Langchain vs Llamaindex: Panduan Perbandingan

Langchain dan Llamaindex adalah rangka kerja yang mantap untuk membuat aplikasi menggunakan model bahasa yang besar. Walaupun kedua -dua cemerlang dalam hak mereka sendiri, masing -masing menawarkan kekuatan dan fokus yang berbeza, menjadikannya sesuai untuk keperluan aplikasi NLP yang berbeza. Dalam blog ini kita akan faham bila menggunakan rangka kerja, iaitu, perbandingan antara Langchain dan Llamaindex.

Objektif pembelajaran

• Membezakan antara Langchain dan Llamaindex dari segi reka bentuk, fungsi, dan fokus aplikasi mereka.
• Kenali kes penggunaan yang sesuai untuk setiap rangka kerja (contohnya, Langchain untuk chatbots, llamaindex untuk pengambilan data).
• Dapatkan pemahaman tentang komponen utama kedua -dua kerangka, termasuk pengindeksan, algoritma pengambilan, aliran kerja, dan pengekalan konteks.
• Menilai alat pengurusan prestasi dan kitaran hayat yang terdapat dalam setiap rangka kerja, seperti Langsmith dan debugging di Llamaindex.
• Pilih rangka kerja yang betul atau gabungan rangka kerja untuk keperluan projek tertentu.

Artikel ini diterbitkan sebagai sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

• Apa itu Langchain?
• Membina aplikasi LLM pertama anda dengan Langchain dan Openai
• Apa itu llamaindex?
• Membina aplikasi LLM pertama anda dengan Llamaindex dan OpenAI
• Analisis perbandingan antara langchain vs llamaindex
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu Langchain?

Anda boleh memikirkan Langchain sebagai Aframeworkrather daripada hanya Atool. Ia menyediakan pelbagai alat keluar dari kotak yang membolehkan interaksi dengan model bahasa yang besar (LLMs). Ciri utama Langchain adalah penggunaan rantai, yang membolehkan penganugerahan komponen bersama -sama. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan prompttemplate dan llmchain untuk membuat prompt dan menanyakan LLM. Struktur modular ini memudahkan integrasi mudah dan fleksibel pelbagai komponen untuk tugas -tugas yang kompleks.

Langchain memudahkan setiap peringkat kitaran hayat aplikasi LLM:

• Pembangunan: Bina aplikasi anda menggunakan blok bangunan sumber terbuka, komponen, dan integrasi pihak-pihak. Uselanggraphto membina ejen negara dengan sokongan kelas pertama dan sokongan manusia.
• Pengeluaran: Gunakan Langsmithto memeriksa, memantau dan menilai rantai anda, supaya anda dapat mengoptimumkan dan menggunakan keyakinan secara berterusan.
• Penyebaran: Hidupkan aplikasi Langgraph anda ke API dan pembantu yang siap pengeluaran dengan Langgraph Cloud.

Ekosistem Langchain

• Langchain-Core: Abstraksi Asas dan Bahasa Ekspresi Langchain.
• Pakej Integrasi (contohnya Langchain-Openai, Langchain-antropik, dan lain-lain): Integrasi penting telah dibahagikan kepada pakej ringan yang dikendalikan oleh pasukan Langchain dan pemaju integrasi.
• Langchain: Rantai, ejen, dan strategi pengambilan semula yang membentuk seni bina kognitif aplikasi.
• Komuniti Langchain: Integrasi pihak ketiga yang dikekalkan oleh komuniti.
• Langgraph: Membina aplikasi multi-pelakon yang mantap dan berkesudahan dengan LLMS dengan memodelkan langkah-langkah sebagai tepi dan nod dalam graf. Mengintegrasikan dengan lancar dengan langchain, tetapi boleh digunakan tanpa itu.
• LanggraphPlatform: Menyebarkan aplikasi LLM yang dibina dengan Langgraph untuk pengeluaran.
• Langsmith: Platform pemaju yang membolehkan anda debug, menguji, menilai, dan memantau aplikasi LLM.

Membina aplikasi LLM pertama anda dengan Langchain dan Openai

Mari buat aplikasi LLM yang mudah menggunakan Langchain dan Openai, juga belajar bagaimana ia berfungsi:

Mari mulakan dengan memasang pakej

 ! Pip Pasang Langchain-Core Langgraph> 0.2.27
! Pip pemasangan -qu langchain -openai

Menyediakan Openai sebagai LLM

 Import Getpass
Import OS
dari langchain_openai import chatopenai

os.environ ["openai_api_key"] = getpass.getpass ()
Model = Chatopenai (Model = "GPT-4O-Mini")

Untuk hanya memanggil model, kita boleh lulus dalam senarai mesej ke.InvokeMethod.

 dari langchain_core.Messages Import HumanMessage, SystemMessage

Mesej = [
    SystemMessage ("Terjemahkan yang berikut dari Bahasa Inggeris ke Itali"),
    HumanMessage ("Hi!"),
]

Model.Invoke (mesej)

Sekarang mari buat template prompt.Prompt Templatesare tidak ada apa -apa tetapi konsep dalam Langchain yang direka untuk membantu transformasi ini. Mereka mengambil input pengguna mentah dan mengembalikan data (prompt) yang siap untuk masuk ke dalam model bahasa.

 dari langchain_core.prompts import chatpromptplate

System_Template = "Terjemahkan yang berikut dari Bahasa Inggeris ke {Language}"

prompt_template = chatprompttemplate.from_messages (
    [("Sistem", System_Template), ("Pengguna", "{Text}")]
)

Di sini anda dapat melihat bahawa ia memerlukan dua pembolehubah, bahasa dan teks. Kami memformat thelanguageParameter ke dalam mesej sistem, dan userTextInto mesej pengguna. Input ke template prompt ini adalah kamus. Kita boleh bermain -main dengan template cepat ini dengan sendirinya.

 prompt = prompt_template.invoke ({"language": "Italian", "text": "Hi!"})

segera

Kita dapat melihat bahawa ia mengembalikan achatpromptvaluethat terdiri daripada dua mesej. Sekiranya kita mahu mengakses mesej secara langsung kita lakukan:

 prompt.to_messages ()

Akhirnya, kita boleh memanggil model sembang pada petikan yang diformat:

 Response = Model.Invoke (Prompt)
cetak (respons.content)

Langchain sangat serba boleh dan boleh disesuaikan, menawarkan pelbagai alat untuk aplikasi NLP yang berbeza,
Dari pertanyaan mudah ke aliran kerja yang kompleks. Anda boleh membaca lebih lanjut mengenai komponen Langchain di sini.

Apa itu llamaindex?

Llamaindex (dahulunya dikenali sebagai indeks GPT) adalah rangka kerja untuk membina aplikasi AI generatif yang diperolehi dengan LLM termasuk ejen dan aliran kerja. Tumpuan utamanya adalah untuk meminum, menstrukturkan, dan mengakses data khusus atau domain. Llamaindex cemerlang dalam menguruskan dataset besar, membolehkan pengambilan maklumat Swift dan tepat, menjadikannya sesuai untuk tugas mencari dan mendapatkan semula. Ia menawarkan satu set alat yang memudahkan untuk mengintegrasikan data tersuai ke dalam LLM, terutamanya untuk projek yang memerlukan keupayaan carian lanjutan.

Llamaindex sangat berkesan untuk pengindeksan data dan pertanyaan. Berdasarkan pengalaman saya dengan Llamaindex, ia adalah penyelesaian yang ideal untuk bekerja dengan embeddings vektor dan kain.

Llamaindex tidak mengenakan sekatan ke atas bagaimana anda menggunakan LLMS. Anda boleh menggunakan LLMS sebagai auto-lengkap, chatbots, ejen, dan banyak lagi. Ia hanya menggunakannya lebih mudah.

Mereka menyediakan alat seperti:

• Penyambung data menelan data sedia ada anda dari sumber dan format asli mereka. Ini boleh menjadi API, PDF, SQL, dan (banyak) lagi.
• Indeks Data Struktur data anda dalam perwakilan perantaraan yang mudah dan pelaku untuk LLMS untuk dimakan.
• Enjin menyediakan akses bahasa semulajadi ke data anda. Contohnya:
  • Enjin pertanyaan adalah antara muka yang kuat untuk pertanyaan-jawapan (misalnya aliran kain).
  • Enjin sembang adalah antara muka perbualan untuk interaksi berbilang Mesin, "bolak-balik" dengan data anda.
• Ejen adalah pekerja pengetahuan yang berkuasa LLM ditambah dengan alat, dari fungsi penolong mudah ke integrasi API dan banyak lagi.
• Integrasi Observability/Evaluasi yang membolehkan anda untuk mencuba, menilai, dan memantau aplikasi anda dengan ketat dalam kitaran yang mulia.
• Aliran kerja membolehkan anda menggabungkan semua perkara di atas ke dalam sistem yang didorong oleh peristiwa yang jauh lebih fleksibel daripada pendekatan berasaskan graf yang lain.

Ekosistem Llamaindex

Sama seperti Langchain, Llamaindex juga mempunyai ekosistem sendiri.

• llama_deploy: gunakan aliran kerja agentik anda sebagai microservices pengeluaran
• Llamahub: Pengumpulan penyambung data tersuai yang besar (dan berkembang)
• Insights SEC: Permohonan berkuasa llamaindex untuk penyelidikan kewangan
• Buat-Llama: Alat CLI untuk cepat perancah Projek Llamaindex

Membina aplikasi LLM pertama anda dengan Llamaindex dan OpenAI

Mari buat aplikasi LLM yang mudah menggunakan Llamaindex dan OpenAI, juga belajar bagaimana ia berfungsi:

Mari pasang perpustakaan

 ! Pip memasang llama-index

Persediaan Kunci Terbuka:

Llamaindex menggunakan lalai OpenAI'sGPT-3.5-Turby. Pastikan kunci API anda tersedia untuk kod anda dengan menetapkannya sebagai pemboleh ubah persekitaran. Di MacOS dan Linux, ini adalah arahan:

 Eksport OpenAI_API_KEY = xxxxx

Dan di tingkap itu

 Tetapkan OpenAI_API_KEY = xxxxx

Contoh ini menggunakan teks esei Paul Graham, "Apa yang saya kerjakan".

Muat turun Datavia Link dan simpannya dalam folder yang dipanggilData.

 dari llama_index.core import vectorstoreIndex, SimpleDirectoryReader

Dokumen = SimpleDirectoryReader ("Data"). LOAD_DATA ()
indeks = vectorstoreIndex.from_documents (dokumen)
query_engine = index.as_query_engine ()
Response = query_engine.Query ("Apa esei ini semua?")
Cetak (Respons)

Llamaindex abstrak proses pertanyaan tetapi pada dasarnya membandingkan pertanyaan dengan maklumat yang paling relevan dari data vektor (atau indeks), yang kemudiannya disediakan sebagai konteks kepada LLM.

Analisis perbandingan antara langchain vs llamaindex

Langchain dan Llamaindex memenuhi kekuatan yang berbeza dan menggunakan kes -kes dalam domain aplikasi NLP yang dikuasakan oleh model bahasa besar (LLMs). Berikut adalah perbandingan terperinci:

Ciri	Llamaindex	Langchain
Pengindeksan data	- Menukar pelbagai jenis data (contohnya, teks tidak berstruktur, rekod pangkalan data) ke dalam embeddings semantik. - Dioptimumkan untuk membuat indeks vektor yang boleh dicari.	- Membolehkan pengindeksan data modular dan disesuaikan. - Menggunakan rantai untuk operasi kompleks, mengintegrasikan pelbagai alat dan panggilan LLM.
Algoritma pengambilan semula	- mengkhususkan diri dalam dokumen ranking berdasarkan persamaan semantik. - cemerlang dalam prestasi pertanyaan yang cekap dan tepat.	-Menggabungkan algoritma pengambilan semula dengan LLM untuk menjana tindak balas konteks. - Sesuai untuk aplikasi interaktif yang memerlukan pengambilan maklumat dinamik.
Penyesuaian	- Penyesuaian terhad, disesuaikan dengan pengindeksan dan tugas pengambilan semula. - memberi tumpuan kepada kelajuan dan ketepatan dalam domain khususnya.	- Sangat disesuaikan untuk pelbagai aplikasi, dari chatbots ke automasi aliran kerja. - Menyokong aliran kerja yang rumit dan output yang disesuaikan.
Pengekalan konteks	- Keupayaan asas untuk mengekalkan konteks pertanyaan. - Sesuai untuk tugas pencarian dan pengambilan semula langsung.	-Pengekalan konteks lanjutan untuk mengekalkan interaksi jangka panjang yang koheren. - Penting untuk chatbots dan aplikasi sokongan pelanggan.
Gunakan kes	Terbaik untuk sistem carian dalaman, pengurusan pengetahuan, dan penyelesaian perusahaan yang memerlukan pengambilan maklumat yang tepat.	Ideal untuk aplikasi interaktif seperti sokongan pelanggan, penjanaan kandungan, dan tugas NLP yang kompleks.
Prestasi	- Dioptimumkan untuk pengambilan data yang cepat dan tepat. - Mengendalikan dataset besar dengan cekap.	- Mengendalikan aliran kerja yang kompleks dan mengintegrasikan pelbagai alat dengan lancar. - Mengimbangi prestasi dengan keperluan tugas yang canggih.
Pengurusan kitaran hayat	- Menawarkan alat penyahpepijatan dan pemantauan untuk menjejaki prestasi dan kebolehpercayaan. - Memastikan pengurusan kitaran hayat aplikasi yang lancar.	- Menyediakan suite penilaian Langsmith untuk ujian, debugging, dan pengoptimuman. -Memastikan prestasi yang mantap di bawah keadaan dunia sebenar.

Kedua -dua kerangka ini menawarkan keupayaan yang kuat, dan memilih antara mereka harus bergantung pada keperluan dan matlamat khusus projek anda. Dalam sesetengah kes, menggabungkan kekuatan kedua -dua Llamaindex dan Langchain mungkin memberikan hasil yang terbaik.

Kesimpulan

Langchain dan Llamaindex adalah rangka kerja yang kuat tetapi memenuhi keperluan yang berbeza. Langchain sangat modular, direka untuk mengendalikan aliran kerja yang kompleks yang melibatkan rantai, arahan, model, memori, dan ejen. Ia cemerlang dalam aplikasi yang memerlukan pengekalan konteks yang rumit dan pengurusan interaksi,
seperti chatbots, sistem sokongan pelanggan, dan alat penjanaan kandungan. Integrasi dengan alat seperti Langsmith untuk penilaian dan Langserve untuk penempatan meningkatkan kitaran hayat pembangunan dan pengoptimuman, menjadikannya sesuai untuk aplikasi jangka panjang yang dinamik.

Llamaindex, sebaliknya, mengkhususkan diri dalam pengambilan data dan tugas carian. Ia dengan cekap menukarkan dataset besar ke dalam embeddings semantik untuk mendapatkan semula cepat dan tepat, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk aplikasi berasaskan RAG, pengurusan pengetahuan, dan penyelesaian perusahaan. Llamahub terus memanjangkan fungsinya dengan menawarkan pemuat data untuk mengintegrasikan sumber data yang pelbagai.

Akhirnya, pilih Langchain jika anda memerlukan rangka kerja yang fleksibel dan konteks untuk aliran kerja yang kompleks dan aplikasi interaksi berat, sementara Llamaindex paling sesuai untuk sistem yang difokuskan pada pengambilan maklumat yang cepat dan tepat dari dataset yang besar.

Takeaways utama

• Langchain cemerlang dalam mewujudkan aliran kerja modular dan konteks untuk aplikasi interaktif seperti chatbots dan sistem sokongan pelanggan.
• Llamaindex mengkhususkan diri dalam pengindeksan data yang cekap dan pengambilan semula, sesuai untuk sistem berasaskan RAG dan pengurusan dataset yang besar.
• Ekosistem Langchain menyokong pengurusan kitaran hayat maju dengan alat seperti Langsmith dan Langgraph untuk debugging dan penempatan.
• Llamaindex menawarkan alat yang mantap seperti embeddings vektor dan llamahub untuk carian semantik dan integrasi data yang pelbagai.
• Kedua -dua kerangka ini boleh digabungkan untuk aplikasi yang memerlukan pengambilan data lancar dan integrasi aliran kerja yang kompleks.
• Pilih Langchain untuk aplikasi dinamik, jangka panjang dan llamaindex untuk tugas pengambilan maklumat yang tepat dan berskala besar.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah perbezaan utama antara Langchain dan Llamaindex?

A. Langchain memberi tumpuan kepada membina aliran kerja kompleks dan aplikasi interaktif (contohnya, chatbots, automasi tugas), manakala Llamaindex mengkhususkan diri dalam carian dan pengambilan semula yang cekap dari dataset besar menggunakan embeddings vektor.

S2. Bolehkah Langchain dan Llamaindex digunakan bersama?

A. Ya, Langchain dan Llamaindex boleh diintegrasikan untuk menggabungkan kekuatan mereka. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan Llamaindex untuk mendapatkan semula data yang cekap dan kemudian memberi maklumat yang diambil ke dalam aliran kerja Langchain untuk pemprosesan atau interaksi selanjutnya.

Q3. Rangka kerja mana yang lebih sesuai untuk aplikasi AI perbualan?

A. Langchain lebih sesuai untuk AI perbualan kerana ia menawarkan pengekalan konteks lanjutan, pengurusan memori, dan rantai modular yang menyokong interaksi dinamik, konteks yang menyedari.

Q4. Bagaimanakah Llamaindex mengendalikan dataset besar untuk mendapatkan semula maklumat?

A. Llamaindex menggunakan embeddings vektor untuk mewakili data secara semantik. Ia membolehkan carian persamaan Top-K yang cekap, menjadikannya sangat dioptimumkan untuk tindak balas pertanyaan yang cepat dan tepat, walaupun dengan dataset yang besar.

Media yang ditunjukkan dalam artikel ini tidak dimiliki oleh Analytics Vidhya dan digunakan atas budi bicara penulis.

Atas ialah kandungan terperinci Langchain vs Llamaindex: Panduan Perbandingan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!