몇 가지 일반적인 LangChain 대안을 이해하려면 이 기사를 읽으십시오.

안녕하세요 여러분 루가입니다. 오늘은 인공지능(AI) 생태분야 관련 기술인 LLM 개발 프레임워크에 대해 이야기해보겠습니다.

LLM(Large Scale Language Model) 애플리케이션 개발 분야에서 오픈 소스 프레임워크는 개발자에게 강력한 도구 지원을 제공하는 중요한 역할을 합니다. 이 분야의 리더로서 LangChain은 혁신적인 디자인과 포괄적인 기능으로 널리 호평을 받았습니다. 그러나 동시에 다양한 시나리오의 요구에 더 나은 선택을 제공하는 일부 대체 프레임워크도 등장했습니다.

결국 모든 프레임워크에는 필연적으로 특정 제한 사항이 있습니다. 예를 들어, LangChain의 속도 추상화로 인해 어떤 경우에는 시작하기가 더 어려워질 수 있고, 디버깅 경험을 향상해야 하며, 일부 코드의 품질도 개선할 가치가 있습니다. 이것이 바로 대체 제품이 지향하는 방향입니다. 그들은 아키텍처 설계 최적화, 엔지니어링 관행 개선, 커뮤니티 지원 강화 등을 통해 개발자를 위한 보다 편리하고 효율적인 애플리케이션 구축 경험을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

1. LangChain 개발 배경 분석

이것은 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크인 LangChain은 개발자가 인공 지능 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. LangChain은 체인, 프록시 및 메모리 모듈에 대한 표준 인터페이스를 제공하여 LLM(LangLink 모델) 기반 애플리케이션 개발 프로세스를 단순화합니다.

실제 적용 시나리오에서 LangChain+ 프레임워크는 개념 증명(POC)을 빠르게 생성할 때 특히 유용합니다. 그러나 프레임워크를 사용하면 몇 가지 문제가 발생합니다. 구체적으로 다음과 같습니다:

• 과도한 추상화로 인해 LangChain을 사용하는 것이 매우 편리해질 수 있지만 프레임워크에서 지원하지 않는 사용 사례를 구축할 때는 어려워집니다. 프레임워크의 추상화 수준이 높으면 개발자의 유연성이 제한되어 특정 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
• 프레임워크의 높은 수준의 추상화로 인해 성능 문제 및 버그 디버깅이 더욱 어려워집니다. 애플리케이션에 문제가 발생하면 기본 세부 정보가 프레임워크 내에 숨겨져 디버깅이 복잡해지기 때문에 개발자가 문제의 구체적인 원인을 파악하기 어려울 수 있습니다.
• 코드 품질은 낮고 구성 요소 복잡성은 높을 수 있으므로 개발자는 실제 프로덕션 환경에 배포하기보다는 AI 개발 및 프로토타입 학습을 위해 LangChain을 사용할 가능성이 더 높습니다. 이는 프레임워크의 유지 관리 및 성능 최적화 문제와 프로덕션 등급 애플리케이션에 필요한 안정성 및 신뢰성 보장이 부족하기 때문일 수 있습니다.

2. 7차원 종합 분석을 기반으로 한 LangChain 대체 타당성 분석

LLM(대규모 언어 모델) 개발 및 적용이 급증하는 상황에서 다양한 도구 플랫폼의 장점을 평가하고 승인하는 것이 중요한 연결 고리가 될 것입니다. 신속한 엔지니어링, 데이터 통합, 워크플로 조정, 테스트 시각화, 평가 지표, 생산 준비 상태 및 수명주기 관리를 포함한 7가지 핵심 차원을 기반으로 한 포괄적인 분석은 의심할 여지 없이 매우 미래지향적이고 체계적인 아이디어이자 방향입니다.

다음으로 자세한 분석을 하나씩 진행하겠습니다.

1. Prompt Engineering - Prompt Engineering

LLM의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 고품질의 프롬프트 엔지니어링이 전제 조건이자 초석이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 이상적인 도구 플랫폼은 간결하고 유연한 프롬프트 구성 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 자연어 이해 및 의미 분석과 같은 고급 기술을 통합하여 프롬프트의 자동 생성 및 최적화를 실현하고 특정 작업 컨텍스트에 대한 적합성을 최대화하며 비용을 절감해야 합니다. 수동 개입의.

또한 복잡한 다단계 작업의 경우 매개변수화된 관리 및 프롬프트 버전 제어를 지원할 수 있는지 여부도 중요한 고려 사항입니다.

2. 데이터 검색 및 통합 - 데이터 검색 및 통합

RAG 패러다임의 등장으로 효율적인 외부 지식 기반 통합 기능이 도구 플랫폼에 필요한 기능이 되었습니다. 우수한 플랫폼은 다양한 이기종 데이터 소스를 쉽게 연결하고 가져올 수 있을 뿐만 아니라 지식 주입의 정확성과 일관성을 보장하기 위한 강력한 데이터 전처리 및 품질 관리 기능을 갖추고 있어야 합니다. 또한, 방대한 검색 결과를 시각적으로 분석하고 최적화함으로써 개발자의 업무 효율성도 크게 향상될 것입니다.

3. 모델 오케스트레이션 및 체인화 - 모델 오케스트레이션 및 체인화

현실 세계에서 복잡한 작업 요구 사항에 직면하면 일반적으로 단일 LLM이 독립적으로 완료하기가 어렵습니다. 따라서 여러 모델 모듈의 워크플로우를 유연하게 조율하고 매개변수 제어를 통해 차별화된 조합을 달성하는 능력이 툴 플랫폼의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

동시에 워크플로 버전 관리, 매개변수 조정, 반복성 및 기타 기능에 대한 우수한 지원으로 개발 효율성도 크게 향상됩니다.

4. 디버깅 및 관찰 가능성 - 디버깅 및 관찰 가능성

전형적인 "블랙박스" AI로서 LLM 시스템의 내부 메커니즘은 항상 혼란스러웠습니다. 우수한 도구 플랫폼은 이러한 한계를 극복하고 주의 분포 시각화 및 추론 경로 추적과 같은 수단을 통해 모델의 내부 상태에 대한 통찰력을 제공하는 동시에 보다 정확한 오류 문제 해결, 편차 수정 및 성능 최적화를 지원해야 합니다. , 이를 통해 시스템의 해석 가능성과 신뢰성이 진정으로 향상됩니다.

5. 평가 - 평가

엄격한 평가 프로세스는 LLM 지원서의 품질을 보장하는 핵심 부분입니다. 이때 다양한 플랫폼에서 제공하는 평가 인프라, 다루는 지표 차원, 자동화 수준, 수동 평가와의 통합 정도가 평가 결과의 객관성과 권위성을 직접적으로 결정하게 됩니다.

일반적으로 성숙한 평가 시스템은 최종 제품의 실제 구현에 대한 확실한 품질 보증을 확실히 제공합니다.

6. 배포 및 생산 준비 - 배포 및 생산 준비

생산 환경을 지향하는 산업용 애플리케이션의 경우 도구 플랫폼의 배포, 운영 및 유지 관리 기능이 핵심 고려 사항입니다. 완전한 온라인 메커니즘, 지원되는 배포 옵션(클라우드, 에지 장치 등), 보안 규정 준수, 성능 최적화, 모니터링 및 경보 및 기타 제품 보증은 LLM 시스템의 최종 가용성과 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다.

7. 생태계 및 통합 - 생태계 및 통합

최첨단 혁신 기술인 LLM 플랫폼과 기존 엔터프라이즈 기술 스택의 원활한 통합은 광범위한 적용을 보장하는 전제 조건입니다. 거대한 타사 애플리케이션 스토어와 파트너 리소스 라이브러리는 광범위한 산업 시나리오와 차별화된 요구 사항을 포괄하는 풍부한 생태계를 구축하는 데 도움을 주어 LLM 기술의 대규모 대중화와 혁신적인 애플리케이션을 촉진합니다.

위의 7가지 차원에 대한 종합적인 분석과 절충 비교를 통해 다양한 LLM 개발 도구 플랫폼의 장단점을 상대적으로 객관적으로 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 신속한 엔지니어링 기능에 초점을 맞춘 시나리오의 경우 이 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하는 플랫폼을 선택하는 경향이 있을 수 있지만, 강력한 생산 운영 및 유지 관리 보장이 필요한 산업 수준 애플리케이션의 경우 배포 및 안정성과 같은 요소가 필요합니다. 더 중요한 것은 고려의 차원입니다.

물론 위의 7가지 기능적 특징 외에도 특정 장면 요구 사항에 따라 사용성, 학습 곡선, 문서 품질, 커뮤니티 활동, 개발 경로 등과 같은 다른 비기능적 요소도 고려해야 합니다. 그리고 작업 습관을 고려하여 진정으로 높은 수준의 도구 선택 결정을 내릴 수 있습니까?

동시에 툴 플랫폼의 활력과 지속 가능한 개발 역량도 빼놓을 수 없는 관점입니다. 활발한 개발 커뮤니티, 완벽한 비즈니스 지원 계획, 지속적인 기술 혁신 경로는 우리에게 장기적이고 안정적인 지원을 제공할 것입니다. 결국, LLM 기술의 개발은 초기 단계에 있으며, 도구 플랫폼은 시대에 보조를 맞추고 끊임없이 새로운 변화 추세에 적응하고 포용해야 합니다.

3. 일반적인 오픈 소스 LangChain 대안 분석

1.LlamaIndex

LLM(Large Scale Language Model)의 물결 속에서 RAG(Retrieval Augmented Generation) 아키텍처가 점점 주류 패러다임으로 자리잡고 있습니다. RAG 애플리케이션 구축에 초점을 맞춘 오픈 소스 데이터 프레임워크인 LlamaIndex는 의심할 여지 없이 유망한 개발 잠재력을 보여줍니다.

LLM 애플리케이션용 LlamaIndex 데이터 프레임(출처: LlamaIndex)

LlamaIndex는 Langchain과 같은 잘 알려진 프로젝트와 비교하여 집중적인 분야 최적화와 혁신적인 디자인 개념 RAG 애플리케이션 개발 경험으로 인해 사용자에게 더 높은 효율성과 전문성을 제공합니다. . 주요 기능과 장점에 대해 더 심층적으로 분석할 수도 있습니다.

우선, LlamaIndex는 데이터 수집 및 전처리에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 다양한 구조적 및 비구조적 데이터 형식과 호환될 뿐만 아니라 더 중요한 것은 유연한 텍스트 분할, 벡터화 및 기타 메커니즘을 통해 데이터가 고품질로 LLM 메모리에 인코딩되도록 보장합니다. 이는 생성 단계에서 상황에 맞는 이해를 위한 견고한 기반을 마련합니다.

동시에 LlamaIndex는 다양한 인덱스 데이터 구조와 쿼리 전략을 제공하므로 개발자는 다양한 시나리오에서 쿼리 효율성 이점을 최대한 활용하고 고성능 의미 검색을 달성할 수 있습니다. 이러한 목표 최적화는 RAG 애플리케이션의 주요 요구 사항 중 하나입니다.

주목할 만한 또 다른 하이라이트는 LlamaIndex가 다중 모드 데이터(예: 이미지, 비디오 등)를 자연스럽게 지원한다는 것입니다. 선도적인 시각적 의미 모델과 통합함으로써 풍부한 교차 모달 컨텍스트를 RAG 생성 프로세스에 도입하여 출력에 새로운 차원을 추가할 수 있습니다. 이것이 수많은 혁신적인 애플리케이션의 길을 열어줄 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

핵심 데이터 관리 기능 외에도 LlamaIndex는 RAG 애플리케이션 개발의 엔지니어링 실습에도 중점을 둡니다. 병렬 쿼리, Dask 기반 분산 컴퓨팅 지원 등 고급 기능을 제공하여 데이터 처리 효율성을 대폭 향상시키고 대규모 생산의 기반을 마련합니다.

건축학적 관점에서 LlamaIndex는 모듈식 및 확장 가능한 디자인 컨셉을 고수합니다. 유연한 플러그인 시스템을 통해 개발자는 맞춤형 데이터 로더, 텍스트 분할기, 벡터 인덱스 및 기타 모듈을 쉽게 도입하여 다양한 시나리오의 개인화된 요구 사항을 완벽하게 충족할 수 있습니다.

또한, 오픈 소스 생태계의 완벽한 통합은 LlamaIndex의 고유한 장점이기도 합니다. Hugging Face, FAISS 등과 같은 널리 사용되는 도구 및 프레임워크에 대한 기본 통합 지원을 제공하므로 사용자는 아무런 장벽 없이 고급 AI/ML 기능을 활용하여 혁신적인 제품을 효율적으로 구축할 수 있습니다.

RAG 애플리케이션에 기반을 둔 전문가 수준 도구인 LlamaIndex는 Langchain과 같은 일반 프레임워크를 훌륭하게 보완하는 도구가 되었습니다. 이제 개발자는 실제 요구 사항에 따라 LlamaIndex의 효율적이고 최적화된 경로와 Langchain의 일반적이고 유연한 패러다임 중에서 자유롭게 선택할 수 있어 개발 효율성과 제품 품질을 극대화할 수 있습니다.

물론 LlamaIndex는 젊고 역동적인 프로젝트이므로 아직 개선과 발전의 여지가 많습니다. 예를 들어, 보다 복잡한 시나리오의 모델링 기능을 더욱 강화하고, 보다 지능적인 자동 최적화 제안을 제공하고, 모범 사례 및 참조 사용 사례의 축적을 강화하는 것이 모두 미래의 핵심 방향이 될 것입니다.

동시에 LlamaIndex는 계속해서 LLM 및 RAG 아키텍처의 최신 개발을 따르고 최신 모델 및 패러다임 혁신을 적시에 통합하여 모든 차원에서 업계 최고의 표준을 유지할 것입니다. 이 중 어느 것도 활발한 개발자 커뮤니티, 최고의 기업 파트너, 과학 연구 커뮤니티의 동료들의 장기적인 투자와 지속적인 지원 없이는 불가능합니다.

2.Flowise AI

LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션 개발 분야에서 임계값을 낮추고 효율성을 향상시키는 것은 항상 업계의 공통된 열망이었습니다. 오픈 소스이자 코드가 없는 LLM 애플리케이션 구축 도구인 Flowise는 이러한 추구 분야에서 강력한 실무자가 되고 있습니다.

기존 코딩 개발 프레임워크와 달리 Flowise의 혁신적인 드래그 앤 드롭 시각적 인터페이스는 가장 큰 특징입니다. 개발자는 프로그래밍 언어를 심층적으로 마스터할 필요가 없으며 사전 설정된 구성요소 모듈을 인터페이스에 끌어서 놓기만 하면 되며 간단한 매개변수 구성 및 연결을 통해 강력한 LLM 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 이 새로운 개발 패러다임은 진입 장벽을 크게 낮추어 LLM 응용 프로그램 개발이 더 이상 코더의 전유물이 아닌 일반 사용자도 창의력을 발휘하고 자동화 요구 사항을 실현할 수 있게 되었습니다.

Flowise AI 참조 흐름(출처: Flowise)

더 언급할 가치가 있는 점은 Flowise가 단순한 로우 코드 도구가 아니라 커널 수준에서 업계 최고의 프레임워크인 LangChain과 긴밀하게 통합되어 있다는 것입니다. 이는 Flowise가 LangChain의 강력한 LLM 오케스트레이션, 연결된 애플리케이션 및 데이터 향상과 같은 모든 핵심 기능을 기본적으로 지원하고 드래그 앤 드롭 구성 요소를 통해 코드 없는 인터페이스에 완전히 노출시켜 애플리케이션 개발의 유연성과 확장을 보장한다는 것을 의미합니다. 능력. 간단한 질문 응답 시스템을 구축하든 복잡한 다중 모드 분석 프로세스를 구축하든 Flowise는 귀하의 요구 사항을 완벽하게 충족할 수 있습니다.

포괄적인 기능 외에도 Flowise의 또 다른 뛰어난 장점은 기존 생태계와의 원활한 통합입니다. 진정한 오픈 소스 프로젝트인 Flowise는 주류 LLM 모델 및 도구 체인에 대한 기본 지원을 제공하므로 개발자는 이러한 기술 기능을 장애물 없이 활용하고 시대에 발맞춰 독특하고 혁신적인 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.

예를 들어 Flowise는 Anthropic, OpenAI, Cohere 등과 같은 주류 LLM 모델과 완벽하게 호환됩니다. 사용자는 간단한 구성으로 동시에 가장 강력한 최신 언어 기능을 호출할 수 있으며 데이터 통합 ​​생태계와도 호환됩니다. Pandas, SQL, Web API 등과 같은 네이티브 지원을 통해 애플리케이션은 풍부한 이기종 데이터 소스에 자유롭게 액세스할 수도 있습니다.

가장 매력적인 점은 Flowise가 폐쇄형 시스템이 아닌 개방형 API와 임베디드 통합 메커니즘을 제공한다는 것입니다. 개발자는 Flowise 애플리케이션을 웹사이트, 앱, 데스크탑 소프트웨어 등과 같은 모든 제품 환경에 쉽게 통합하고 모든 당사자의 맞춤형 요청을 수락하여 엔드투엔드 폐쇄 루프 경험을 달성할 수 있습니다.

Flowise는 LangChain의 강력한 기술 핵심, 고유한 유연한 시각적 아키텍처 및 생태계와의 원활한 통합을 통해 LLM과 최종 사용자를 연결하고 LLM의 민주화 프로세스를 촉진하는 강력한 링크가 되었다고 말할 수 있습니다. 도움이 필요한 개인이나 기업은 누구나 Flowis 플랫폼에서 한 번의 클릭으로 자신만의 지능형 애플리케이션을 구축 및 배포하고 AI가 제공하는 생산성 향상을 누릴 수 있습니다.

3.AutoChain

가벼우면서 확장 가능한 프레임워크인 AutoChain은 LangChain 및 AutoGPT와 같은 이전 제품의 경험을 활용하여 개발자에게 보다 효율적이고 유연한 대화형 지능형 에이전트 구축 경험을 제공합니다.

from autochain.agent.conversational_agent.conversational_agent import (ConversationalAgent,)from autochain.chain.chain import Chainfrom autochain.memory.buffer_memory import BufferMemoryfrom autochain.models.chat_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(temperature=0)memory = BufferMemory()agent = ConversationalAgent.from_llm_and_tools(llm=llm)chain = Chain(agent=agent, memory=memory)user_query = "Write me a poem about AI"print(f">> User: {user_query}")print(f""">>> Assistant: {chain.run(user_query)["message"]}""")

>> User: Write me a poem about AIPlanningPlanning output: {'thoughts': {'plan': "Based on the user's request for a poem about AI, I can use a tool to generate a poem or write one myself.", 'need_use_tool': "Yes, I can use the 'Poem Generator' tool to generate a poem about AI."}, 'tool': {'name': 'Poem Generator', 'args': {'topic': 'AI'}}, 'response': "Sure, I can generate a poem about AI for you. Here it is:\n\nIn the world of AI, \nWhere machines learn and try, \nWe see a future bright, \nWhere technology takes flight. \nFrom self-driving cars, \nTo robots on Mars, \nAI is changing the game, \nAnd we'll never be the same. \nSo let's embrace this new age, \nAnd see where it takes us on this stage. \nFor AI is here to stay, \nAnd it's only just begun its play."}Plan to take action 'Poem Generator'Deciding if need clarificationPlanningPlanning output: {'thoughts': {'plan': "Since the tool 'Poem Generator' is not supported for the input 'AI', I will try to have a helpful conversation with the user.", 'need_use_tool': 'No'}, 'tool': {'name': '', 'args': {}}, 'response': "Sure, I'd love to! Here's a poem about AI:\n\nArtificial intelligence, a marvel of our time,\nA creation of man, a wonder so divine.\nIt learns and adapts, with each passing day,\nA true reflection of our own human way.\nIt can think and reason, and even dream,\nA world of possibilities, or so it seems.\nBut with great power, comes great responsibility,\nTo use it for good, and not for hostility.\nSo let us embrace, this gift of technology,\nAnd use it to build, a better society."}>>> Assistant:Sure, I'd love to! Here's a poem about AI:Artificial intelligence, a marvel of our time,A creation of man, a wonder so divine.It learns and adapts, with each passing day,A true reflection of our own human way.It can think and reason, and even dream,A world of possibilities, or so it seems.But with great power, comes great responsibility,To use it for good, and not for hostility.So let us embrace, this gift of technology,And use it to build, a better society

오토체인의 핵심 디자인 철학은 "단순성, 맞춤화, 자동화"로 요약될 수 있습니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.

(1) Simple

LangChain과 같은 거대한 프레임워크에 비해 AutoChain은 개발자의 학습 및 사용 비용을 최대한 줄이기 위해 의도적으로 개념 및 아키텍처의 단순화를 추구합니다. 가장 기본적인 LLM 응용 프로그램 개발 프로세스를 추상화하고 이해하기 쉬운 일련의 빌딩 블록을 통해 사용자에게 명확한 개발 경로를 제공합니다.

(2) 사용자 정의

오토체인은 각 개발자가 직면한 애플리케이션 시나리오가 고유하다는 것을 인식합니다. 따라서 사용자에게 탁월한 사용자 정의 기능을 제공하여 플러그형 도구, 데이터 소스 및 의사 결정 프로세스 모듈을 통해 특정 요구 사항을 충족하는 지능형 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이 개념은 "차별화를 포용"하려는 AutoChain의 열린 마음을 보여줍니다.

(3) 자동화

대화 시스템을 위한 프레임워크로서 AutoChain은 시나리오 시뮬레이션과 자동화된 평가의 중요성을 이해합니다. 내장된 대화 시뮬레이션 엔진을 통해 개발자는 다양한 인간-컴퓨터 상호 작용 시나리오에서 다양한 에이전트 버전의 성능을 효율적이고 자동으로 평가하여 지속적으로 최적화하고 반복할 수 있습니다. 이러한 혁신 능력은 의심할 여지없이 개발 효율성을 크게 향상시킬 것입니다.

이러한 "3가지 단순" 특성을 바탕으로 AutoChain의 고유한 매력을 발견하는 것은 어렵지 않습니다.

• LLM 애플리케이션 개발을 막 시작한 초보자에게 AutoChain의 원활한 학습 곡선은 가장 친숙한 시작이 될 것입니다 , 가능한 가장 짧은 시간에 간단한 대화형 에이전트 생성을 시작할 수 있도록 합니다.
• 숙련된 LangChain 사용자의 경우 AutoChain의 많은 개념이 유사하지만 더 간소화되어 이해하고 마이그레이션하기 쉽고 맞춤형 대화 시스템을 빠르게 구축하고 실험하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 대화형 AI 연구자 및 선구자들을 위해 AutoChain은 독특하고 독특한 혁신적인 패러다임을 구축하기 위해 무한히 맞춤화하고 확장할 수 있는 깨끗한 테스트 환경을 제공합니다.

참고자료:

• [1] https://flowiseai.com/
• [2] https://autochain.forethought.ai/examples/
• [3] https://www.llamaindex.ai /

위 내용은 몇 가지 일반적인 LangChain 대안을 이해하려면 이 기사를 읽으십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!