Langchain vs llamaindex: Vergleichender Leitfaden

Langchain und Llamaindex sind robuste Frameworks, die für die Erstellung von Anwendungen mit großer Sprachmodellen zugeschnitten sind. Während sich beide für sich selbst auszeichnen, bietet jeder unterschiedliche Stärken und Fokussierungen, wodurch sie für verschiedene NLP -Anwendungsanforderungen geeignet sind. In diesem Blog würden wir verstehen, wann wir welchen Framework, dh Vergleich zwischen Langchain und Llamaindex verwenden können.

Lernziele

• Unterscheiden Sie zwischen Langchain und Llamaindex in Bezug auf Design, Funktionalität und Anwendungsfokus.
• Erkennen Sie die entsprechenden Anwendungsfälle für jedes Framework (z. B. Langchain für Chatbots, llamaindex für Datenabruf).
• Verständnis der Schlüsselkomponenten beider Frameworks, einschließlich Indizierung, Abrufalgorithmen, Workflows und Kontextaufbewahrung.
• Bewerten Sie die in jedem Framework verfügbaren Leistung und Lebenszyklusmanagement -Tools wie Langsmith und Debugging in Llamaindex.
• Wählen Sie das richtige Framework oder die Kombination von Frameworks für bestimmte Projektanforderungen.

Dieser Artikel wurde als Teil des Data Science -Blogathons veröffentlicht.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Langchain?
• Erstellen Sie Ihre erste LLM -Bewerbung bei Langchain und OpenAI
• Was ist llamaindex?
• Erstellen Sie Ihre erste LLM -Bewerbung bei Llamaindex und OpenAI
• Vergleichende Analyse zwischen Langchain gegen Lamaindex
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Langchain?

Sie können sich Langchain als Aframeworkrather als nur atool vorstellen. Es bietet eine breite Palette von Werkzeugen direkt außerhalb der Box, die die Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglichen. Ein wichtiges Merkmal von Langchain ist die Verwendung von Ketten, die das Zusammenhahnen von Komponenten zusammen ermöglichen. Sie können beispielsweise eine Eingabeaufforderung und eine LLMChain verwenden, um eine Eingabeaufforderung zu erstellen und ein LLM abzufragen. Diese modulare Struktur erleichtert eine einfache und flexible Integration verschiedener Komponenten für komplexe Aufgaben.

Langchain vereinfacht jede Stufe des LLM -Anwendungslebenszyklus:

• Entwicklung: Erstellen Sie Ihre Anwendungen mithilfe von Langchains Open-Source-Bausteinen, Komponenten und Integrationen der Party. Uselanggrapto baut staatliche Agenten mit erstklassigem Streaming und Unterstützung von Menschen in der Schleife auf.
• Produktion: Verwenden Sie Langsmithto, die Ihre Ketten inspizieren, überwachen und bewerten, damit Sie kontinuierlich zuversichtlich optimieren und bereitstellen können.
• Bereitstellung: Verwandeln Sie Ihre Langgraph-Anwendungen in produktionsbereite APIs und Assistenten mit Langgraph Cloud.

Langchain -Ökosystem

• Langchain-Core: Basisabstraktionen und Langchain-Expressionssprache.
• Integrationspakete (z. B. Langchain-Openai, Langchain-Anthropic usw.): Wichtige Integrationen wurden in leichte Pakete aufgeteilt, die vom Langchain-Team und den Integrationsentwicklern mitgebildet werden.
• Langchain: Ketten, Agenten und Abrufstrategien, die die kognitive Architektur einer Anwendung ausmachen.
• Langchain-Community: Integrationen von Drittanbietern, die in der Gemeinschaft aufrechterhalten werden.
• Langgraph: Erstellen Sie robuste und staatliche Multi-Schauspieler-Anwendungen mit LLMs, indem Sie Schritte als Kanten und Knoten in einem Diagramm modellieren. Integriert reibungslos in Langchain, kann aber ohne sie verwendet werden.
• LangGraphPlatform: Bereitstellen von LLM -Anwendungen, die mit Langgraph für die Produktion erstellt wurden.
• Langsmith: Eine Entwicklerplattform, mit der Sie LLM -Anwendungen debuggen, testen, bewerten und überwachen können.

Erstellen Sie Ihre erste LLM -Bewerbung bei Langchain und OpenAI

Lassen Sie uns eine einfache LLM -Anwendung mit Langchain und Openai erstellen und lernen, wie sie funktioniert:

Beginnen wir mit der Installation von Paketen

 ! PIP Installieren Sie Langchain-Core Langgraph> 0.2.27
! Pip Installation -qu Langchain -Openai

Einrichten von Openai als LLM

 Import GetPass
OS importieren
aus Langchain_openai importieren Sie Chatopenai

Os.Environ ["openai_api_key"] = getPass.getPass ()
model = chatopenai (model = "gpt-4o-mini")

Um einfach das Modell anzurufen, können wir eine Liste von Nachrichten an den.invokemethod übergeben.

 von Langchain_core.messages importieren HumanMessage, SystemMessage

Nachrichten = [
    SystemMessage ("Übersetzen Sie Folgendes aus dem Englischen in Italienisch"),
    HumanMessage ("Hi!"),
]

model.invoke (Nachrichten)

Lassen Sie uns nun eine schnelle Vorlage erstellen. Sie nehmen Rohbenutzereingaben auf und geben Daten (eine Eingabeaufforderung) zurück, die in ein Sprachmodell übergeben werden.

 von Langchain_core.prompts importieren Sie ChatpromptTemplate

system_template = "Übersetzen Sie Folgendes von Englisch in {Sprache}".

prompt_template = chatpromptTemplate.from_messages (
    [("System", System_Template), ("Benutzer", "{text}")]
)

Hier können Sie sehen, dass zwei Variablen, Sprache und Text erforderlich sind. Wir formatieren ThelanguageParameter in die Systemnachricht und den UserTextInto -eine Benutzernachricht. Die Eingabe dieser Eingabeaufforderung ist ein Wörterbuch. Wir können mit dieser schnellen Vorlage alleine herumspielen.

 fordert = prompt_template.invoke ({"Sprache": "Italienisch", "Text": "Hi!"})

prompt

Wir können sehen, dass Achatpromptvaluethat zurückgegeben wird. Wenn wir direkt auf die Nachrichten zugreifen möchten, machen wir:

 fordert.to_messages ()

Schließlich können wir das Chat -Modell in der formatierten Eingabeaufforderung aufrufen:

 Antwort = Modell.invoke (Eingabeaufforderung)
drucken (Antwort.Content)

Langchain ist sehr vielseitig und anpassungsfähig und bietet eine Vielzahl von Tools für verschiedene NLP -Anwendungen.
Von einfachen Abfragen bis hin zu komplexen Workflows. Hier finden Sie mehr über Langchain -Komponenten.

Was ist llamaindex?

LlamaNdex (früher bekannt als GPT-Index) ist ein Rahmen für den Aufbau von kontextversorgten generativen AI-Anwendungen mit LLMs einschließlich Agenten und Workflows. Der Hauptaugenmerk liegt auf der Einnahme, Strukturierung und Zugriff auf private oder domänenspezifische Daten. Llamaindex zeichnet sich aus der Verwaltung großer Datensätze aus und ermöglicht das Abrufen von schnellem und präzisen Informationen, was es ideal für Such- und Abrufaufgaben macht. Es bietet eine Reihe von Tools, mit denen benutzerdefinierte Daten in LLMs integriert werden können, insbesondere für Projekte, die erweiterte Suchfunktionen erfordern.

Llamaindex ist sehr effektiv für die Datenindizierung und -abfrage. Aufgrund meiner Erfahrung mit Llamaindex ist es eine ideale Lösung für die Arbeit mit Vektor -Einbettungen und Lumpen.

Llamaindex legt keine Einschränkung dafür vor, wie Sie LLMs verwenden. Sie können LLMs als automatische Vervollständigung, Chatbots, Agenten und mehr verwenden. Es erleichtert es einfach einfacher.

Sie bieten Tools wie:

• Datenverbinder nehmen Ihre vorhandenen Daten aus ihrer nativen Quelle und ihrem nativen Format auf. Dies könnten APIs, PDFs, SQL und (viel) mehr sein.
• Data Indizes Strukturieren Sie Ihre Daten in Zwischendarstellungen, die für den Verbrauch von LLMs einfach und leistungsfähig sind.
• Motoren bieten Zugriff auf natürliche Sprache zu Ihren Daten. Zum Beispiel:
  • Abfragemotoren sind leistungsstarke Schnittstellen für Frage-Beantwortung (z. B. ein Lappenfluss).
  • Chat-Engines sind Konversationsschnittstellen für Multi-Message, „Hin- und Her-Interaktionen“ mit Ihren Daten.
• Agenten sind LLM-betriebene Wissensarbeiter, die durch Tools erweitert werden, von einfachen Helferfunktionen bis hin zu API-Integrationen und mehr.
• Integrationen der Beobachtbarkeit/Bewertung , mit denen Sie Ihre App in einem tugendhaften Zyklus rigoros experimentieren, bewerten und überwachen können.
• Mit Workflows können Sie alle oben genannten in ein ereignisgesteuertes System kombinieren, das weitaus flexibler ist als andere, graphbasierte Ansätze.

Lamaindex -Ökosystem

Genau wie Langchain hat auch Llamaindex ein eigenes Ökosystem.

• LLAMA_DEPLOY: Bereiten Sie Ihre agierischen Workflows als Produktionsmikrodienste ein
• Llamahub: Eine große (und wachsende!) Sammlung von benutzerdefinierten Datenverbindungen
• SEC-Erkenntnisse: Ein lamaindex-Antrag auf Finanzforschung
• Create-Llama: Ein CLI-Tool zum schnellen Gerüst-Lamaindex-Projekten

Erstellen Sie Ihre erste LLM -Bewerbung bei Llamaindex und OpenAI

Lassen Sie uns eine einfache LLM -Anwendung mit Lamaindex und OpenAI erstellen und lernen, wie sie funktioniert:

Installieren wir Bibliotheken

 ! Pip Installieren Sie LLAMA-Index

Richten Sie den OpenAI -Schlüssel ein:

LlamaNdex verwendet OpenAIsgpt-3.5-Turby-Standard. Stellen Sie sicher, dass Ihr API -Schlüssel Ihrem Code verfügbar ist, indem Sie ihn als Umgebungsvariable festlegen. In MacOS und Linux ist dies der Befehl:

 exportieren openai_api_key = xxxxx

Und unter Fenstern ist es

 Setzen Sie OpenAI_API_KEY = xxxxx

In diesem Beispiel wird der Text von Paul Grahams Aufsatz „Was ich gearbeitet“ verwendet.

Laden Sie den Datavia herunter, den dieser Link und es in einem Ordner namensData speichern.

 von llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpledirectoryReader

documents = SimpledirectoryReader ("Daten"). load_data ()
index = vectorStoreIndex.from_documents (Dokumente)
query_engine = index.as_query_engine ()
response = query_engine.query ("Worum geht es in diesem Aufsatz?")
Druck (Antwort)

LlamaNdex wird den Abfrageprozess abstrahiert, vergleicht jedoch die Abfrage im Wesentlichen mit den relevantesten Informationen aus den vektorisierten Daten (oder des Index), die dann als Kontext zum LLM bereitgestellt werden.

Vergleichende Analyse zwischen Langchain gegen Lamaindex

Langchain und Llamaindex richten sich an unterschiedliche Stärken und Anwendungsfälle im Bereich von NLP -Anwendungen, die von großer Sprachmodellen (LLMs) betrieben werden. Hier ist ein detaillierter Vergleich:

Besonderheit	Llamaindex	Langchain
Datenindizierung	- Konvertiert verschiedene Datentypen (z. B. unstrukturierter Text, Datenbankdatensätze) in semantische Einbettungen. - Optimiert für die Erstellung durchsuchbarer Vektorindizes.	- Ermöglicht die modulare und anpassbare Datenindizierung. - Verwendet Ketten für komplexe Operationen und integrieren Sie mehrere Tools und LLM -Aufrufe.
Abrufalgorithmen	- Spezialisiert auf Ranking -Dokumente auf der Grundlage der semantischen Ähnlichkeit. - Excels in effiziente und genaue Abfragenleistung.	-kombiniert Abrufalgorithmen mit LLMs, um kontextbezogene Antworten zu generieren. - Ideal für interaktive Anwendungen, die ein dynamisches Abrufen von Informationen erfordern.
Anpassung	- Begrenzte Anpassung, zugeschnitten auf Indexierung und Abrufaufgaben. - Konzentrieren Sie sich auf Geschwindigkeit und Genauigkeit in seinem speziellen Bereich.	- Gut anpassbar für verschiedene Anwendungen, von Chatbots bis hin zur Workflow -Automatisierung. - Unterstützt komplizierte Workflows und maßgeschneiderte Ausgänge.
Kontextaufbewahrung	- Grundlegende Fähigkeiten für den Aufbewahrung von Abfragenkontext. - Geeignet für einfache Such- und Abrufaufgaben.	-Fortgeschrittene Kontextretention zur Aufrechterhaltung kohärenter, langfristiger Wechselwirkungen. - Wesentlich für Chatbots und Kundensupportanwendungen.
Anwendungsfälle	Am besten für interne Suchsysteme, Wissensmanagement und Unternehmenslösungen, die präzise Informationen zum Abrufen benötigen.	Ideal für interaktive Anwendungen wie Kundensupport, Inhaltsgenerierung und komplexe NLP -Aufgaben.
Leistung	- optimiert für schnelle und genaue Datenabrufe. - Griff große Datensätze effizient.	- behandelt komplexe Workflows und integriert verschiedene Werkzeuge nahtlos. - Die Leistung mit ausgefeilten Aufgabenanforderungen ausgleichen.
Lebenszyklusmanagement	- Bietet Debugging- und Überwachungstools für die Verfolgung von Leistung und Zuverlässigkeit. - sorgt für eine reibungslose Anwendungslebenszyklusmanagement.	- Bietet die Langsmith -Evaluierungssuite für Tests, Debuggen und Optimierung. -sorgt für eine robuste Leistung unter realen Bedingungen.

Beide Frameworks bieten leistungsstarke Funktionen, und die Auswahl zwischen ihnen sollte von den spezifischen Bedürfnissen und Zielen Ihres Projekts abhängen. In einigen Fällen kann die Kombination der Stärken von Lamaindex und Langchain die besten Ergebnisse liefern.

Abschluss

Langchain und Llamaindex sind beide leistungsstarke Rahmenbedingungen, sind aber auf unterschiedliche Bedürfnisse gerecht. Langchain ist hochmodular und für komplexe Workflows mit Ketten, Eingabeaufforderungen, Modellen, Speicher und Agenten ausgelegt. Es zeichnet sich in Anwendungen aus, die eine komplizierte Kontextaufbewahrung und Interaktionsführung erfordern.
wie Chatbots, Kundenunterstützungssysteme und Inhaltsgenerierungs -Tools. Die Integration mit Tools wie Langsmith zur Bewertung und Langserve für die Bereitstellung verbessert den Entwicklungs- und Optimierungslebenszyklus und macht es ideal für dynamische, langfristige Anwendungen.

Lamaindex ist dagegen auf Datenabruf- und Suchaufgaben spezialisiert. Es wandelt große Datensätze effizient in semantische Einbettungen um, um ein schnelles und genaues Abrufen zu erzielen, was es zu einer hervorragenden Wahl für RAG-basierte Anwendungen, Wissensmanagement und Unternehmenslösungen macht. Lamahub erweitert seine Funktionalität weiter, indem sie Datenlader für die Integration verschiedener Datenquellen anbieten.

Wählen Sie letztendlich Langchain aus, wenn Sie einen flexiblen, kontextbezogenen Rahmen für komplexe Workflows und interaktionsübergreifende Anwendungen benötigen, während LlamaNdex am besten für Systeme geeignet ist, die sich auf schnelle, präzise Informationsabruf aus großen Datensätzen konzentrieren.

Key Takeaways

• Langchain erstellt modulare und kontextbezogene Workflows für interaktive Anwendungen wie Chatbots und Kundendienstsysteme.
• Llamaindex ist spezialisiert auf effiziente Datenindexierung und Abruf, ideal für RAG-basierte Systeme und ein großes Datensatzmanagement.
• Das Ökosystem von Langchain unterstützt das erweiterte Lebenszyklusmanagement mit Tools wie Langsmith und Langgraph für Debugging und Bereitstellung.
• Llamaindex bietet robuste Tools wie Vector Emboden und Llamahub für semantische Suche und verschiedene Datenintegration.
• Beide Frameworks können für Anwendungen kombiniert werden, die nahtloser Datenabruf und komplexe Workflow -Integration erfordern.
• Wählen Sie Langchain für dynamische, langfristige Anwendungen und llamaindex für präzise Aufgaben des Abrufs in großem Maßstab.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist der Hauptunterschied zwischen Langchain und Llamaindex?

A. Langchain konzentriert sich auf den Aufbau komplexer Workflows und interaktiver Anwendungen (z. B. Chatbots, Task -Automatisierung), während Llamaindex auf effiziente Suche und Abrufen von großen Datensätzen mit vektorisierten Einbettungen spezialisiert ist.

Q2. Kann Langchain und Llamaindex zusammen verwendet werden?

A. Ja, Langchain und Llamaindex können integriert werden, um ihre Stärken zu kombinieren. Beispielsweise können Sie LlamaNdex für ein effizientes Datenabruf verwenden und die abgerufenen Informationen dann zur weiteren Verarbeitung oder Interaktion in Langchain -Workflows einspeisen.

Q3. Welcher Rahmen ist besser für Konversations -KI -Anwendungen geeignet?

A. Langchain ist besser für die Konversations-KI geeignet, da sie erweiterte Kontext-Aufbewahrung, Speichermanagement und modulare Ketten anbietet, die dynamische, kontextbewusste Interaktionen unterstützen.

Q4. Wie behandelt LlamaNdex große Datensätze zum Abrufen von Informationen?

A. llamaindex verwendet Vektor -Einbettungen, um Daten semantisch darzustellen. Es ermöglicht eine effiziente Suchanfragen mit Top-K-Ähnlichkeit und ist so optimiert für schnelle und genaue Abfrageantworten, selbst bei großen Datensätzen.

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