Универсальный Граф для Потоковых Данных: Архитектурный Паттерн «LangGraph»
Недавно была представлена новая архитектурная концепция под названием «LangGraph», сочетающая гибкость Large Language Model (ЛЛМ) и надежность сигнатурных движков. Эта концепция позволяет создать универсальный граф для обработки потоковых данных, что может быть полезно для различных задач, включая кибербезопасность и обработку текста.
Введение
Концепция «LangGraph» была разработана в попытке автоматизировать первую линию SOC (Security Operation Center). Основными целями были объединение гибкости ЛЛМ и надежности сигнатурных движков в одном решении. В результате появился асинхронный граф, который может быть использован для обработки потоковых данных.Подробности
«LangGraph» использует гибридный RAG (Vector + BM25), который позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, эта концепция включает в себя zero-cost фичу для экономии токенов и параллельный сигнатурный анализ. Это позволяет максимально повысить производительность и эффективность обработки данных.Что делать
Для начала использования концепции «LangGraph» необходимо адаптировать ее к конкретной задаче. Это может включать обработку логов кибербезопасности, фильтрацию спама или модерацию внутренних документов компании. Благодаря модульной и универсальной структуре, «LangGraph» может быть легко интегрирован с существующими решениями и системами. Итог: Концепция «LangGraph» имеет большой потенциал для улучшения обработки потоковых данных и может быть полезна для различных задач. Ее модульная и универсальная структура позволяет легко адаптировать ее к конкретным потребностям.Источник: Хабр — Информационная безопасность