LangChain vs LlamaIndex: Як вибрати правильний LLM-конектор для ваших корпоративних додатків - AI&YOU #58

Галузеве використання: Avi Medical, відома медична компанія, розташована в Берліні, впровадила ШІ-агент, щоб значно підвищити кваліфікацію наявного допоміжного персоналу, знизивши операційні витрати на 43%.

Серед провідних рамки в LLM екосистеми, виділяються два імені: LangChain та LlamaIndex. Обидва інструменти привернули значну увагу завдяки своїй здатності спростити інтеграцію LLM у різні додатки, дозволяючи підприємствам створювати складні рішення на основі мов.

У цьому випуску AI&YOU ми ділимося думками з трьох блогів, які ми опублікували цього тижня:

• LangChain vs LlamaIndex: Порівняльний аналіз

• 10 ключових відмінностей між LangChain та LlamaIndex

• 10 запитань, які варто задати при виборі між LangChain та LlamaIndex

LangChain vs LlamaIndex: Як обрати правильний для вашого підприємства - AI&YOU #58

Хоча LangChain і LlamaIndex мають спільні цілі, кожна з них має унікальні сильні сторони і підходи.

LangChain: Універсальна платформа для додатків LLM

LangChain - це потужний і гнучкий фреймворк, який спрощує створення додатків на основі LLM. Його модульний дизайн і багатий набір компонентів дозволяють розробникам створювати і налаштовувати додатки для широкого спектру випадків використання.

Основні компоненти LangChain включають в себе:

1. Схема: Організовує та управляє даними в додатку LLM, забезпечуючи узгодженість та ефективність.

2. Моделі: Дозволяє легко інтегрувати різні LLM, такі як серія GPT від OpenAI, у додатки.

3. Підказки: Оптимізує створення та управління підказками, що дозволяє точно налаштувати поведінку LLM.

4. Індекси: Пропонує потужні можливості індексування для швидкого і точного пошуку потрібної інформації.

5. Пам'ять: Надає механізми для зберігання та відновлення історії розмов, що дозволяє вести зв'язні та контекстно-орієнтовані діалоги.

6. Ланцюги: Дозволяє створювати складні робочі процеси, об'єднуючи кілька компонентів, що дає змогу проводити складні багатокрокові міркування та приймати рішення.

Гнучкість та можливості налаштування LangChain дозволяють розробникам розширювати та змінювати компоненти, пристосовуючи додатки до своїх унікальних вимог. Ця універсальність зробила його популярним вибором для різних додатків на основі LLM, таких як:

1. Генерація та узагальнення тексту

2. Контекстно-орієнтовані пошукові системи

3. Інтеграція різних джерел даних та API

Надаючи комплексний інструментарій, гнучку архітектуру та фокусуючись на продуктивності розробників, LangChain підтримує зростаючий попит на рішення на основі LLM у різних сферах та галузях.

LlamaIndex: Спеціалізована структура даних для магістрів права

LlamaIndex - це спеціалізований фреймворк, який фокусується на індексації та пошуку даних для додатків на основі LLM. Він спрощує процес інтеграції даних в LLM-додатки, забезпечуючи ефективний пошук і вилучення даних.

Основні функції та компоненти LlamaIndex включають

1. Роз'єми для передачі даних: Дозволяє безшовна інтеграція різних джерел даних у додатки для LLM.

2. Можливості індексації: Забезпечує швидкий і точний пошук та вилучення інформації з наборів даних за допомогою таких методів, як векторний пошук схожості.

3. Оптимізація запитів і синтез відповідей: Покращує якість і релевантність результатів пошуку та генерує узгоджені відповіді, об'єднуючи релевантні дані.

4. Інтеграція з магістрами права: Надає інтерфейс для інтеграції LLM з індексованими даними, що дозволяє створювати високопродуктивні програми.

5. Сильні сторони в обробці специфічних для домену та власних даних: Добре підходить для додатків, які потребують інтеграції користувацьких джерел і форматів даних.

Варіанти використання LlamaIndex включають

1. Семантичний пошук і вилучення документів

2. Чат-боти та віртуальні асистенти

3. Системи управління знаннями

Порівняння LangChain та LlamaIndex

Основні відмінності у фокусі та можливостях:

• Ланцюжок: Універсальність і гнучкість, що забезпечує широкий спектр застосувань для LLM з можливістю кастомізації та розширення.

• LlamaIndex: Спеціалізоване індексування та пошук даних, добре підходить для додатків, що вимагають ефективного пошуку та вилучення з наборів даних.

Придатність для різних типів заявок на отримання ступеня магістра права:

• Ланцюжок: Добре підходить для складних, багатокомпонентних додатків зі спеціальними робочими процесами та інтеграцією з зовнішніми сервісами.

• LlamaIndex: Добре підходить для завдань пошуку та вилучення даних з великими обсягами інформації, семантичних пошукових систем та організацій зі специфічними потребами в даних.

Коли мова йде про простота використання, налаштування та інтеграціїLangChain та LlamaIndex мають різні переваги. Модульна архітектура та вичерпна документація LangChain дозволяє розробникам легко розпочати роботу над створенням LLM-додатків. Його гнучкість дозволяє кастомізацію, що дає змогу розробникам адаптувати додатки до конкретних вимог.

З іншого боку, LlamaIndex надає інтерфейс для створення LLM-додатків, керованих даними. Його коннектори даних та можливості індексування спрощують інтеграцію джерел даних і створення ефективних індексів для пошуку та вилучення. Інтеграція LlamaIndex з LLM дозволяє розробникам використовувати ці моделі без складних налаштувань.

Міркування щодо ефективності та контрольні показники також може вплинути на вибір між LangChain та LlamaIndex. Обидва фреймворки розроблені з урахуванням продуктивності, використовуючи методи оптимізації для швидкої та ефективної обробки. Однак конкретні характеристики продуктивності можуть відрізнятися в залежності від сценарію використання, розміру та складності набору даних.

Можливості індексування LlamaIndex можуть дати перевагу в додатках, що вимагають швидкого і точного пошуку, в той час як гнучкість LangChain може бути більш придатною для додатків, що вимагають контролю над продуктивністю.

10 ключових відмінностей між LangChain та LlamaIndex

1️⃣ Фокус та спеціалізація

• Ланцюжок: Універсальний та гнучкий, підтримує широкий спектр застосувань LLM

• LlamaIndex: Спеціалізується на індексуванні та вилученні даних для пошукових задач

2️⃣ Основні компоненти та функції

• Ланцюжок: Повний набір компонентів (Схема, Моделі, Підказки, Індекси, Пам'ять, Ланцюги) для створення складних LLM-додатків

• LlamaIndex: Компоненти, спрямовані на покращення індексування та пошуку даних (коннектори даних, можливості індексування, оптимізація запитів, синтез відповідей)

3️⃣ Можливості інтеграції даних

• Ланцюжок: Гнучкі можливості інтеграції для різних джерел даних та API

• LlamaIndex: Безперешкодна інтеграція даних з акцентом на структуровані та неструктуровані дані, оптимізовані для індексування та пошуку

4️⃣ Налаштування та розширюваність

• Ланцюжок: Високоналаштовуваність і розширюваність, що дозволяє тонко контролювати поведінку LLM

• LlamaIndex: Фокусується на кастомізації та інтеграції, пов'язаних з даними, оптимізуючи під конкретні потреби в даних

5️⃣ Придатність для різних типів застосування

• Ланцюжок: Ідеально підходить для складних, багатокомпонентних додатків, що вимагають тонкого контролю над поведінкою LLM

• LlamaIndex: Найкраще підходить для пошуку, вилучення та відповідей на запитання, що вимагають великих обсягів даних

6️⃣ Простота використання та крива навчання

• Ланцюжок: Швидше навчання завдяки гнучкості та можливостям кастомізації

• LlamaIndex: Більш впорядкований і зручний для початківців, особливо для додатків пошуку та відповідей на запитання

7️⃣ Продуктивність та масштабованість

• Ланцюжок: Висока масштабованість і продуктивність, з тонким контролем над оптимізацією

• LlamaIndex: Пріоритети продуктивності та масштабованості при індексуванні, пошуку та обробці запитів

8️⃣ Інтеграція з великими мовними моделями

• Ланцюжок: Підтримує інтеграцію з широким спектром LLM, що дозволяє розробникам обрати найбільш підходящу модель

• LlamaIndex: Підвищує ефективність роботи LLM завдяки ефективній інтеграції та пошуку даних

9️⃣ Обробка специфічних для домену та власних даних

• Ланцюжок: Гнучкий фреймворк для роботи з різними типами даних, але може вимагати більше зусиль з налаштування

• LlamaIndex: Чудово обробляє специфічні для домену та власні дані завдяки спеціалізованим роз'ємам даних та можливостям індексування

🔟 Підтримка громади та екосистема

• Ланцюжок: Зростаюча спільнота та екосистема з широким спектром ресурсів, розширень та інтеграцій

• LlamaIndex: Сфокусована спільнота з досвідом у застосуванні LLM-додатків, орієнтованих на дані, зокрема, в індексуванні, пошуку та відповідях на запитання

10 запитань, які варто задати при виборі між LangChain та LlamaIndex

Які наші основні сценарії використання та вимоги?

Визначення ваших конкретних потреб і цілей має вирішальне значення для ефективної оцінки можливостей LangChain і LlamaIndex. LangChain відомий своєю універсальністю і може задовольнити широкий спектр застосувань, в той час як LlamaIndex спеціалізується на пошукових запитах, що вимагають значних зусиль.

Скільки гнучкості та кастомізації нам потрібно?

LangChain пропонує високий ступінь гнучкості та кастомізації, що дозволяє створювати додатки, які відповідають вашим унікальним вимогам. З іншого боку, LlamaIndex більше фокусується на інтеграції даних та стратегіях індексування, забезпечуючи менш детальний контроль у порівнянні з LangChain.

🗃️ З якими типами джерел даних ми будемо працювати?

LangChain надає гнучкий рівень інтеграції даних, який дозволяє безперешкодно працювати з різними джерелами даних. На відміну від нього, LlamaIndex пропонує спеціалізовані коннектори даних та можливості індексування, оптимізовані для ефективної інтеграції та пошуку даних.

Наскільки важливими для нашої команди є простота використання та швидкість навчання?

LangChain має крутішу криву навчання завдяки своїй гнучкості та широким можливостям кастомізації. LlamaIndex, однак, забезпечує більш спрощений і дружній до новачків досвід, особливо для додатків, орієнтованих на пошук і вилучення.

Які наші вимоги до продуктивності та масштабованості?

LangChain розроблений для забезпечення високої масштабованості та продуктивності завдяки модульній архітектурі та тонкому контролю над поведінкою LLM. LlamaIndex надає пріоритет продуктивності та масштабованості саме в контексті індексування, пошуку та обробки запитів.

Як ми будемо обробляти специфічні для домену та власні дані?

LangChain пропонує гнучкий фреймворк для інтеграції та обробки специфічних для домену даних, але він може вимагати від вашої команди додаткових зусиль з кастомізації. LlamaIndex відмінно справляється з обробкою специфічних для домену і власних даних "з коробки", завдяки своїм спеціалізованим коннекторам даних і можливостям індексування.

👥 Який рівень підтримки громади та зрілості екосистеми нам потрібен? LangChain виграє від зростаючої спільноти та динамічної екосистеми, надаючи широкий спектр ресурсів та підтримки для розробників. LlamaIndex має більш сфокусовану спільноту з глибокою експертизою в LLM-додатках, орієнтованих на дані.

Як ми плануємо інтегруватися з існуючими системами та робочими процесами?

Модульна архітектура LangChain та можливості кастомізації роблять його добре придатним для безперешкодної інтеграції з вашою існуючою інфраструктурою. LlamaIndex пропонує спеціалізовані роз'єми та API, які полегшують інтеграцію, особливо для пошуку та вилучення даних.

Які довгострокові витрати та міркування щодо технічного обслуговування?

І LangChain, і LlamaIndex - це фреймворки з відкритим вихідним кодом. Однак, LangChain може вимагати більшого поточного обслуговування через можливості налаштування, в той час як вартість обслуговування LlamaIndex може варіюватися в залежності від вашого конкретного випадку використання та вимог до розгортання.

Чи можемо ми використовувати комбінацію обох фреймворків?

Варто розглянути гібридний підхід, який використовує сильні сторони як LangChain, так і LlamaIndex для ваших LLM-додатків. Однак вам слід оцінити ресурси та досвід, необхідні для ефективної інтеграції та підтримки комбінації обох фреймворків.

Ухвалення обґрунтованого рішення для успіху вашого підприємства в отриманні ступеня магістра ділового адміністрування

Вибір правильного фреймворку LLM є критично важливим рішенням, яке може суттєво вплинути на успіх додатків мовної моделі вашого підприємства. Ретельно оцінивши свої специфічні вимоги, варіанти використання та ресурси у порівнянні з можливостями та перевагами LangChain та LlamaIndex, ви зможете прийняти обґрунтоване рішення, яке налаштує ваше підприємство на довгостроковий успіх.

Пам'ятайте, що вибір між Langchain та LlamaIndex не завжди є бінарним. У деяких випадках гібридний підхід, який використовує сильні сторони обох фреймворків, може забезпечити найбільш оптимальне рішення для LLM-додатків вашого підприємства.

Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!

Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn

Ви засновник, генеральний директор, венчурний інвестор або інвестор, який шукає експертні консультації з питань АІ або юридичну експертизу? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії або інвестиційних можливостей вашої компанії у сфері ШІ.

Потрібна допомога із запуском вашого корпоративного рішення зі штучного інтелекту? Хочете створити власних працівників зі штучним інтелектом за допомогою нашої платформи управління робочою силою зі штучним інтелектом? Давайте поговоримо

Ми створюємо індивідуальні AI-рішення для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом, у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта.