一文讀懂常見的幾種 LangChain 替代品

Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊聊人工智慧(AI)生態領域相關的技術 - LLM 開發框架 。

在LLM（大規模語言模型）應用開發領域，開源框架扮演著至關重要的角色，為廣大開發者提供了強大的工具支援。作為這一領域的領導者，LangChain 憑藉其創新設計和全面功能贏得了廣泛讚譽。但同時，一些替代框架也應運而生，為不同場景下的需求提供了更優選擇。

畢竟，任何框架都難免有特定的限制。例如 LangChain 在某些情況下的速度抽象化可能會加大上手難度，調試體驗有待加強，部分程式碼品質也值得完善。這正是替代產品們努力的方向，它們透過優化架構設計、提升工程實踐、強化社群支援等，努力為開發者創造更便利、高效的應用建立體驗。

一、LangChain 發展背景解析

這是一個廣受歡迎的開源框架，LangChain 旨在協助開發人員建立人工智慧應用程式。透過為鍊式、代理和記憶體模組提供標準接口，LangChain 簡化了開發基於 LLM（LangLink模型）的應用程式的過程。

在實際應用場景中，LangChain+框架在快速建立概念驗證（POC）時特別有幫助。然而，使用任何框架都會面臨一些挑戰。具體如下：

• 過度的抽象可能使得在某些情況下使用 LangChain 非常方便，但在建立不受框架支援的用例時變得困難。框架的高度抽象化可能限制了開發人員的靈活性，導致一些特定需求無法滿足。
• 由於框架的高度抽象化，偵錯效能問題和錯誤變得更加困難。當應用程式出現問題時，由於底層細節被隱藏在框架中，開發人員可能難以確定問題的具體原因，增加了除錯的複雜性。
• 由於程式碼品質可能較低且元件複雜性較高，開發人員更傾向於將LangChain用於學習人工智慧開發和原型製作，而不是在生產環境中進行實際部署。這可能是因為框架的維護和性能優化方面存在挑戰，以及缺乏對生產級應用所需的穩定性和可靠性的保證。

二、基於7 大維度全方位分析取代LangChain 可行性分析

#在LLM（大規模語言模型）開發和應用的熱潮中，評估和權限不同工具平台的優勢將是一個至關重要的環節。基於提示工程、資料整合、工作流程編排、測試視覺化、評估指標、生產就緒性以及生命週期管理等七個關鍵維度進行全方位解析，無疑是一個極具前瞻性和系統性思路及方向。

接下來，我們一一具體展開分析:

1. Prompt Engineering - 提示工程

毫無疑問，高品質的提示工程是充分挖掘LLM潛能的前提和基石。理想的工具平台不僅應提供簡潔、靈活的提示建構介面，更應整合自然語言理解、語意解析等先進技術，實現提示的自動生成優化，最大限度地貼合具體任務語境，減輕人工幹預成本。

此外，對於複雜的多步驟任務，能否支援對提示進行參數化管理、版本控制也將是一項重要考量。

2. Data Retrieval and Integration - 資料檢索和整合

RAG 範式的興起使得高效的外部知識庫整合功能成為工具平台的必備能力。優秀的平台不僅應能輕鬆連接和匯入各類異質資料來源，更需具備強大的資料預處理和品質控制能力，確保知識注入的準確性和連貫性。除此之外，對海量檢索結果的視覺化分析與最佳化調優，也將大幅提升開發者的工作效率。

3. Model Orchestration and Chaining - 模型編排和鏈

面對現實世界中的複雜任務需求，單一的 LLM 通常很難獨立完成。因此，能夠靈活編排多個模型模組的工作流程，透過參數控制實現差異化組合，將成為工具平台的核心競爭力所在。

同時，對工作流程的版本管理、參數調優、可重複性等特性的良好支持，也將大幅提升開發效能。

4. Debugging and Observability - 調試和可觀測性

LLM 系統作為一個典型的"黑箱"AI，其內部機理向來令人摸不透頭緒。優秀的工具平台應當著力打破此限制，透過注意力分佈視覺化、推理路徑追蹤等手段，為模型內部狀態提供洞見，同時，支援更精準的錯誤排除、偏差修正與效能優化，從而真正提升系統的可解釋性和可信賴性。

5. Evaluation - 評估

嚴格的評估流程是確保 LLM 應用品質的關鍵一環。在這一點上，不同平台所提供的評估基礎架構、涵蓋的指標維度、自動化程度以及與人工評估的整合程度，將直接決定評估結果的客觀性和權威性。

通常而言，一個成熟的評估體系，必將為最終產品的實際落地提供堅實的品質保證。

6. Deployment and Production-Readiness - 部署和生產就緒性

對於面向生產環境的工業級應用而言，工具平台的部署和運維能力將是一項核心考量。完善的上線機制、支援的部署選項(雲端、邊緣設備等)、安全合規、效能最佳化、監控警告等產品化保障，都將直接影響 LLM 系統的最終可用性和可靠性。

7. Ecosystem and Integration - 生態系統和整合

作為前沿創新技術，LLM平台與現有企業技術堆疊的無縫整合是確保其廣泛應用的前提。一個龐大的第三方應用商店和合作夥伴資源庫，將有助於建立一個豐富的生態系統，涵蓋更廣泛的產業場景和差異化需求，從而推動LLM技術的大規模普及和創新應用。

透過對上述七大維度的全面解析和權衡比較，我們可以相對客觀地評估不同 LLM 開發工具平台的優劣勢。例如，對於注重提示工程能力的場景，我們或許更傾向於在該領域表現出眾的平台選擇;而對於需要強大的生產運維保障的工業級應用，部署和可靠性等因素則將是更為重要的考量維度。

當然，除了上述七大功能性特徵之外，我們還需要結合具體的場景需求和工作習慣，考慮一些其他非功能性因素，如可用性、學習曲線、文件品質、社群活躍度、發展路線等，才能做出真正高度的工具選擇決策。

同時，工具平台的生命力和持續發展能力也是不可或缺的審視角度。一個活躍的開發社群、完善的商業支援計畫、持續的技術創新路線，將為我們提供長期可靠的支撐保障。畢竟，LLM 技術的發展正處於火熱的初級階段，工具平台需要與時俱進，不斷適應和擁抱新的變革趨勢。

三、常見的開源LangChain 替代品解析

1.LlamaIndex

在LLM (大規模語言模型)的浪潮中，RAG(檢索增強生成)架構正日益成為主流範式。作為一個專注於 RAG 應用程式建構的開源資料框架，LlamaIndex 無疑展現了極具前景的發展潛力。

LLM應用程式的LlamaIndex資料框架(來源：LlamaIndex)

與Langchain 等知名專案相比，LlamaIndex 憑藉其專注的領域優化和創新的設計理念，為使用者提供了更有效率、更專業化的RAG應用開發體驗。我們不妨對其主要特性和優勢有一個更深入的解析：

首先，LlamaIndex 在資料攝取和預處理環節中表現出眾。它不僅相容於多種結構化和非結構化資料格式，更重要的是透過靈活的文字切分、向量化等機制，確保了資料被高品質地編碼到 LLM 記憶體中。這為生成階段的上下文理解奠定了堅實的基礎。

同時，LlamaIndex 提供了豐富的索引資料結構和查詢策略選擇，讓開發者能夠充分挖掘不同場景下的查詢效率優勢，實現高效能的語意檢索。這種針對性優化不啻為RAG應用程式的關鍵需求之一。

另一個值得關注的亮點，是 LlamaIndex 對多模態資料(如影像、影片等)的天然支援能力。透過與領先的視覺語義模型的融合，可以在 RAG 生成過程中引入豐富的跨模態上下文，為輸出增添新的維度。毫無疑問，這將為眾多創新應用鋪平道路。

除了核心的資料管理功能之外，LlamaIndex 也著力於 RAG 應用開發的工程化實務。它提供了諸如平行化查詢、基於 Dask 的分散式運算支援等高階特性，顯著提升了資料處理效率，為大規模生產落地奠定基礎。

從架構層面來看，LlamaIndex 堅持了模組化和可擴展的設計理念。靈活的插件系統使得開發者能夠輕鬆地引入自訂的資料載入器、文字分割器、向量索引等模組，充分滿足不同場景下的個人化需求。

此外，對開源生態的完美融合，也是 LlamaIndex 與生俱來的獨特優勢。它對熱門工具和框架如 Hugging Face、FAISS 等擁有開箱即用的整合支持，讓用戶可以毫無障礙地利用先進的 AI/ML 能力，助力創新產品的高效構建。

作為一個紮根於 RAG 應用的專業級工具，LlamaIndex 已然成為了 Langchain 等通用框架的絕佳補充。開發者現在可以根據實際需求，在 LlamaIndex 的高效、優化之路和 Langchain 的通用、靈活範式之間自由選擇，從而最大限度地提升開發效率和產品品質。

當然，LlamaIndex 畢竟是一個年輕而充滿活力的項目，還有許多值得完善和發展的空間。例如，進一步增強對更複雜場景的建模能力、提供更智慧化的自動優化建議、以及加強最佳實踐和參考用例的積累，都將是未來的重點方向。

同時，LlamaIndex 也將持續跟進 LLM 和 RAG 架構的最新進展，及時融入新興的模型和範式創新，使其在各個維度都保持著行業領先的水準。這一切都離不開活躍的開發者社群、頂尖企業合作夥伴、以及科學研究界同仁們的長期投入與持續支持。

2.Flowise AI

在 LLM(大規模語言模型)應用開發領域，降低門檻、提升效率一直是業界的共同訴求。作為一款開源且無需編碼(No-Code)的 LLM 應用建置工具，Flowise 正成為這項追求的有力實踐者。

與傳統的編碼式開發框架不同，Flowise 以其創新的拖放式視覺化介​​面為最大亮點。開發者無需深入掌握程式語言，只需在介面上拖曳預置的組件模組，透過簡單的參數配置和連線,便可輕鬆構建出功能強大的 LLM 應用。這種全新的開發範式大幅降低了入門門檻，使得 LLM 的應用開發不再是程式設計師的專屬領域，一般使用者也可以盡情揮灑創意、實現自動化需求。

Flowise AI 參考流(來源：Flowise)

#更值得一提的是，Flowise 並非是一個簡陋的低程式碼工具，而是在內核層面與LangChain 這一業界頂尖框架深度整合。這意味著Flowise 原生支援了LangChain 強大的LLM 編排、鍊式應用、資料增強等全部核心功能，並將其透過拖放元件的形式充分暴露在無程式碼介面上，確保了應用開發的靈活性和擴展能力。無論是建立簡單的問答系統，或是複雜的多模態分析流程，Flowise 都能充分滿足需求。

除了功能全面之外，Flowise 的另一突出優勢在於與現有生態的無縫整合。作為一個真正的開源項目，Flowise 對主流LLM 模型和工具鏈都提供了開箱即用的支持，使得開發者可以毫無障礙地利用這些技術能力，輕鬆構建出獨一無二、與時俱進的創新應用。

例如，Flowise 與Anthropic、OpenAI、Cohere 等主流LLM 模型無縫兼容，用戶只需簡單配置即可調用最新、最強大的語言能力;同時，對數據集成生態如Pandas、SQL 、Web API 等的原生支持，也使得應用程式可以自如存取豐富的異質資料來源。

而最吸引人之處在於，Flowise 並非是一個封閉的系統，而是提供了開放的 API 和嵌入式整合機制。開發者可以輕鬆地將 Flowise 應用程式整合到網站、APP、桌面軟體等任意產品環境中，並接受來自各方的自訂請求，實現端到端的閉環體驗。

可以說，Flowise 借助 LangChain 強橫的技術核心、自身靈活的視覺化架構和與生態的融合無間，已然成為連接 LLM 與終端用戶、推動 LLM 民主化進程的有力紐帶。任何有需求的個人或企業，都可以在 Flowis 的平台上一鍵建置並部署自己的智慧應用，享受 AI 帶來的生產力的提升。

3.AutoChain

作為一款輕量級且可擴展的框架，AutoChain 汲取了LangChain 和AutoGPT 等前輩的經驗，旨在為開發者提供更高效、更靈活的對話式智慧代理建構體驗。

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

AutoChain 的核心設計理念可以概括為"簡單、自訂、自動化"。具體如下所示：

(1) 簡單

與LangChain 等龐大框架相比，AutoChain 刻意追求了概念和架構上的精簡，盡可能減少開發者的學習和使用成本。它抽象化了最基礎的 LLM 應用開發流程，透過一系列易於理解的建置模組，為使用者提供了清晰的開發路徑。

(2) 自訂

AutoChain 意識到每個開發者面臨的應用程式情境都是獨一無二的。因此，它為用戶提供了無與倫比的客製化能力，允許透過可插拔的工具、資料來源和決策流程模組，來建立滿足特定需求的智慧代理。這一理念彰顯了 AutoChain 」擁抱差異化「的開放胸懷。

(3) 自動化

作為一個對話系統導向的框架，AutoChain 深諳場景模擬和自動化評估的重要性。透過內建的對話模擬引擎，開發者可以有效率地在各種人機互動場景下，自動化地評估不同版本代理的表現，從而持續優化和迭代。這項創新能力無疑將極大提升開發效率。

綜合這」三簡「特性，我們不難發現AutoChain 所具備的獨特魅力：

• 對於剛入門LLM 應用開發的初學者而言，AutoChain 平滑的學習曲線將是最友好的開端，使他們能夠在最短時間內上手創建簡單的對話代理。
• 對於資深的 LangChain 使用者而言，AutoChain 的許多概念與之類似但更加精簡，因此易於理解和遷移，能幫助他們快速建立和試驗自訂的對話系統。
• 而對於對話 AI 的研究人員和開拓者，AutoChain 提供了乾淨的試驗田，他們可以在其基礎之上無限定制和擴展，構建出獨一無二、與眾不同的創新範式。

Reference ：

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

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