Langchain vs Llamaindex : 비교 가이드

Langchain과 Llamaindex는 대형 언어 모델을 사용하여 응용 프로그램을 작성하기 위해 강력한 프레임 워크입니다. 둘 다 자체적으로 탁월하지만 각각은 뚜렷한 강점과 초점을 제공하여 다양한 NLP 응용 프로그램 요구에 적합합니다. 이 블로그에서 우리는 Langchain과 Llamaindex의 비교, 즉 어떤 프레임 워크, 즉 비교를 사용 해야하는지 이해할 것입니다.

학습 목표

• Langchain과 Llamaindex의 설계, 기능 및 응용 프로그램 초점 측면에서 차별화하십시오.
• 각 프레임 워크에 대한 적절한 사용 사례를 인식하십시오 (예 : 챗봇의 Langchain, 데이터 검색 용 Llamaindex).
• 인덱싱, 검색 알고리즘, 워크 플로 및 컨텍스트 보존을 포함한 두 프레임 워크의 주요 구성 요소를 이해하십시오.
• Langsmith 및 Llamaindex의 디버깅과 같은 각 프레임 워크에서 사용할 수있는 성능 및 수명주기 관리 도구를 평가하십시오.
• 특정 프로젝트 요구 사항에 대한 올바른 프레임 워크 또는 프레임 워크 조합을 선택하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon 의 일부로 출판되었습니다 .

목차

• Langchain은 무엇입니까?
• Langchain 및 OpenAi를 사용하여 첫 번째 LLM 응용 프로그램 구축
• llamaindex는 무엇입니까?
• Llamaindex 및 OpenAi를 사용하여 첫 번째 LLM 응용 프로그램을 구축합니다
• Langchain 대 Llamaindex 간의 비교 분석
• 결론
• 자주 묻는 질문

Langchain은 무엇입니까?

Langchain을 Atool보다 Aframeworkrather로 생각할 수 있습니다. 대형 언어 모델 (LLM)과의 상호 작용을 가능하게하는 광범위한 도구를 상자 밖으로 제공합니다. Langchain의 주요 특징은 체인을 사용하여 구성 요소의 사슬을 함께 사용하는 것입니다. 예를 들어, 프롬프트 플레이트와 llmchain을 사용하여 프롬프트를 생성하고 LLM을 쿼리 할 수 ​​있습니다. 이 모듈 식 구조는 복잡한 작업을 위해 다양한 구성 요소의 쉽고 유연한 통합을 용이하게합니다.

Langchain은 LLM 응용 프로그램 라이프 사이클의 모든 단계를 단순화합니다.

• 개발 : Langchain의 오픈 소스 빌딩 블록, 구성 요소 및 Third-Party 통합을 사용하여 응용 프로그램을 구축하십시오. Uselanggraphto는 일류 스트리밍 및 인간의 루프 지원을 갖춘 상태 에이전트를 구축합니다.
• 생산 : Langsmithto를 사용하여 체인을 검사, 모니터링 및 평가하여 지속적으로 최적화하고 자신있게 배포 할 수 있도록하십시오.
• 배포 : Langgraph 클라우드를 사용하여 Langgraph 애플리케이션을 생산 준비 API 및 보조원으로 전환하십시오.

Langchain 생태계

• Langchain-Core : 기본 추상화 및 랭크인 발현 언어.
• 통합 패키지 (예 : Langchain-Openai, Langchain-Anthropic 등) : 중요한 통합은 Langchain 팀과 통합 개발자가 공동 관리하는 가벼운 패키지로 분할되었습니다.
• Langchain : 응용 프로그램의인지 구조를 구성하는 체인, 요원 및 검색 전략.
• Langchain-Community : 커뮤니티 유지되는 제 3 자 통합.
• langgraph : 그래프의 가장자리 및 노드로 단계를 모델링하여 LLM을 사용하여 강력하고 상태가 풍부한 다중 액티커 응용 프로그램을 구축합니다. Langchain과 부드럽게 통합되지만 그것없이 사용할 수 있습니다.
• langgraphplatform : Langgraph와 함께 구축 된 LLM 응용 프로그램을 제작에 배치합니다.
• Langsmith : LLM 응용 프로그램을 디버그, 테스트, 평가 및 모니터링 할 수있는 개발자 플랫폼.

Langchain 및 OpenAi를 사용하여 첫 번째 LLM 응용 프로그램 구축

Langchain과 OpenAi를 사용하여 간단한 LLM 응용 프로그램을 만들고 작동 방식을 배우겠습니다.

패키지를 설치하여 시작하겠습니다

 ! PIP 설치 Langchain-core langgraph> 0.2.27
! PIP 설치 -QU LANGCAIN -OPENAI

llm으로 OpenAi 설정

 getpass 가져 오기
OS 가져 오기
langchain_openai import Chatopenai에서

os.environ [ "Openai_api_key"] = getPass.getPass ()
model = chatopenai (model = "gpt-4o-mini")

단순히 모델을 호출하려면 메시지 목록을 the.invokemethod로 전달할 수 있습니다.

 Langchain_core에서 Messages를 가져 오기 HumanMessage, SystemMessage

메시지 = [
    SystemMessage ( "영어에서 다음을 이탈리아어로 번역 함"),
    HumanMessage ( "Hi!"),
]]

model.invoke (메시지)

이제 프롬프트 템플릿을 만들 수 있습니다. Prompt Templatesare이 변환을 돕기 위해 설계된 Langchain의 개념 일뿐입니다. 언어 모델로 전달할 준비가 된 원시 사용자 입력 및 반환 데이터 (프롬프트)를 사용합니다.

 langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_template = "영어에서 다음을 {language}로 번역하십시오"

prompt_template = chatprompttemplate.from_messages (
    [( "System", System_Template), ( "사용자", "{text}")]
))

여기서 언어와 텍스트의 두 가지 변수가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 당사는 ThelanguageParameter를 시스템 메시지로, 사용자 메시지를 사용자 메시지로 포맷합니다. 이 프롬프트 템플릿에 대한 입력은 사전입니다. 우리는이 프롬프트 템플릿 자체로 놀 수 있습니다.

 prompt = prompt_template.invoke ({ "언어": "이탈리아", "텍스트": "hi!"})

즉각적인

우리는 그것이 AchatpromptValuethat을 반환한다는 것을 알 수 있습니다. 두 메시지로 구성됩니다. 메시지에 직접 액세스하려면 다음을 수행합니다.

 prompt.to_messages ()

마지막으로 포맷 된 프롬프트에서 채팅 모델을 호출 할 수 있습니다.

 응답 = model.invoke (프롬프트)
인쇄 (응답. 콘텐츠)

Langchain은 매우 다재다능하고 적응력이 뛰어나 다양한 NLP 응용 프로그램을위한 다양한 도구를 제공합니다.
간단한 쿼리에서 복잡한 워크 플로에 이르기까지. Langchain 구성 요소에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.

llamaindex는 무엇입니까?

Llamaindex (이전에 GPT 인덱스라고도 함)는 에이전트 및 워크 플로를 포함하여 LLM을 사용하여 컨텍스트를 구축하는 생성 AI 응용 프로그램을 구축하기위한 프레임 워크입니다. 주요 초점은 개인 또는 도메인 별 데이터 수집, 구조화 및 액세스에 중점을 둡니다. Llamaindex는 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 탁월하여 신속하고 정확한 정보 검색을 가능하게하여 검색 및 검색 작업에 이상적입니다. 특히 고급 검색 기능이 필요한 프로젝트를 위해 사용자 정의 데이터를 LLM에 쉽게 통합 할 수있는 일련의 도구를 제공합니다.

Llamaindex는 데이터 인덱싱 및 쿼리에 매우 효과적입니다. llamaindex에 대한 나의 경험을 바탕으로, 그것은 벡터 임베딩 및 헝겊으로 작업하기에 이상적인 솔루션입니다.

Llamaindex는 LLM을 사용하는 방법에 대한 제한을 부과하지 않습니다. LLM을 자동 완성, 챗봇, 에이전트 등으로 사용할 수 있습니다. 그것은 단지 그것들을 더 쉽게 사용하게 만듭니다.

그들은 다음과 같은 도구를 제공합니다.

• 데이터 커넥터는 기본 소스 및 형식에서 기존 데이터를 수집합니다. 이들은 API, PDFS, SQL 및 (많이)가 될 수 있습니다.
• 데이터 색인은 LLM이 쉽게 소비 할 수 있고 수행 할 수있는 중간 표현으로 데이터를 구조화합니다.
• 엔진은 데이터에 자연어 액세스를 제공합니다. 예를 들어:
  • 쿼리 엔진은 질문 응답을위한 강력한 인터페이스입니다 (예 : 헝겊 흐름).
  • 채팅 엔진은 데이터와의 "뒤로 및"상호 작용을위한 대화식 인터페이스입니다.
• 에이전트는 간단한 도우미 기능에서 API 통합 등에 이르기까지 도구로 강화 된 LLM 기반 지식 근로자입니다.
• 관찰 가능성/평가 통합 통합은 덕도 덕도 앱을 실험, 평가 및 모니터링 할 수 있습니다.
• 워크 플로를 사용하면 위의 모든 것을 다른 그래프 기반 접근 방식보다 훨씬 유연한 이벤트 중심 시스템으로 결합 할 수 있습니다.

Llamaindex 생태계

Langchain과 마찬가지로 Llamaindex도 자체 생태계가 있습니다.

• llama_deploy : 에이전트 워크 플로우를 생산 마이크로 서비스로 배포하십시오
• llamahub : 대규모 (그리고 성장하는!) 사용자 정의 데이터 커넥터 컬렉션
• SEC 통찰력 : 재무 연구를위한 Llamaindex가 강화 된 응용 프로그램
• Create-Llama : Llamaindex 프로젝트를 신속하게 발판하기위한 CLI 도구

Llamaindex 및 OpenAi를 사용하여 첫 번째 LLM 응용 프로그램을 구축합니다

Llamaindex 및 OpenAi를 사용하여 간단한 LLM 응용 프로그램을 만들고 작동 방식을 배우겠습니다.

라이브러리를 설치합시다

 ! PIP 설치 라마-인덱스

Openai 키 설정 :

Llamaindex는 OpenAi'SGPT-3.5 터urboby 기본값을 사용합니다. 환경 변수로 설정하여 API 키를 코드에 사용할 수 있는지 확인하십시오. MacOS 및 Linux에서는 이것이 명령입니다.

 Openai_api_key = xxxxx 내보내기

그리고 창문에서는입니다

 OpenAi_api_key = xxxxx를 설정하십시오

이 예는 Paul Graham의 에세이 인“내가 일한 것”의 텍스트를 사용합니다.

이 링크를 다운로드하고 data라는 폴더에 저장하십시오.

 Llama_index에서 Core import vectorstoreIndex, simpledirectoryReader

documents = simpledirectoryReader ( "data"). load_data ()
index = vectorstoreindex.from_documents (문서)
query_engine = index.as_query_engine ()
응답 = query_engine.query ( "이 에세이는 무엇입니까?")
인쇄 (응답)

llamaindex는 쿼리 프로세스를 요약하지만 본질적으로 쿼리를 벡터화 된 데이터 (또는 색인)의 가장 관련성있는 정보와 비교 한 다음 LLM의 컨텍스트로 제공됩니다.

Langchain 대 Llamaindex 간의 비교 분석

Langchain과 Llamaindex는 LLM (Lange Language Models)에 의해 구동되는 NLP 응용 프로그램 영역에서 다양한 강점과 사용 사례를 충족시킵니다. 자세한 비교는 다음과 같습니다.

특징	llamaindex	랭케인
데이터 인덱싱	- 다양한 데이터 유형 (예 : 구조화되지 않은 텍스트, 데이터베이스 레코드)을 시맨틱 임베드로 변환합니다. - 검색 가능한 벡터 인덱스 생성에 최적화되었습니다.	- 모듈 식 및 사용자 정의 가능한 데이터 인덱싱을 활성화합니다. - 복잡한 작업에 체인을 사용하여 여러 도구 및 LLM 통화를 통합합니다.
검색 알고리즘	- 시맨틱 유사성을 기반으로 문서 순위를 전문으로합니다. - 효율적이고 정확한 쿼리 성능이 뛰어납니다.	-검색 알고리즘과 LLM을 결합하여 컨텍스트 인식 응답을 생성합니다. - 동적 정보 검색이 필요한 대화식 응용 프로그램에 이상적입니다.
사용자 정의	- 인덱싱 및 검색 작업에 맞는 제한된 사용자 정의. - 특수 도메인 내의 속도와 정확성에 중점을 둡니다.	- 챗봇에서 워크 플로 자동화에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 대해 고도로 사용자 정의 할 수 있습니다. - 복잡한 워크 플로 및 맞춤형 출력을 지원합니다.
맥락 유지	- 쿼리 컨텍스트를 유지하기위한 기본 기능. - 간단한 검색 및 검색 작업에 적합합니다.	-일관된 장기 상호 작용을 유지하기위한 고급 컨텍스트 보유. - 챗봇 및 고객 지원 애플리케이션에 필수적입니다.
사용 사례	정확한 정보 검색이 필요한 내부 검색 시스템, 지식 관리 및 엔터프라이즈 솔루션에 가장 적합합니다.	고객 지원, 컨텐츠 생성 및 복잡한 NLP 작업과 같은 대화식 응용 프로그램에 이상적입니다.
성능	- 빠르고 정확한 데이터 검색에 최적화되었습니다. - 대형 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다.	- 복잡한 워크 플로를 처리하고 다양한 도구를 완벽하게 통합합니다. - 성능의 정교한 작업 요구 사항과 균형을 이룹니다.
수명주기 관리	- 성능 및 신뢰성을 추적하기위한 디버깅 및 모니터링 도구를 제공합니다. - 원활한 애플리케이션 라이프 사이클 관리를 보장합니다.	- 테스트, 디버깅 및 최적화를위한 Langsmith Evaluation Suite를 제공합니다. -실제 조건에서 강력한 성능을 보장합니다.

두 프레임 워크 모두 강력한 기능을 제공하며,이를 선택하는 것은 프로젝트의 특정 요구와 목표에 달려 있어야합니다. 경우에 따라 Llamaindex와 Langchain의 강점을 결합하면 최상의 결과를 제공 할 수 있습니다.

결론

Langchain과 Llamaindex는 모두 강력한 프레임 워크이지만 다른 요구를 충족시킵니다. Langchain은 고도로 모듈 식이며 체인, 프롬프트, 모델, 메모리 및 에이전트와 관련된 복잡한 워크 플로를 처리하도록 설계되었습니다. 복잡한 컨텍스트 유지 및 상호 작용 관리가 필요한 응용 프로그램에서 탁월합니다.
챗봇, 고객 지원 시스템 및 컨텐츠 생성 도구와 같은 Langsmith와 같은 도구와 평가를위한 도구 및 배포를위한 Langserve와의 통합은 개발 및 최적화 라이프 사이클을 향상시켜 동적 장기 응용 프로그램에 이상적입니다.

반면에 Llamaindex는 데이터 검색 및 검색 작업을 전문으로합니다. 빠르고 정확한 검색을 위해 대형 데이터 세트를 시맨틱 임베드로 효율적으로 변환하여 RAG 기반 애플리케이션, 지식 관리 및 엔터프라이즈 솔루션에 탁월한 선택이됩니다. Llamahub은 다양한 데이터 소스를 통합하기위한 데이터 로더를 제공하여 기능을 확장합니다.

궁극적으로, 복잡한 워크 플로 및 상호 작용이 많은 응용 프로그램에 대한 유연하고 컨텍스트 인식 프레임 워크가 필요한 경우 Langchain을 선택하십시오. Llamaindex는 대규모 데이터 세트의 빠르고 정확한 정보 검색에 중점을 둔 시스템에 가장 적합합니다.

주요 테이크 아웃

• Langchain은 챗봇 및 고객 지원 시스템과 같은 대화식 응용 프로그램을위한 모듈 식 및 컨텍스트 인식 워크 플로를 작성하는 데 탁월합니다.
• Llamaindex는 효율적인 데이터 인덱싱 및 검색을 전문으로하며 RAG 기반 시스템 및 대규모 데이터 세트 관리에 이상적입니다.
• Langchain의 생태계는 Langsmith 및 Langgraph와 같은 도구를 사용하여 고급 수명주기 관리를 지원합니다.
• Llamaindex는 시맨틱 검색 및 다양한 데이터 통합을위한 벡터 임베드 및 Llamahub와 같은 강력한 도구를 제공합니다.
• 두 프레임 워크 모두 원활한 데이터 검색 및 복잡한 워크 플로 통합이 필요한 응용 프로그램에 결합 할 수 있습니다.
• 동적, 장기 응용 프로그램에 대한 Langchain을 선택하고 정확한 대규모 정보 검색 작업을 위해 Lamaindex를 선택하십시오.

자주 묻는 질문

Q1. Langchain과 Llamaindex의 주요 차이점은 무엇입니까?

A. Langchain은 복잡한 워크 플로 및 대화식 응용 프로그램 (예 : 챗봇, 작업 자동화)을 구축하는 데 중점을 두는 반면 Llamaindex는 벡터 화 된 삽입을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 효율적인 검색 및 검색을 전문으로합니다.

Q2. Langchain과 Llamaindex를 함께 사용할 수 있습니까?

A. 예, Langchain과 Llamaindex는 강점을 결합하기 위해 통합 될 수 있습니다. 예를 들어, 효율적인 데이터 검색에 Llamaindex를 사용한 다음 검색된 정보를 추가 처리 또는 상호 작용을 위해 Langchain 워크 플로우에 공급할 수 있습니다.

Q3. 대화식 AI 응용 프로그램에 더 적합한 프레임 워크는 무엇입니까?

A. Langchain은 역동적 인 컨텍스트 인식 상호 작용을 지원하는 고급 컨텍스트 유지, 메모리 관리 및 모듈 식 체인을 제공하므로 대화 AI에 더 적합합니다.

Q4. Llamaindex는 정보 검색을 위해 대규모 데이터 세트를 어떻게 처리합니까?

A. llamaindex는 벡터 임베딩을 사용하여 데이터를 의미 적으로 표현합니다. 효율적인 Top-K 유사성 검색을 가능하게하여 대형 데이터 세트에서도 빠르고 정확한 쿼리 응답에 적합하게 최적화됩니다.

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