Vergleichende Analyse von LangChain und LlamaIndex

Bild vom Herausgeber | Midjourney

Die rasante technologische Entwicklung hat in jüngster Zeit die Bereiche künstliche Intelligenz (KI) und große Sprachmodelle (LLMs) auf ein neues Niveau gehoben. Um nur einige der Fortschritte in diesem Bereich zu nennen: LangChain und LlamaIndex haben sich als wichtige Akteure herauskristallisiert. Jeder von ihnen verfügt über seine einzigartigen Fähigkeiten und Stärken.

Dieser Artikel vergleicht den Kampf zwischen diesen beiden faszinierenden Technologien und vergleicht ihre Funktionen, Stärken und realen Anwendungen. Wenn Sie KI-Entwickler oder -Fanatic sind, hilft Ihnen diese Analyse dabei, herauszufinden, welches Device Ihren Anforderungen entsprechen könnte.

LangChain

LangChain ist ein umfassendes Framework zum Erstellen von LLM-gesteuerten Anwendungen. Sein Hauptziel besteht darin, den gesamten Lebenszyklus von LLM-Anwendungen zu vereinfachen und zu verbessern, sodass Entwickler KI-gesteuerte Lösungen einfacher erstellen, optimieren und bereitstellen können. LangChain erreicht dies, indem es Instruments und Komponenten anbietet, die die Entwicklungs-, Produktions- und Bereitstellungsprozesse optimieren.

Instruments, die LangChain bietet

Zu den Instruments von LangChain gehören Modell-E/A, Abruf, Ketten, Speicher und Agenten. Alle diese Instruments werden im Folgenden ausführlich erläutert:

Modell-E/A: Das Herzstück der Funktionen von LangChain ist das Module Mannequin I/O (Enter/Output), eine entscheidende Komponente zur Nutzung des Potenzials von LLMs. Diese Funktion bietet Entwicklern eine standardisierte und benutzerfreundliche Schnittstelle zur Interaktion mit LLMs und vereinfacht so die Erstellung von LLM-basierten Anwendungen zur Bewältigung realer Herausforderungen.

Abruf: In vielen LLM-Anwendungen müssen personalisierte Daten über den ursprünglichen Trainingsumfang der Modelle hinaus integriert werden. Dies wird durch Retrieval Augmented Technology (RAG) erreicht, bei der externe Daten geholt und während des Generierungsprozesses dem LLM zur Verfügung gestellt werden.

Ketten: Während eigenständige LLMs für einfache Aufgaben ausreichen, erfordern komplexe Anwendungen die Komplexität der Verkettung von LLMs in Zusammenarbeit oder mit anderen wesentlichen Komponenten. LangChain bietet zwei übergreifende Frameworks für diesen bezaubernden Prozess: die traditionelle Chain-Schnittstelle und die moderne LangChain-Ausdruckssprache (LCEL). Während LCEL für die Zusammenstellung von Ketten in neuen Anwendungen unübertroffen ist, bietet LangChain auch wertvolle vorgefertigte Ketten und stellt so die nahtlose Koexistenz beider Frameworks sicher.

Erinnerung: Der Speicher in LangChain bezieht sich auf das Speichern und Abrufen vergangener Interaktionen. LangChain bietet verschiedene Instruments zum Integrieren des Speichers in Ihre Systeme und erfüllt dabei einfache und komplexe Anforderungen. Dieser Speicher kann nahtlos in Ketten integriert werden, sodass diese gespeicherte Daten lesen und schreiben können. Die im Speicher gespeicherten Informationen leiten LangChain-Ketten und verbessern ihre Reaktionen, indem sie auf vergangene Interaktionen zurückgreifen.

Agenten: Agenten sind dynamische Einheiten, die die Denkfähigkeiten von LLMs nutzen, um die Abfolge von Aktionen in Echtzeit zu bestimmen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Ketten, bei denen die Abfolge im Code vordefiniert ist, nutzen Agenten die Intelligenz von Sprachmodellen, um die nächsten Schritte und deren Reihenfolge dynamisch zu entscheiden, was sie für die Orchestrierung komplexer Aufgaben äußerst anpassungsfähig und leistungsstark macht.

Dieses Bild zeigt die Architektur des LangChain-Frameworks | Quelle: Langchain-Dokumentation

Das LangChain-Ökosystem umfasst Folgendes:

• LangSmith: Dies hilft Ihnen bei der Verfolgung und Bewertung Ihrer Sprachmodellanwendungen und intelligenten Agenten und unterstützt Sie beim Übergang vom Prototyp zur Produktion.
• LangGraph: ist ein leistungsstarkes Device zum Erstellen von Stateful-Anwendungen mit mehreren Akteuren und LLMs. Es basiert auf LangChain-Grundelementen (und ist für die Verwendung mit diesen vorgesehen).
• LangServe: Mit diesem Device können Sie LangChain-Runnables und -Ketten als REST-APIs bereitstellen.

LamaIndex

LamaIndex ist ein ausgereiftes Framework zur Optimierung der Entwicklung und Bereitstellung von LLM-basierten Anwendungen. Es bietet einen strukturierten Ansatz zur Integration von LLMs in Anwendungssoftware und verbessert deren Funktionalität und Leistung durch ein einzigartiges Architekturdesign.

LlamaIndex, früher als GPT Index bekannt, entwickelte sich zu einem dedizierten Datenframework, das darauf ausgerichtet ist, die Funktionalitäten von LLMs zu stärken und zu verbessern. Es konzentriert sich auf die Aufnahme, Strukturierung und Abfrage privater oder domänenspezifischer Daten und bietet eine optimierte Schnittstelle zum Indizieren und Zugreifen auf relevante Informationen in riesigen Textdatensätzen.

Instruments LlamaIndex Angebote

Zu den von LlamaIndex angebotenen Instruments gehören unter anderem Datenkonnektoren, Engines, Datenagenten und Anwendungsintegrationen. Alle diese Instruments werden im Folgenden ausführlich erläutert:

Datenkonnektoren: Datenkonnektoren spielen eine entscheidende Rolle bei der Datenintegration, da sie den komplexen Prozess der Verknüpfung Ihrer Datenquellen mit Ihrem Datenrepository vereinfachen. Sie machen die manuelle Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL) überflüssig, die mühsam und fehleranfällig sein kann. Diese Konnektoren optimieren den Prozess, indem sie Daten direkt aus ihrer nativen Quelle und ihrem nativen Format aufnehmen und so Zeit bei der Datenkonvertierung sparen. Darüber hinaus verbessern Datenkonnektoren automatisch die Datenqualität, sichern Daten durch Verschlüsselung, steigern die Leistung durch Caching und reduzieren den Wartungsaufwand für Ihre Datenintegrationslösung.

Motoren: LlamaIndex Engines ermöglichen eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Daten und LLMs. Sie bieten ein flexibles Framework, das LLMs mit verschiedenen Datenquellen verbindet und so den Zugriff auf Informationen aus der realen Welt vereinfacht. Diese Engines verfügen über ein intuitives Suchsystem, das Abfragen in natürlicher Sprache versteht und so eine einfache Dateninteraktion ermöglicht. Sie organisieren auch Daten für einen schnelleren Zugriff, reichern LLM-Anwendungen mit zusätzlichen Informationen an und helfen bei der Auswahl des geeigneten LLMs für bestimmte Aufgaben. LlamaIndex Engines sind für die Erstellung verschiedener LLM-gestützter Anwendungen unverzichtbar und schließen die Lücke zwischen Daten und LLMs, um Herausforderungen aus der realen Welt zu bewältigen.

Datenagenten: Datenagenten sind intelligente, LLM-gestützte Wissensarbeiter innerhalb von LlamaIndex, die Ihre Daten kompetent verwalten können. Sie können clever durch unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Datenquellen navigieren und auf organisierte Weise mit externen Service-APIs interagieren und dabei sowohl „lesen“ Und „schreiben„-Operationen. Diese Vielseitigkeit macht sie unverzichtbar für die Automatisierung datenbezogener Aufgaben. Im Gegensatz zu Abfrage-Engines, die auf das Lesen von Daten aus statischen Quellen beschränkt sind, können Information Brokers Daten aus verschiedenen Instruments dynamisch aufnehmen und ändern, wodurch sie sich hervorragend an sich entwickelnde Datenumgebungen anpassen lassen.

Anwendungsintegrationen: LlamaIndex zeichnet sich durch die Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen aus. Sein volles Potenzial wird durch umfassende Integrationen mit anderen Instruments und Diensten ausgeschöpft. Diese Integrationen ermöglichen einfache Verbindungen zu einer Vielzahl von Datenquellen, Beobachtungstools und Anwendungsframeworks und ermöglichen so die Entwicklung leistungsfähigerer und vielseitigerer LLM-basierter Anwendungen.

Implementierungsvergleich

Diese beiden Technologien können sich beim Erstellen von Anwendungen ähneln. Nehmen wir als Beispiel einen Chatbot. So können Sie mit LangChain einen lokalen Chatbot erstellen:

from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage 
from langchain_openai import ChatOpenAI 

llm = ChatOpenAI( 
   openai_api_base="http://localhost:5000",  
   openai_api_key="SK******", 
   max_tokens=1600, 
   Temperature=0.2
   request_timeout=600,
) 
chat_history = ( 
   SystemMessage(content material="You're a copywriter."), 
   HumanMessage(content material="What's the that means of Massive language Evals?"), 
) 
print(llm(chat_history))

So erstellen Sie einen lokalen Chatbot mit LlamaIndex:

from llama_index.llms import ChatMessage, OpenAILike 

llm = OpenAILike( 
   api_base="http://localhost:5000", 
   api_key=”******”,
   is_chat_model=True, 
   context_window=32768,
   timeout=600,      
) 
chat_history = ( 
   ChatMessage(function="system", content material="You're a copywriter."), 
   ChatMessage(function="person", content material="What's the that means of Massive language Evals?"), 
) 
output = llm.chat(chat_history) 
print(output)

Hauptunterschiede

Obwohl LangChain und LlamaIndex gewisse Ähnlichkeiten aufweisen und sich beim Erstellen robuster und anpassbarer LLM-basierter Anwendungen ergänzen, unterscheiden sie sich doch stark. Im Folgenden sind die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden Plattformen aufgeführt:

Abschließende Gedanken

Abhängig von den spezifischen Anforderungen und Projektzielen kann jede Anwendung, die auf LLMs basiert, von der Verwendung von LangChain oder LlamaIndex profitieren. LangChain ist für seine Flexibilität und erweiterten Anpassungsoptionen bekannt und eignet sich daher splendid für kontextsensitive Anwendungen.

LlamaIndex zeichnet sich durch schnelles Abrufen von Daten und das Generieren präziser Antworten aus und eignet sich daher perfekt für wissensbasierte Anwendungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten, inhaltsbasierte Empfehlungssysteme und Frage-Antwort-Systeme. Durch die Kombination der Stärken von LangChain und LlamaIndex können Sie hochentwickelte LLM-basierte Anwendungen erstellen.

Ressourcen

Shittu Olumide ist ein Softwareentwickler und technischer Autor, der mit Leidenschaft modernste Technologien nutzt, um überzeugende Geschichten zu schreiben, mit einem scharfen Auge für Particulars und einem Händchen für die Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie finden Shittu auch auf Þjórsárden.