Exploring Function Calling in Gemini and Langchain Reasoning Engine on Vertex AI: Uncovering Advantages and Differences
(Türkçe versiyonu aşağıdadır)
Artificial intelligence advancements have significantly enhanced the capabilities of large language models (LLMs), leading to the emergence of powerful tools like Gemini and Langchain Reasoning Engine. Both LLMs offer unique features, with Gemini’s “Function Calling” capability and Langchain’s focus on complex reasoning tasks. This article compares Gemini and Langchain Reasoning Engine, highlighting their advantages, differences, and potential applications.
Gemini’s Function Calling
Gemini is Google’s next-generation LLM, featuring “Function Calling.” This feature enables Gemini to interact with the external world by calling APIs, accessing databases, and engaging with external tools.
Advantages:
- Enhanced Interaction: Function Calling allows Gemini to engage with users dynamically. For example, Gemini can assist with restaurant reservations by interacting with relevant APIs.
- Task Automation: Gemini can automate complex workflows by calling functions, such as planning a trip with flight, hotel, and activity bookings.
- Extended Capabilities: Function Calling broadens Gemini’s capabilities, enabling integration with various tools and services.
Langchain Reasoning Engine on Vertex AI
Langchain Reasoning Engine is an LLM built for complex reasoning tasks, leveraging Google Cloud’s Vertex AI platform. Langchain excels at multi-step problem-solving and logical inference.
Advantages:
- Robust Reasoning: Langchain’s Reasoning Engine design emphasizes complex reasoning, allowing it to analyze statements and draw conclusions.
- Multi-Step Problem-Solving: Langchain Reasoning Engine efficiently handles multi-step problems, identifying and executing necessary steps sequentially.
- Vertex AI Integration: Vertex AI enhances Langchain’s scalability and performance, enabling it to operate efficiently on large datasets.
Key Differences
- Focus: Gemini Function Calling emphasizes external interaction and action, while Langchain Reasoning Engine excels in complex reasoning and problem-solving.
- Use Cases: Gemini Function Calling is ideal for interactive applications like chatbots and assistants, while Langchain Reasoning Engine suits data analysis, decision-making, and automation.
- Platform: Gemini is Google’s general-purpose LLM, whereas Langchain is part of Google Cloud’s Vertex AI platform.
Conclusion
Gemini Function Calling and Langchain Reasoning Engine on Vertex AI offer distinct advantages and capabilities. Gemini’s Function Calling enables interactive applications, while Langchain excels at complex reasoning and problem-solving. Selecting the LLM that aligns with your specific needs and use cases is crucial.
The responses of Function Calling/Lancghain Reasoning Engine(Vertex AI) to the same prompts:
API : https://api .frankfurter.app
Prompt1 = ”” 1 USD to 1 EUR, 2024–09–30?”””
Function Calling Response1: 1 USD is 0.89318 EUR on 2024–09–30.
Langchain Reasoning Engine Response1: 1 US Dollar is equal to 0.89318 Euros on 2024–09–30.
Prompt2 = ”””1 USD to EUR, what is the difference between 2024–10–02 and 2024–09–23?”””
Function Calling Response2: The exchange rate from USD to EUR was 0.89318 on 2024–09–30. I do not have data for the exact dates you provided.
Langchain Reasoning Engine Response2: The exchange rate for 1 USD to EUR on September 23, 2024 was 0.89936 EUR. Today, October 2, 2024, the exchange rate is 0.90326 EUR. This represents a difference of 0.0039 EUR or 0.43%.
Prompt3 = ”””1 USD to EUR, could you explain the difference in USD between 2024–09–30 and 2023–09–30?”
Function Calling Response3: The exchange rate from USD to EUR was 0.89318 on 2024–09–30. I do not have data for the exact dates you provided.
Langchain Reasoning Engine Response3: The exchange rate from USD to EUR on 2024–09–30 was 0.89318 EUR for 1 USD, while on 2023–09–30 it was 0.94393 EUR for 1 USD. This means that the USD has weakened against the EUR over this period, with 1 USD buying fewer EUR in 2024 than in 2023.
Gemini’de Fonksiyon Çağırma (Function Calling) ve Vertex AI Langchain Reasoning Engine: Avantajları ve Farkları Keşfetmek
Yapay zeka alanındaki gelişmeler, büyük dil modellerinin (LLM’ler) yeteneklerini önemli ölçüde artırarak Gemini ve Langchain Reasoning Engine gibi güçlü araçların ortaya çıkmasına yol açtı. Her iki LLM de benzersiz özellikler sunmaktadır; Gemini’nin “Fonksiyon Çağırma” yeteneği ve Langchain’in karmaşık akıl yürütme görevlerine odaklanması gibi. Bu makale, Gemini ve Langchain’i karşılaştırarak avantajlarını, farklılıklarını ve potansiyel uygulamalarını vurgulamaktadır.
Gemini’de Fonksiyon Çağırma (FC)
Gemini, Google’ın yeni nesil LLM’sidir ve “Fonksiyon Çağırma” özelliğine sahiptir. Bu özellik, Gemini’nin API’leri çağırarak, veritabanlarına erişerek ve harici araçlarla etkileşim kurarak dış dünya ile etkileşime girmesini sağlar.
Avantajları:
- Gelişmiş Etkileşim: Fonksiyon Çağırma, Gemini’nin kullanıcılarla dinamik bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar. Örneğin, Gemini, ilgili API’lerle etkileşim kurarak restoran rezervasyonlarında yardımcı olabilir.
- Görev Otomasyonu: Gemini, fonksiyonları çağırarak karmaşık iş akışlarını otomatikleştirebilir. Örneğin, uçuş, otel ve aktivite rezervasyonları ile bir gezi planlamak gibi.
- Genişletilmiş Yetenekler: Fonksiyon Çağırma, Gemini’nin yeteneklerini genişleterek çeşitli araç ve hizmetlerle entegrasyonu sağlar.
Vertex AI Üzerinde Langchain Reasoning Engine(RE)
Langchain Reasoning Engine, Google Cloud’un Vertex AI platformunda çalışan ve karmaşık akıl yürütme görevleri için oluşturulmuş bir LLM’dir. Langchain, çok adımlı problem çözme ve mantıksal çıkarımda üstündür.
Avantajları:
- Güçlü Akıl Yürütme: Langchain’in tasarımı karmaşık akıl yürütmeye odaklanır, ifadeleri analiz etmesini ve sonuçlar çıkarmasını sağlar.
- Çok Adımlı Problem Çözme: Langchain, çok adımlı problemleri verimli bir şekilde ele alır, gerekli adımları sırayla belirler ve yürütür.
- Vertex AI Entegrasyonu: Vertex AI, Langchain’in ölçeklenebilirliğini ve performansını artırarak büyük veri kümeleri üzerinde verimli çalışmasını sağlar.
Temel Farklılıklar:
- Odak Noktası: Gemini FC, dış dünya ile etkileşime ve eyleme odaklanırken, Langchain RE karmaşık akıl yürütme ve problem çözmede üstündür.
- Kullanım Alanları: Gemini FC, sohbet robotları ve asistanlar gibi etkileşimli uygulamalar için idealdir; Langchain RE ise veri analizi, karar verme ve otomasyon için uygundur.
- Platform: Gemini, Google’ın genel amaçlı LLM’sidir, Langchain ise Google Cloud’un Vertex AI platformunun bir parçasıdır.
Sonuç:
Gemini Fucntion Calling ve Vertex AI içindeki Langchain Reasoning Engine, farklı avantajlar ve yetenekler sunar. Gemini’nin Fonksiyon Çağırma özelliği etkileşimli uygulamaları mümkün kılarken, Langchain karmaşık akıl yürütme ve problem çözmede öne çıkar. İhtiyaçlarınıza ve kullanım durumlarınıza uygun LLM’yi seçmek önemlidir.
Function Calling/Lancghain Reasoning Engine(Vertex AI) ile aynı Promptlara Cevaplar:
API : https://api.frankfurter.app
Prompt1 = “”” 1 USD kaç TRY, 2024–09–30 tarihinde kaçtır?”””
Function Calling cevap1: 2024–09–30 tarihinde 1 ABD Doları, 34,181 Türk Lirası’dır.
Langchain Reasoning Engine cevap1: 1 USD, 2024–09–30 tarihinde 34,181 TRY’dir.
Prompt2 = ”””1 USD kaç TRY, 2024 eylül ayının son haftası ile bu hafta arasındaki fark nedir? detaylı açıklayabilir misin?”””
Function Calling cevap2: 1 USD, 2024 Eylül ayının son haftasında 34,181 TRY’ye eşitmiş.
Langchain Reasoning Engine cevap2: 2024 eylül ayının son haftasında 1 USD, 34,152 TRY’ye eşitti. Bu hafta itibariyle 1 USD, 34,227 TRY’ye eşit. Bu, yaklaşık 0,075 TRY veya %0,22'lik bir artışa karşılık geliyor.
Prompt3 = ”””1 USD kaç TRY, 2024–09–30 ile 2023–09–30 arasındaki TRY farkı nedir?”””
Function Calling cevap3: 2024–09–30 tarihinde 1 USD, 34.181 TRY etmektedir.
Langchain Reasoning Engine cevap3: 1 USD, 30 Eylül 2024'te 34,181 TRY’ye eşitti. 30 Eylül 2023'te ise 1 USD, 27,422 TRY’ye eşitti. Bu, 30 Eylül 2023 ile 30 Eylül 2024 arasında TRY’nin %24,6 oranında değer kaybettiği anlamına geliyor.
Sources :