LangChain & LangGraph: ghid Python, arhitectură și exemple practice

LangChain și LangGraph formează cel mai popular ecosistem open-source din lume (disponibil în Python și TypeScript) pentru dezvoltarea aplicațiilor de producție bazate pe modele mari de limbaj (LLM).

În timp ce LangChain oferă interfețe standardizate pentru sute de furnizori de modele (OpenAI, Anthropic, Google, Ollama), șabloane de prompturi, conectori la baze vectoriale și limbajul declarativ de compunere LCEL (LangChain Expression Language), LangGraph extinde acest cadru către arhitecturi de agenți autonomi bazați pe grafuri cu stare persistentă, bucle decizionale, memorie pe fire de execuție și intervenție umană (Human-in-the-Loop).

Cum este organizat acest ghid

Am structurat cele 15 concepte și componente esențiale în 4 categorii practice:

• Fundamente & Limbajul LCEL: ChatModels (.invoke / .stream), ChatPromptTemplate, operatorul declarativ pipe LCEL (|) și RunnablePassthrough / RunnableParallel.
• Date Structurate, Unelte & Memorie: .with_structured_output (Pydantic), decoratorul @tool & .bind_tools() și RunnableWithMessageHistory.
• Documente & Arhitectură RAG: Document Loaders & Text Splitters și VectorStore & .as_retriever().
• Agenți Autonomi cu LangGraph & LangSmith: StateGraph & TypedDict, add_node & add_conditional_edges, MemorySaver Checkpointer, Human-in-the-Loop (interrupt), create_react_agent și LangSmith Tracing.

Apasă pe oricare componentă de mai jos pentru sintaxă Python actualizată (v0.3+), explicații arhitecturale, analogii intuitive și exemple complete de cod.