LangGraph는 자연어 처리와 AI 응용 프로그램 개발을 위한 강력한 프레임워크로, 복잡한 언어 모델과의
상호작용을 효율적이고 구조화된 방식으로 구현할 수 있도록 돕는다.
다양한 데이터 소스와 언어 모델을 통합하여 지능형 응답 생성, 정보 검색, 텍스트 분석 등의 고도화된
시스템을 구축할 수 있다.
LangGraph 와 LangChain은 둘다 LLM 어플리케이션 개발을 위한 강력한 도구이지만, 각각의 특징과 장단점이 있다.
이 두 프레임워크의 주요 차이점을 살펴보자.
LangGraph는 복잡한 워크플로우와 정교한 의사결정 프로세스를 구현하는 데 특화되어 있다.
여러 단계의 처리 과정이나 조건부 로직이 필요한 고급 AI 시스템에 적합하다.
LangChain은 LLM을 다양한 외부 도구와 쉽게 통합하고, 간단한 체인 구조로 어플리케이션을 구성하는 데
중점을 둔다.
빠른 프로토타이핑과 기본적인 LLM 기반 어플리케이션 개발에 유용하다.
LangGraph 는 그래프 기반 구조를 채택하여 노드와 엣지로 구성된 유연한 워크플로우를 만들 수 있다.
이는 복잡한 로직과 다단계 프로세스를 직관적으로 모델링하는 데 도움이 된다.
LangChain은 체인과 에이전트 기반 구조를 사용한다.
이는 선형적인 처리 과정이나 미리 정의된 에이전트 패턴을 구현하기 쉽게 만든다.
LangGraph는 명시적이고 세밀한 상태 관리를 제공한다. 개발자가 각 단계에서 상태를 직접 제어하고 수정할 수 있어, 복잡한 상태 변화를 정확하게 추적하고 관리할 수 있다.
LangChain은 상대적으로 암시적이고 자동화된 상태 관리를 제공한다. 이는 개발 과정을 단순화하지만, 세부적인 상태 제어가 필요한 경우 제한적일 수 있다.
LangGraph는 높은 유연성을 제공하여 커스텀 로직을 쉽게 구현할 수 있다. 개발자가 원하는 대로 그래프 구조를 설계하고 각 노드의 동작을 상세하게 정의할 수 있다.
LangChain은 미리 정의된 컴포넌트를 중심으로 구성되어 있어, 기본적인 기능을 빠르게 구현할 수 있지만 고도로 커스터마이즈된 로직을 구현하는 데는 상대적으로 제한이 있을 수 있다.
LangGraph 는 복잡한 AI 시스템이나 다중 에이전트 시스템을 구축하는데 적합하다.
여러 AI 모델이 상호작용하거나 복잡한 의사 결정 과정이 필요한 프로젝트에 이상적이다.
LangChain은 간단한 LLM 어플리케이션이나 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축하는데 주로 사용된다.
빠른 개발과 프로토타이핑이 필요한 프로젝트에 적합하다.
Referrence