Langchain vs Llamaindex: Guide comparatif

Langchain et Llamaindex sont des frameworks robustes adaptés à la création d'applications à l'aide de modèles de langues importants. Bien que les deux excellent à part entière, chacun offre des forces et des concentrations distinctes, ce qui les rend adaptés à différents besoins d'application de la PNL. Dans ce blog, nous comprendrions quand utiliser quel framework, c'est-à-dire, la comparaison entre Langchain et Llamaindex.

Objectifs d'apprentissage

• Différencier entre Langchain et Llamaindex en termes de conception, de fonctionnalité et de concentration d'application.
• Reconnaissez les cas d'utilisation appropriés pour chaque cadre (par exemple, Langchain pour les chatbots, Llamaindex pour la récupération des données).
• Gardez une compréhension des composantes clés des deux cadres, notamment l'indexation, les algorithmes de récupération, les flux de travail et la rétention de contexte.
• Évaluez les outils de gestion des performances et du cycle de vie disponibles dans chaque cadre, comme Langsmith et le débogage à Llamaindex.
• Sélectionnez le bon cadre ou la combinaison de cadres pour des exigences spécifiques du projet.

Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon de la science des données.

Table des matières

• Qu'est-ce que Langchain?
• Construire votre première application LLM avec Langchain et Openai
• Qu'est-ce que Llamaindex?
• Construire votre première demande LLM avec Llamaindex et Openai
• Analyse comparative entre Langchain vs Llamaindex
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Langchain?

Vous pouvez considérer Langchain comme Aframeworkrather qu'Atool. Il fournit une large gamme d'outils dès la sortie de la boîte qui permettent l'interaction avec les modèles de langage grand (LLM). Une caractéristique clé de Langchain est l'utilisation de chaînes, qui permettent le chaînage de composants ensemble. Par exemple, vous pouvez utiliser un instomplate et un llmchain pour créer une invite et interroger un LLM. Cette structure modulaire facilite l'intégration facile et flexible de divers composants pour les tâches complexes.

Langchain simplifie chaque étape du cycle de vie de l'application LLM:

• Développement: créez vos applications à l'aide des blocs de construction open source de Langchain, des composants et des intégrations de tiers. Uselanggraphto construit des agents avec état de streaming de première classe et de soutien humain dans la boucle.
• Production: Utilisez Langsmithto Inspecter, surveiller et évaluer vos chaînes, afin que vous puissiez optimiser et déployer en continu en toute confiance.
• Déploiement: transformez vos applications Langgraph en API et assistants prêts pour la production avec Langgraph Cloud.

Écosystème de Langchain

• Langchain-Core: Abstractions de base et langage d'expression de Langchain.
• Packages d'intégration (par exemple Langchain-Openai, Langchain-anthropic, etc.): Des intégrations importantes ont été divisées en packages légers co-entretenus par l'équipe de Langchain et les développeurs d'intégration.
• Langchain: chaînes, agents et stratégies de récupération qui composent l'architecture cognitive d'une application.
• Langchain-Community: intégrations tierces qui sont maintenues dans la communauté.
• Langgraph: construire des applications multi-acteurs robustes et avec état avec LLMS en modélisant les étapes en tant que bords et nœuds dans un graphique. S'intègre en douceur à Langchain, mais peut être utilisé sans lui.
• LangGraphPlatForm: Déployez les applications LLM construites avec Langgraph à la production.
• Langsmith: une plate-forme de développeur qui vous permet de déboguer, tester, évaluer et surveiller les applications LLM.

Construire votre première application LLM avec Langchain et Openai

Faisons une application LLM simple à l'aide de Langchain et Openai, apprenons également comment cela fonctionne:

Commençons par installer des packages

 ! pip install Langchain-Core Langgraph> 0.2.27
! Pip Install -qu Langchain-openai

Configuration d'Openai en tant que LLM

 Importer GetPass
Importer un système d'exploitation
De Langchain_Openai Import Chatopenai

os.environ ["openai_api_key"] = getpass.getpass ()
modèle = chatopenai (modèle = "gpt-4o-mini")

Pour simplement appeler le modèle, nous pouvons transmettre une liste de messages au.invokemethod.

 De Langchain_core.Messages Importer HumanMessage, SystemMessage

messages = [
    SystemMessage ("Traduire ce qui suit de l'anglais en italien"),
    HumanMessage ("Salut!"),
]]

Model.invoke (messages)

Permet maintenant de créer un modèle invite. Les modèles de présentation ne sont rien d'autre qu'un concept de Langchain conçu pour aider à cette transformation. Ils prennent des données RAW utilisateur et renvoient des données (une invite) prête à passer dans un modèle de langue.

 de Langchain_core.prompts Importer ChatpromptTemplate

System_Template = "Traduire ce qui suit de l'anglais en {langue}"

inside_template = chatPromptTemplate.from_Messages (
    [("System", System_Template), ("User", "{text}")]
)

Ici, vous pouvez voir qu'il faut deux variables, la langue et le texte. Nous formons le paramètre THELANGUAGE dans le message système et le Message UserTextInto un message utilisateur. L'entrée de ce modèle d'invite est un dictionnaire. Nous pouvons jouer avec ce modèle rapide par lui-même.

 prompt = prompt_template.invoke ({"langue": "italien", "texte": "salut!"})

rapide

Nous pouvons voir qu'il renvoie AchatpromptValuethat se compose de deux messages. Si nous voulons accéder directement aux messages, nous faisons:

 prompt.to_messages ()

Enfin, nous pouvons invoquer le modèle de chat sur l'invite formatée:

 réponse = modèle.invoke (invite)
imprimer (réponse.Content)

Langchain est très polyvalent et adaptable, offrant une grande variété d'outils pour différentes applications NLP,
Des requêtes simples aux flux de travail complexes. Vous pouvez en savoir plus sur les composants de Langchain ici.

Qu'est-ce que Llamaindex?

Llamaindex (anciennement connu sous le nom de GPT Index) est un cadre pour construire des applications génératrices d'IA auprès de contextes avec des LLM, y compris les agents et les flux de travail. Il se concentre principalement sur l'ingestion, la structuration et l'accès aux données privées ou spécifiques au domaine. Llamaindex excelle dans la gestion de grands ensembles de données, permettant une récupération d'informations rapide et précise, ce qui le rend idéal pour les tâches de recherche et de récupération. Il propose un ensemble d'outils qui facilitent l'intégration de données personnalisées dans les LLM, en particulier pour les projets nécessitant des capacités de recherche avancées.

Llamaindex est très efficace pour l'indexation des données et l'interrogation. Sur la base de mon expérience avec Llamaindex, c'est une solution idéale pour travailler avec des incorporations et des chiffons vectoriels.

Llamaindex n'impose aucune restriction sur la façon dont vous utilisez les LLM. Vous pouvez utiliser LLMS comme automatique, les chatbots, les agents, etc. Cela facilite leur utilisation.

Ils fournissent des outils comme:

• Les connecteurs de données ingèrent vos données existantes à partir de leur source et de leur format natifs. Il pourrait s'agir d'API, de PDF, de SQL et (beaucoup) plus.
• Les index de données structurent vos données dans des représentations intermédiaires faciles et performantes pour que les LLM consomment.
• Les moteurs offrent un accès au langage naturel à vos données. Par exemple:
  • Les moteurs de requête sont des interfaces puissantes pour les réponses aux questions (par exemple un flux de chiffon).
  • Les moteurs de discussion sont des interfaces conversationnelles pour les interactions multi-messages, «va-et-vient» avec vos données.
• Les agents sont des travailleurs des connaissances alimentés par LLM augmentés par des outils, des fonctions simples auxiliaires aux intégrations d'API et plus encore.
• Les intégrations d'observabilité / évaluation qui vous permettent d'expérimenter, d'évaluer et de surveiller votre application rigoureusement dans un cycle vertueux.
• Les workflows vous permettent de combiner tout ce qui précède dans un système basé sur des événements beaucoup plus flexible que les autres approches basées sur des graphiques.

Écosystème de Llamaindex

Tout comme Langchain, Llamaindex a aussi son propre écosystème.

• LLAMA_DEPLOY: Déployez vos workflows agentiques en tant que microservices de production
• LlaMahub: une grande (et croissante de la collection de connecteurs de données personnalisés
• SEC Insights: une application alimentée par Llamaindex pour la recherche financière
• Create-Llama: un outil CLI pour échafauder rapidement les projets de llamaindex

Construire votre première demande LLM avec Llamaindex et Openai

Faisons une application LLM simple à l'aide de Llamaindex et Openai, apprenons également comment cela fonctionne:

Installons les bibliothèques

 ! Pip installer lama-index

Configurer la clé Openai:

Llamaindex utilise la valeur par défaut d'OpenAi'sgpt-3.5-turboby. Assurez-vous que votre clé API est disponible pour votre code en le définissant comme variable d'environnement. Dans MacOS et Linux, c'est la commande:

 exporter openai_api_key = xxxxx

Et sur Windows c'est

 Définir Openai_API_KEY = XXXXX

Cet exemple utilise le texte de l'essai de Paul Graham, «sur quoi j'ai travaillé».

Téléchargez le datavia Ce lien et enregistrez-le dans un dossier appelédata.

 De Llama_index.core Import VectorStoreIndex, SimpledirectoryReader

Documents = SimpleDirectoryReader ("Data"). Load_data ()
index = vectorstoreindex.from_documents (documents)
Query_Engine = index.as_query_engine ()
réponse = query_engine.query ("De quoi parle cet essai?")
Imprimer (réponse)

Llamaindex résume le processus de requête mais compare essentiellement la requête avec les informations les plus pertinentes des données vectorisées (ou index), qui est ensuite fournie comme contexte au LLM.

Analyse comparative entre Langchain vs Llamaindex

Langchain et Llamaindex s'adressent à différents forces et cas d'utilisation dans le domaine des applications NLP alimentées par de grands modèles de langue (LLM). Voici une comparaison détaillée:

Fonctionnalité	Llamaindex	Lubriole
Indexation des données	- Convertit divers types de données (par exemple, texte non structuré, enregistrements de base de données) en incorporations sémantiques. - Optimisé pour créer des index vectoriels consultables.	- Permet l'indexation des données modulaire et personnalisable. - utilise des chaînes pour des opérations complexes, en intégrant plusieurs outils et des appels LLM.
Algorithmes de récupération	- Spécialise dans le classement des documents basés sur la similitude sémantique. - excelle dans les performances de requête efficaces et précises.	- combine des algorithmes de récupération avec les LLM pour générer des réponses contextuelles. - Idéal pour les applications interactives nécessitant une récupération des informations dynamiques.
Personnalisation	- Personnalisation limitée, adaptée aux tâches d'indexation et de récupération. - axé sur la vitesse et la précision dans son domaine spécialisé.	- hautement personnalisable pour diverses applications, des chatbots à l'automatisation du flux de travail. - prend en charge les flux de travail complexes et les sorties sur mesure.
Rétention de contexte	- Capacités de base pour conserver le contexte de la requête. - Convient pour les tâches de recherche et de récupération simples.	- Rétention de contexte avancé pour maintenir des interactions cohérentes et à long terme. - Essentiel pour les chatbots et les applications de support client.
Cas d'utilisation	Meilleur pour les systèmes de recherche interne, la gestion des connaissances et les solutions d'entreprise nécessitant une récupération précise des informations.	Idéal pour les applications interactives comme le support client, la génération de contenu et les tâches NLP complexes.
Performance	- Optimisé pour une récupération de données rapide et précise. - gère efficacement les grands ensembles de données.	- gère les flux de travail complexes et intègre divers outils de manière transparente. - équilibre les performances avec des exigences sophistiquées des tâches.
Gestion du cycle de vie	- Offre des outils de débogage et de surveillance pour suivre les performances et la fiabilité. - Assure la gestion du cycle de vie des applications en douceur.	- Fournit la suite d'évaluation Langsmith pour les tests, le débogage et l'optimisation. - Assure des performances robustes dans des conditions réelles.

Les deux cadres offrent des capacités puissantes, et le choix entre eux devrait dépendre des besoins et des objectifs spécifiques de votre projet. Dans certains cas, la combinaison des forces de Llamaindex et de Langchain pourrait fournir les meilleurs résultats.

Conclusion

Langchain et Llamaindex sont tous deux des cadres puissants mais répondent à des besoins différents. Langchain est très modulaire, conçu pour gérer des flux de travail complexes impliquant des chaînes, des invites, des modèles, de la mémoire et des agents. Il excelle dans les applications qui nécessitent une rétention complexe de contexte et une gestion des interactions,
tels que les chatbots, les systèmes de support client et les outils de génération de contenu. Son intégration avec des outils comme Langsmith pour l'évaluation et Langserve pour le déploiement améliore le cycle de vie du développement et de l'optimisation, ce qui le rend idéal pour des applications dynamiques à long terme.

Llamaindex, en revanche, se spécialise dans les tâches de récupération des données et de recherche. Il convertit efficacement de grands ensembles de données en intégres sémantiques pour une récupération rapide et précise, ce qui en fait un excellent choix pour les applications basées sur des chiffons, la gestion des connaissances et les solutions d'entreprise. LlaMahub étend en outre ses fonctionnalités en offrant des chargeurs de données pour intégrer diverses sources de données.

En fin de compte, choisissez Langchain si vous avez besoin d'un cadre flexible et sensible au contexte pour les workflows complexes et les applications lourdes d'interaction, tandis que Llamaindex est le mieux adapté aux systèmes axés sur la recherche rapide et précise d'informations à partir de grands ensembles de données.

Principaux à retenir

• Langchain excelle à créer des workflows modulaires et contextuels pour des applications interactives telles que les chatbots et les systèmes de support client.
• Llamaindex est spécialisée dans l'indexation et la récupération efficaces des données, idéales pour les systèmes basés sur des chiffons et la gestion des ensembles de données importants.
• L'écosystème de Langchain prend en charge la gestion avancée du cycle de vie avec des outils comme Langsmith et Langgraph pour le débogage et le déploiement.
• Llamaindex propose des outils robustes comme les intégres vectoriels et LlaMahub pour la recherche sémantique et une intégration de données diversifiée.
• Les deux cadres peuvent être combinés pour les applications nécessitant une récupération de données transparente et une intégration complexe du flux de travail.
• Choisissez Langchain pour les applications dynamiques à long terme et Llamaindex pour des tâches de récupération d'informations précises à grande échelle.

Questions fréquemment posées

Q1. Quelle est la principale différence entre Langchain et Llamaindex?

A. Langchain se concentre sur la création de workflows complexes et d'applications interactives (par exemple, les chatbots, l'automatisation des tâches), tandis que Llamaindex se spécialise dans la recherche et la récupération efficaces à partir de grands ensembles de données à l'aide de incorporations vectorielles.

Q2. Langchain et Llamaindex peuvent-ils être utilisés ensemble?

A. Oui, Langchain et Llamaindex peuvent être intégrés pour combiner leurs forces. Par exemple, vous pouvez utiliser Llamaindex pour une récupération efficace des données, puis alimenter les informations récupérées dans les flux de travail de Langchain pour un traitement ou une interaction ultérieure.

Q3. Quel cadre est mieux adapté aux applications de l'IA conversationnelle?

A. Langchain est mieux adapté à l'IA conversationnelle car il offre une rétention de contexte avancée, une gestion de la mémoire et des chaînes modulaires qui prennent en charge les interactions dynamiques et complémentaires.

Q4. Comment Llamaindex gère-t-il les grands ensembles de données pour la récupération d'informations?

A. Llamaindex utilise des intérêts vectoriels pour représenter sémantiquement les données. Il permet des recherches de similitudes supérieures efficaces, ce qui le rend hautement optimisé pour les réponses de requête rapides et précises, même avec de grands ensembles de données.

Les médias présentés dans cet article ne sont pas détenus par l'analytique vidhya et sont utilisés à la discrétion de l'auteur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!