Langchain vs Llamaindex：比較ガイド

LangchainとLlamaindexは、大規模な言語モデルを使用してアプリケーションを作成するために調整された堅牢なフレームワークです。どちらもそれ自体で優れていますが、それぞれが明確な強みと焦点を提供し、さまざまなNLPアプリケーションのニーズに適しています。このブログでは、どのフレームワーク、つまりLangchainとLlamaindexの比較を使用するかを理解します。

学習目標

• LangchainとLlamaindexの設計、機能、アプリケーションの焦点の点で区別します。
• 各フレームワークの適切なユースケースを認識します（たとえば、チャットボット用のLangchain、データ検索のためのllamaindex）。
• インデックス作成、検索アルゴリズム、ワークフロー、コンテキスト保持など、両方のフレームワークの主要なコンポーネントを理解します。
• LamaindexでのLangsmithやDebuggingなど、各フレームワークで利用可能なパフォーマンスおよびライフサイクル管理ツールを評価します。
• 特定のプロジェクト要件について、適切なフレームワークまたはフレームワークの組み合わせを選択します。

この記事は、データサイエンスブログソンの一部として公開されました。

目次

• Langchainとは何ですか？
• LangchainとOpenaiで最初のLLMアプリケーションを構築します
• llamaindexとは何ですか？
• LlamaindexとOpenaiで最初のLLMアプリケーションを構築します
• Langchain vs Llamaindex間の比較分析
• 結論
• よくある質問

Langchainとは何ですか？

Langchainは、AtooolよりもAframeworksoralと考えることができます。大規模な言語モデル（LLM）とのやり取りを可能にする幅広いツールを箱から出して提供します。 Langchainの重要な特徴は、コンポーネントの連鎖を一緒にすることを可能にするチェーンの使用です。たとえば、prosptTemplateとLLMChainを使用してプロンプトを作成し、LLMを照会できます。このモジュール構造は、複雑なタスク用のさまざまなコンポーネントの簡単で柔軟な統合を促進します。

Langchainは、LLMアプリケーションライフサイクルのすべての段階を簡素化します。

• 開発： Langchainのオープンソースビルディングブロック、コンポーネント、およびサルドパーティの統合を使用して、アプリケーションを構築します。 Uselanggraphtoは、一流のストリーミングとループのサポートを備えたステートフルエージェントを構築します。
• 生産： Langsmithを使用してチェーンを検査、監視、評価して、自信を持って継続的に最適化し、展開できるようにします。
• 展開： Langgraphアプリケーションを、Langgraph Cloudを使用して、Langgraphアプリケーションを生産対応APIとアシスタントに変えます。

Langchainエコシステム

• Langchain-Core：ベース抽象化とラングチェーン表現言語。
• 統合パッケージ（Langchain-Openai、Langchain-Anthropicなど）：重要な統合は、Langchainチームと統合開発者が共同整備されている軽量パッケージに分割されています。
• Langchain：アプリケーションの認知アーキテクチャを構成するチェーン、エージェント、および検索戦略。
• Langchain-community：コミュニティが維持されているサードパーティの統合。
• Langgraph：グラフ内のエッジとノードとしてステップをモデル化することにより、LLMSを使用して堅牢で状態の多いマルチ効アプリケーションを構築します。 Langchainとスムーズに統合しますが、それなしで使用できます。
• langgraphplatform： Langgraphで構築されたLLMアプリケーションを生産に展開します。
• Langsmith： LLMアプリケーションをデバッグ、テスト、評価、監視できる開発者プラットフォーム。

LangchainとOpenaiで最初のLLMアプリケーションを構築します

LangchainとOpenaiを使用してシンプルなLLMアプリケーションを作成しましょう。また、その仕組みを学びましょう。

パッケージをインストールすることから始めましょう

！ピップインストールlangchain-core langgraph> 0.2.27
！PIPインストール-QU LangChain -Openai

OpenaiをLLMとして設定します

getPassをインポートします
OSをインポートします
langchain_openaiからChatopenaiをインポートします

os.environ ["openai_api_key"] = getPass.getPass（）
Model = Chatopenai（model = "gpt-4o-mini"）

単にモデルを呼び出すだけで、invokemethodにメッセージのリストを渡すことができます。

 langchain_core.messagesからHummessage、SystemMessageをインポートします

メッセージ= [
    SystemMessage（「英語から以下をイタリア語に翻訳する」）、
    humbermessage（ "hi！"）、
]

model.invoke（メッセージ）

ここで、プロンプトテンプレートを作成します。Promptテンプレートは、この変換を支援するように設計されたLangchainのコンセプトだけです。彼らは、言語モデルに渡す準備ができている生のユーザー入力と返品データ（プロンプト）を取ります。

 langchain_core.promptsからchatprompttemplateをインポートします

System_template = "以下を英語から{言語}に翻訳します"

prompt_template = chatprompttemplate.from_messages（
    [（ "System"、System_template）、（ "user"、 "{text}"）]]
））

ここでは、言語とテキストの2つの変数が必要であることがわかります。 ThelanguageParameterをシステムメッセージにフォーマットし、usertextointoユーザーメッセージにフォーマットします。このプロンプトテンプレートへの入力は辞書です。このプロンプトテンプレートを単独で遊ぶことができます。

 prompt = prompt_template.invoke（{"言語"： "イタリア語"、 "テキスト"： "hi！"}）

プロンプト

2つのメッセージで構成されているAchatpromptvalueThが返されることがわかります。メッセージに直接アクセスしたい場合は、次のようにします。

 prompt.to_messages（）

最後に、フォーマットされたプロンプトでチャットモデルを呼び出すことができます。

 Response = model.invoke（プロンプト）
print（respons.content）

Langchainは非常に用途が広く適応性があり、さまざまなNLPアプリケーションにさまざまなツールを提供しています。
単純なクエリから複雑なワークフローまで。 Langchainコンポーネントの詳細については、こちらをご覧ください。

llamaindexとは何ですか？

LlamainDex（以前はGPTインデックスとして知られていました）は、エージェントやワークフローを含むLLMを使用して、コンテキストの高度生成AIアプリケーションを構築するためのフレームワークです。その主な焦点は、プライベートまたはドメイン固有のデータの摂取、構造化、アクセスにあります。 LlamainDexは、大規模なデータセットの管理に優れており、迅速かつ正確な情報検索を可能にし、検索および検索タスクに最適です。特に高度な検索機能を必要とするプロジェクトのために、カスタムデータをLLMに簡単に統合できるようにする一連のツールを提供します。

LlamainDexは、データのインデックス作成とクエリに非常に効果的です。 Llamaindexでの私の経験に基づいて、これはベクターの埋め込みとぼろきれを扱うための理想的なソリューションです。

llamaindexは、LLMSの使用方法に制限を課しません。 LLMSをオートコンプリート、チャットボット、エージェントなどとして使用できます。使用するだけです。

彼らは次のようなツールを提供します：

• データコネクタは、ネイティブソースとフォーマットから既存のデータを摂取します。これらは、API、PDFS、SQL、および（多く）である可能性があります。
• データインデックスは、 LLMが消費するのが簡単で実行される中間表現でデータを構成します。
• エンジンは、データへの自然言語アクセスを提供します。例えば：
  • クエリエンジンは、質問を回答するための強力なインターフェイスです（例えば、ラグフロー）。
  • チャットエンジンは、データとの「行き来」の相互作用のための会話型インターフェイスです。
• エージェントは、単純なヘルパー機能からAPI統合など、ツールによって増強されたLLM駆動のナレッジワーカーです。
• 巧妙なサイクルでアプリを厳密に実験し、評価し、監視できるようにする観察可能性/評価統合。
• ワークフローを使用すると、上記のすべてを、他のグラフベースのアプローチよりもはるかに柔軟なイベント駆動型システムに組み合わせることができます。

llamaindexエコシステム

Langchainと同じように、Llamaindexにも独自のエコシステムがあります。

• llama_deploy：エージェントワークフローを生産マイクロサービスとして展開します
• Llamahub：カスタムデータコネクタの大規模な（そして成長している！）コレクション
• SEC Insights：金融研究のためのLlamainDexを搭載したアプリケーション
• Create-llama： LlamainDexプロジェクトをすばやく足場にするためのCLIツール

LlamaindexとOpenaiで最初のLLMアプリケーションを構築します

LlamaindexとOpenaiを使用して簡単なLLMアプリケーションを作成しましょう。また、その仕組みを学びましょう。

ライブラリをインストールしましょう

！ピップインストールllama-index

Openaiキーをセットアップします：

Llamaindexは、Openai'SGPT-3.5-Turbobyデフォルトを使用しています。 APIキーが環境変数として設定して、コードが利用できることを確認してください。 Macos and Linuxでは、これがコマンドです。

 export openai_api_key = xxxxx

窓にはそうです

openai_api_key = xxxxxを設定します

この例では、ポール・グラハムのエッセイ「私が取り組んだもの」のテキストを使用しています。

Dataviaをダウンロードこのリンクをダウンロードし、Dataというフォルダーに保存します。

 llama_index.coreからvectorStoreIndex、SimpleDirectoryReaderからインポート

documents = simpledirectoryreader（ "data"）。load_data（）
index = vectorStoreIndex.from_documents（documents）
query_engine = index.as_query_engine（）
response = query_engine.query（ "このエッセイは何ですか？"））
印刷（応答）

llamaindexはクエリプロセスを抽象化しますが、基本的にクエリをベクトル化されたデータ（またはインデックス）から最も関連性の高い情報と比較します。これは、LLMのコンテキストとして提供されます。

Langchain vs Llamaindex間の比較分析

LangchainとLlamaindexは、大規模な言語モデル（LLMS）を搭載したNLPアプリケーションのドメインで、さまざまな強みとユースケースに対応しています。詳細な比較は次のとおりです。

特徴	llamaindex	ラングチェーン
データインデックス付け	- 多様なデータ型（例えば、非構造化されたテキスト、データベースレコード）をセマンティックな埋め込みに変換します。 - 検索可能なベクトルインデックスの作成に最適化されています。	- モジュラーおよびカスタマイズ可能なデータインデックス作成を有効にします。 - 複雑な操作にチェーンを使用し、複数のツールとLLMコールを統合します。
検索アルゴリズム	- セマンティックの類似性に基づいたドキュメントのランキングを専門としています。 - 効率的で正確なクエリパフォーマンスに優れています。	- 検索アルゴリズムとLLMSを組み合わせて、コンテキスト対応応答を生成します。 - 動的な情​​報検索が必要なインタラクティブなアプリケーションに最適です。
カスタマイズ	- インデックス作成および検索タスクに合わせたカスタマイズが制限されています。 - 特殊なドメイン内の速度と精度に焦点を当てています。	- チャットボットからワークフローオートメーションまで、多様なアプリケーション用に高度にカスタマイズできます。 - 複雑なワークフローとテーラード出力をサポートします。
コンテキスト保持	- クエリコンテキストを保持するための基本的な機能。 - 簡単な検索および検索タスクに適しています。	- 一貫した長期的な相互作用を維持するための高度なコンテキスト保持。 - チャットボットとカスタマーサポートアプリケーションに不可欠です。
ユースケース	正確な情報検索が必要な内部検索システム、ナレッジマネジメント、およびエンタープライズソリューションに最適です。	カスタマーサポート、コンテンツ生成、複雑なNLPタスクなどのインタラクティブなアプリケーションに最適です。
パフォーマンス	- 迅速かつ正確なデータ取得用に最適化されています。 - 大きなデータセットを効率的に処理します。	- 複雑なワークフローを処理し、多様なツールをシームレスに統合します。 - 洗練されたタスク要件とパフォーマンスのバランス。
ライフサイクル管理	- パフォーマンスと信頼性を追跡するためのデバッグおよび監視ツールを提供します。 - スムーズなアプリケーションライフサイクル管理を保証します。	- テスト、デバッグ、および最適化のためのLangsmith評価スイートを提供します。 - 実際の条件下で堅牢なパフォーマンスを保証します。

どちらのフレームワークも強力な機能を提供し、それらの間を選択することは、プロジェクトの特定のニーズと目標に依存する必要があります。場合によっては、LlamaindexとLangchainの両方の強度を組み合わせることで、最良の結果が得られる場合があります。

結論

LangchainとLlamaindexはどちらも強力なフレームワークですが、さまざまなニーズに応えます。 Langchainは非常にモジュラーで、チェーン、プロンプト、モデル、メモリ、エージェントを含む複雑なワークフローを処理するように設計されています。複雑なコンテキスト保持と相互作用管理を必要とするアプリケーションに優れています。
チャットボット、カスタマーサポートシステム、コンテンツ生成ツールなど。評価のためのLangsmithや展開用Langserveなどのツールとの統合により、開発と最適化のライフサイクルが強化され、動的で長期的なアプリケーションに最適です。

一方、Llamaindexは、データの取得と検索タスクを専門としています。大規模なデータセットを迅速かつ正確な検索のためにセマンティック埋め込みに効率的に変換し、RAGベースのアプリケーション、ナレッジマネジメント、およびエンタープライズソリューションに最適です。 Llamahubは、多様なデータソースを統合するためのデータローダーを提供することにより、機能をさらに拡張します。

最終的には、複雑なワークフローとインタラクションが多いアプリケーションに柔軟でコンテキスト対応のフレームワークが必要な場合はLangchainを選択しますが、LlamainDexは、大規模なデータセットからの高速で正確な情報検索に焦点を当てたシステムに最適です。

キーテイクアウト

• Langchainは、チャットボットやカスタマーサポートシステムなどのインタラクティブなアプリケーション向けに、モジュラーおよびコンテキスト対応のワークフローを作成することに優れています。
• LlamainDexは、RAGベースのシステムと大規模なデータセット管理に最適な、効率的なデータインデックス作成と検索を専門としています。
• Langchainのエコシステムは、デバッグや展開のためにLangsmithやLanggraphなどのツールを使用して、高度なライフサイクル管理をサポートしています。
• LlamainDexは、セマンティック検索と多様なデータ統合のために、ベクトルエンミングやLlamahubなどの堅牢なツールを提供しています。
• どちらのフレームワークを組み合わせて、シームレスなデータ取得と複雑なワークフロー統合を必要とするアプリケーションについても組み合わせることができます。
• ダイナミックで長期的なアプリケーションについては、正確で大規模な情報検索タスクのLamainDexについては、Langchainを選択してください。

よくある質問

Q1。 LangchainとLlamaindexの主な違いは何ですか？

A. Langchainは、複雑なワークフローとインタラクティブなアプリケーション（チャットボット、タスクオートメーションなど）の構築に焦点を当てていますが、LlamainDexは、ベクトル化された埋め込みを使用して大規模なデータセットからの効率的な検索と検索を専門としています。

Q2。 LangchainとLlamaindexを一緒に使用できますか？

A.はい、LangchainとLlamaindexを統合して強みを組み合わせることができます。たとえば、LlamainDexを使用して効率的なデータ検索に使用し、検索した情報をLangchainワークフローにフィードして、さらに処理または相互作用することができます。

Q3。会話型AIアプリケーションにより適したフレームワークはどれですか？

A. Langchainは、高度なコンテキスト保持、メモリ管理、および動的なコンテキスト対応の相互作用をサポートするモジュラーチェーンを提供するため、会話型AIに適しています。

Q4。 Llamaindexは、情報検索のために大きなデータセットをどのように処理しますか？

A. llamaindexは、ベクトル埋め込みを使用してデータを意味します。効率的なTOP-Kの類似性検索を可能にし、大規模なデータセットを使用しても、高速かつ正確なクエリ応答のために高度に最適化されます。

この記事に示されているメディアは、Analytics Vidhyaが所有しておらず、著者の裁量で使用されています。

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