LangGraph: Büyük Dil Modelleri ile Durum Bilgili Uygulamalar İçin Kapsamlı Rehber

LangGraph Nedir?

LangGraph, büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanarak durum bilgisi olan, çok aşamalı ve çoklu ajan uygulamaları oluşturmayı kolaylaştıran açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Temel olarak, iş akışlarını düğümler (nodes) ve kenarlardan (edges) oluşan bir graf yapısıyla modelleyerek, geliştiricilere dallanma, döngüsel mantık ve merkezi durum yönetimi gibi gelişmiş kontrol akışı mekanizmaları sunar.

Temel Kavramlar

Durum (State): Sistemin etrafında taşıdığı bir not defteri gibi, ajanların görevlerini tamamlamak için ihtiyaç duydukları önemli bilgileri depolar
Düğümler (Nodes): AI iş akışınızdaki bireysel adımlar, her biri belirli bir görevi yerine getirir
Kenarlar (Edges): Düğümler arasındaki bağlantılar, iş akışının akışını kontrol eder
StateGraph: İş akışı oluşturucu, düğümleri eklemek ve kenarlarla bağlamak için kullanılır

Mimari ve Çalışma Prensipleri

Genel Mimarisi

LangGraph'in mimarisi, durum bilgisi olan, çok aşamalı ve potansiyel olarak döngüsel iş akışlarını yönetmek üzere tasarlanmış bir graf yapısına dayanır. Bu graf, bir StateGraph nesnesi olarak tanımlanır ve uygulamanın paylaşılan durumunun şemasını içerir.

LangGraph, Pregel ve Apache Beam'den ilham alan bir yapıya sahiptir ve arayüzü NetworkX'ten esinlenmiştir, bu da onu ölçeklenebilir ve esnek bir çözüm haline getirir.

Düğümler

İş akışının temel yapı taşlarıdır. Her düğüm, bir Python fonksiyonu veya LangChain Runnable nesnesi olarak uygulanabilir.

Kenarlar

Düğümler arasındaki ilişkileri ve kontrol akışını tanımlar. Sabit kenarlar ve koşullu kenarlar olmak üzere iki türü vardır.

Durum Yönetimi

Graf boyunca taşınan verilerin yapısını belirtir. Reducer fonksiyonları ile durum güncellemeleri yönetilir.

Çalışma Döngüsü

LangGraph'te bir iş akışının çalışma döngüsü, START düğümünden başlar ve düğümlerin sırayla yürütülmesiyle devam eder. Her düğüm, kendisine iletilen durumu işler ve yeni bir durum sözlüğü döndürür.

# Basit bir LangGraph çalışma döngüsü örneği
graph.invoke(initial_state) → Node 1 → Node 2 → ... → Node N → Final State

Başlangıç Rehberi

Kurulum

# LangGraph kurulumu
pip install langgraph

# Gerekli bağımlılıklar
pip install langchain-core typing-extensions

# OpenAI entegrasyonu için
pip install langchain-openai

LangGraph, Python 3.8 ve sonraki sürümleri ile uyumludur. Sanal ortam kullanımı önerilir.

Temel Örnek

from langgraph.graph import StateGraph

# Durum şeması tanımla
builder = StateGraph(dict)

# Düğüm fonksiyonları
def node_a(state):
    state["message"] = "Hello"
    return state

def node_b(state):
    state["message"] += " World!"
    return state

# Düğümleri ekle ve bağla
builder.add_node("a", node_a)
builder.add_node("b", node_b)
builder.add_edge("a", "b")
builder.set_entry_point("a")

# Grafiği derle ve çalıştır
graph = builder.compile()
result = graph.invoke({})
print(result)  # {'message': 'Hello World!'}

İlk İş Akışınızı Oluşturma

Durum şemanızı tanımlayın (sözlük, TypedDict veya Pydantic modeli)
Her iş adımı için düğüm fonksiyonları yazın
Düğümleri grafiğe ekleyin ve kenarlarla bağlayın
Giriş noktasını belirleyin ve grafiği derleyin
Grafiği bir başlangıç durumu ile çalıştırın

Gelişmiş Kullanım Senaryoları

Dallanma ve Koşullu İş Akışları

Koşullu kenarlar aracılığıyla dallanma mantığını uygulayabilirsiniz. Bu, iş akışının belirli bir noktasında, mevcut duruma bağlı olarak farklı yolların izlenmesine olanak tanır.

# Koşullu kenar örneği
def router(state):
    if state["query_type"] == "info":
        return "information_node"
    elif state["query_type"] == "task":
        return "task_node"
    else:
        return "error_node"

builder.add_conditional_edges(
    "classify_query",
    router,
    {
        "information_node": "information_node",
        "task_node": "task_node",
        "error_node": "error_node"
    }
)

Döngüsel İş Akışları

Döngüsel iş akışlarını doğal olarak destekler. Bir düğüm, kendisine veya önceki bir düğüme geri dönen bir kenara sahip olabilir.

# Döngüsel iş akışı örneği
def should_continue(state):
    if state["is_complete"]:
        return "end"
    else:
        return "process_again"

builder.add_conditional_edges(
    "process_step",
    should_continue,
    {
        "end": END,
        "process_again": "process_step"
    }
)

Araç Kullanımı ve Çoklu Ajan Sistemleri

Araç Entegrasyonu

LangGraph, ajanların harici araçları kullanmasını kolaylaştırır. Bir araç, LLM'nin dış dünyayla etkileşime girebilmesi için kullandığı bir fonksiyondur.

Arama motoru sorgulamak
API çağırmak
Veritabanına erişmek
Özel fonksiyonları çalıştırmak

Çoklu Ajan İşbirliği

Farklı uzmanlıklara sahip birden fazla ajan, aynı graf içinde işbirliği yapabilir. Her ajan kendi düğümleri ve kenarlarıyla temsil edilebilir.

# Çoklu ajan örneği
builder.add_node("research_agent", research_agent)
builder.add_node("writing_agent", writing_agent)
builder.add_node("review_agent", review_agent)

builder.add_edge("research_agent", "writing_agent")
builder.add_edge("writing_agent", "review_agent")

Entegrasyonlar

LangChain ile Entegrasyon

LangGraph, LangChain ekosistemiyle sorunsuz bir şekilde entegre olur. LangChain'in bileşenlerini (araçlar, zincirler, bellek sistemleri) LangGraph düğümleri olarak kullanabilirsiniz.

from langchain.tools import Tool
from langchain.agents import AgentExecutor

# LangChain aracını LangGraph düğümü olarak kullanma
@tool
def search_tool(query: str) -> str:
    return "Arama sonuçları..."

builder.add_node("search", search_tool)

LLM Sağlayıcıları

LangGraph, çeşitli LLM sağlayıcılarıyla çalışabilir. LangChain üzerinden OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face gibi popüler sağlayıcılara erişebilirsiniz.

OpenAI (GPT-4, GPT-3.5)
Anthropic (Claude serisi)
Cohere
Hugging Face modelleri

Özel Modüller

LangGraph, geliştiricilere özel modüller ve araçlarla çerçeveyi genişletme konusunda büyük bir esneklik sunar.

# Özel düğüm fonksiyonu
def custom_processing(state):
    # Özel iş mantığı
    result = external_api_call(state["data"])
    state["processed_data"] = result
    return state

builder.add_node("custom_process", custom_processing)

LangSmith ile İzleme

LangGraph, LangSmith ile güçlü bir entegrasyon sunar. LangSmith, LangGraph ajanlarının yürütülmesini izlemek, durum geçişlerini görselleştirmek ve LLM çağrılarını detaylı bir şekilde incelemek için kullanılabilir.

İzleme Özellikleri

Durum geçişlerini görselleştirme
LLM çağrılarını izleme
Araç kullanımlarını takip etme
Performans metrikleri toplama

Hata Ayıklama

Graf yapısını inceleme
Hata noktalarını belirleme
Zaman yolculuğu ile geriye dönük analiz
Kontrol noktalarını yönetme

Kullanım Senaryoları ve Pratik Uygulamalar

Gelişmiş Sohbet Robotları

LangGraph ile oluşturulan robotlar, durum bilgisi olan, bağlamsal anlayışa sahip ve çok adımlı görevleri yürütebilen ajanlar haline gelebilir.

Müşteri hizmetleri sohbet robotu arayüzü

Karmaşık Sorgu İşleme

LangGraph, karmaşık sorguları işlemek ve çeşitli kaynaklardan bilgi almak için güçlü sistemler inşa etmek için kullanılabilir.

İçerik Üretimi ve Raporlama

LangGraph, özelleştirilmiş içerik üretimi ve raporlama iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanılabilir. Blog yazıları, pazarlama e-postaları veya teknik raporlar oluşturmak için LLM'leri kullanan sistemler tasarlanabilir.

# İçerik üretim iş akışı
builder.add_node("generate_outline", generate_outline)
builder.add_node("research_topic", research_topic)
builder.add_node("write_content", write_content)
builder.add_node("review_content", review_content)

builder.add_edge("generate_outline", "research_topic")
builder.add_edge("research_topic", "write_content")
builder.add_edge("write_content", "review_content")

Simülasyon ve Eğitim

LangGraph, simülasyon ve eğitim ortamları oluşturmak için kullanılabilir. Karmaşık sistemlerin davranışını simüle etmek için çoklu ajan sistemleri modellenebilir.

Pazar dinamikleri simülasyonu
Sosyal etkileşim modelleri
Teknik süreç simülasyonları
Etkileşimli öğrenme deneyimleri

Karşılaştırmalı Analiz

Özellik	LangGraph	LangChain	AutoGPT
Temel Yaklaşım	Graf tabanlı iş akışı motoru	LLM bileşen araç kutusu	Otonom hedef takip sistemi
Kontrol Akışı	Yapılandırılmış, önceden tanımlanmış	Temel zincirler ve sıralı işlemler	Serbest formda, otonom karar verme
Durum Yönetimi	Merkezi durum nesnesi ile gelişmiş	Temel bellek sistemleri	Kendi kendine yönetilen bağlam
Çoklu Ajan Desteği	Yerel destek	Sınırlı destek	Tek ajan odaklı
Kullanım Senaryosu	Karmaşık, yapılandırılmış iş akışları	Temel LLM entegrasyonları	Otonom görev yürütme

LangGraph vs. LangChain

LangChain, LLM'lerle çalışmak için bir "araç kutusu" olarak düşünülebilir. Geliştiricilere, LLM'leri çeşitli görevler için kullanmak üzere zincirler, araçlar, bellek sistemleri ve temel ajan yapıları gibi standartlaştırılmış bileşenler sağlar.

LangGraph ise, LangChain'in üzerine inşa edilmiş ve onu genişleten bir çerçevedir. LangGraph, LangChain'in sağladığı bileşenleri alır ve bunları daha karmaşık, durum bilgisi olan, çok adımlı iş akışlarını yönetmek için bir "motor" gibi kullanır.

LangGraph'in Eklediği Yetenekler

Graf tabanlı mantık kontrolü
Dallanma mantığı (branching logic)
Adım adım güncellenen bellek
Çoklu ajan akışları
Koşullu yürütme
Döngüsel iş akışları

Öğrenme Kaynakları ve Topluluk

Resmi Dokümantasyon

LangGraph'i öğrenmek için en temel ve güvenilir kaynak, projenin resmi dokümantasyonudur.

Dokümantasyona Git

Örnek Projeler

Resmi dokümantasyonda ve topluluk tarafından paylaşılan örnek projeleri inceleyerek pratik deneyim kazanabilirsiniz.

Merhaba Dünya örnekleri
Dallanma ve döngüler
Araç kullanımı örnekleri
Çoklu ajan sistemleri

Topluluk Desteği

LangChain'in resmi Discord sunucusu, GitHub Issues ve Stack Overflow gibi platformlarda topluluk desteği bulunmaktadır.

Discord Topluluğu GitHub Issues Stack Overflow

Başlamak İçin Adımlar

1

Kurulum

LangGraph'i pip ile kurun ve gerekli bağımlılıkları yükleyin

2

Temel Örnek

Basit bir "Merhaba Dünya" grafiği oluşturarak başlayın

3

Gelişmiş Özellikler

Dallanma, döngüler ve araç kullanımını keşfedin

4

Üretime Geçiş

Gerçek dünya uygulamaları geliştirin ve dağıtın

Sonuç ve Gelecek Perspektifi

Mevcut Durum ve Potansiyel

LangGraph, büyük dil modelleri (LLM'ler) ile durum bilgisi olan, çok aşamalı ve çoklu ajan uygulamaları geliştirmek için güçlü ve esnek bir çerçeve olarak ortaya çıkmıştır. Klarna, Elastic, Uber gibi şirketlerin LangGraph'i üretimde kullanmaya başlaması, onun olgunluk seviyesini ve gerçek dünya uygulamalarındaki potansiyelini göstermektedir.

LangGraph'in potansiyeli, daha da karmaşık ve otonom ajan sistemlerinin geliştirilmesini kolaylaştırmak, LLM'lerin karar verme süreçlerinde daha fazla kontrol ve esneklik sağlamak ve üretim ortamlarında güvenilir ve ölçeklenebilir AI uygulamalarının dağıtımını desteklemek yönündedir.

Gelecek Geliştirmeler ve Beklentiler

Teknik Gelişmeler

Performans optimizasyonları: Büyük ölçekli ve yüksek hacimli uygulamalar için
Gelişmiş hata ayıklama araçları: LangSmith ile daha derin entegrasyon
Önceden oluşturulmuş şablonlar: Yaygın kullanım senaryoları için hazır çözümler
Gelişmiş bellek yönetimi: Akıllı özetleme mekanizmaları

Platform Gelişmeleri

LangGraph Platform: Bulut tabanlı dağıtım ve yönetim
Topluluk katkıları: Özel düğümler ve araçlar
LLM entegrasyonları: Yeni model yeteneklerini destekleme
Gelişmiş kontrol noktası yönetimi: Uzun süreli iş akışları için

LangGraph ile AI Uygulamalarınızı Bir Sonraki Seviyeye Taşıyın

Graf tabanlı mimarisi, güçlü durum yönetimi ve esnek kontrol akışı ile LangGraph, modern AI uygulamaları geliştirmek için ideal bir çerçeve sunar.

Hemen Başla GitHub'da İncele

LangGraph: Büyük Dil Modelleri ile Durum Bilgili Uygulamalar İçin Kapsamlı Rehber

Graf Tabanlı Mimari

Durum Yönetimi

Çoklu Ajanlar

LangGraph Nedir?

Temel Kavramlar

Mimari ve Çalışma Prensipleri

Genel Mimarisi

Düğümler

Kenarlar

Durum Yönetimi

Çalışma Döngüsü

Başlangıç Rehberi

Kurulum

Temel Örnek

İlk İş Akışınızı Oluşturma

Gelişmiş Kullanım Senaryoları

Dallanma ve Koşullu İş Akışları

Döngüsel İş Akışları

Araç Kullanımı ve Çoklu Ajan Sistemleri

Araç Entegrasyonu

Çoklu Ajan İşbirliği

Entegrasyonlar

LangChain ile Entegrasyon

LLM Sağlayıcıları

Özel Modüller

LangSmith ile İzleme

İzleme Özellikleri

Hata Ayıklama

Kullanım Senaryoları ve Pratik Uygulamalar

Gelişmiş Sohbet Robotları

Karmaşık Sorgu İşleme

İçerik Üretimi ve Raporlama

Simülasyon ve Eğitim

Karşılaştırmalı Analiz

LangGraph vs. LangChain

LangGraph'in Eklediği Yetenekler

Öğrenme Kaynakları ve Topluluk

Resmi Dokümantasyon

Örnek Projeler

Topluluk Desteği

Başlamak İçin Adımlar

Kurulum

Temel Örnek

Gelişmiş Özellikler

Üretime Geçiş

Sonuç ve Gelecek Perspektifi

Mevcut Durum ve Potansiyel

Gelecek Geliştirmeler ve Beklentiler

Teknik Gelişmeler

Platform Gelişmeleri

LangGraph ile AI Uygulamalarınızı Bir Sonraki Seviyeye Taşıyın