməsini birbaşa qovşaq funksiyalarınız daxilində təyin edirsiniz. Bir funksiya problemlə qarşılaşarsa, qrafınızda səhv idarəetmə qovşağını işə salan xüsusi bir vəziyyət qaytara bilər. Bu qovşaq daha sonra yenidən cəhd edə, monitorinq üçün səhvi qeyd edə və ya icranı tamamilə dayandıra bilər. Bu dizayn, proses zamanı agentinizin uğursuzluqlara necə reaksiya verdiyinə tam nəzarət etməyə imkan verir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır?
Kitabxananı quraşdırmaqla və sənədlərdə verilən əsas ‘Hello World’ nümunəsini işə salmaqla başlayın. İşləyən bir mühitiniz olduqdan sonra, cari iş axınınızda bir neçə addımı əhatə edən kiçik, təkrarlanan bir tapşırığı müəyyən edin. Bunu tək bir dövrə ilə başlayaraq sadə bir qraf kimi modelləşdirməyə çalışın. Vəziyyət obyektinin qovşaqlar arasında məlumatı necə ötürdüyünü və kodunuzun çıxışına əsasən keçidi necə işə sala biləcəyinizi başa düşməyə diqqət yetirin.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması