LangChain 优雅谈大模型 Vs. LlamaIndex

实时了解业内灵活，论文是最好的桥梁，专栏精选论文重点解读热点论文，围绕着行业通常和工程量产。若在某个环节发生卡点，可以回到大模型必备声调或许LLM面前的基础模型从新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型畛域最新技术跟踪。若关于具身自动感兴味的请移步具身自动专栏。技术宅费事死磕AI架构设计。

LlamaIndex和LangChain的对比其实是一个很复杂的话题，若须要用一句话来总结，LlamaIndex是数据之王，而LangChain是LLM运行程序开发的多面手。

LlamaIndex和LangChain都为治理和查问文本数据提供了弱小的处置打算，但它们迎合了不同的需求和用例。

LlamaIndex长于高效的文本数据索引和检索，因其提升的索引和高精度搜查配置而更适宜企业级搜查配置。而LangChain则长于处置复杂的多步骤上班流程。当然也可以同时经常使用LlamaIndex和LangChain，这两个框架都很是用户友好。LlamaIndex以其用户友好的界面和便捷的自定义选项，特意适宜非技术用户经常使用。LangChain也很容易上手，但或许须要了解如何将模型链接在一同以成功复杂的义务。

1.LlamaIndex

LlamaIndex以前称为GPT Index，是一个专门设计用于支持和增强。LLMs该框架关键并重于摄取、构建和访问私有或特定域的数据，从而为从大型文本数据集中索引和检索相关信息提供了一个便捷的界面。

此外，LlamaIndex还提供了多种工具和用户友好的配置，有助于将私有或特定畛域的数据无缝集成到LLMs。该框架通常在准确查问和高品质照应至关关键的用例中体现杰出。因此，LlamaIndex是基于文本的搜查以及生成准确和高低文感知照应很关键的状况的现实工具。

LlamaIndex在LlamaHub（开源数据衔接器注册表）上提供了各种数据衔接器和加载器。这些数据衔接器准许您从其本机源和格局访问和摄取数据，从而消弭了耗时且繁琐的数据转换环节。

借助这些数据衔接器，可以从一切类型的源加载数据，包含外部数据库、API、SQL 数据库、PDF 和其余数据集。这有助于数据的无缝集成，这关于开发数据密集型LLM运行程序至关关键。此外，LlamaIndex 框架中的数据衔接器还具备其余好处，例如提高数据品质、经过缓存提高数据性能以及经过加密增强数据安保性。

2.LangChain

它基本上是一个开源的灵活框架，旨在简化大型言语模型（LLMs）创立数据感知和代理运行程序的环节。该框架提供了一组通用个性和配置，使其易于经常使用LLMs，例如 OpenAI的 GPT-3、BERT、T5和RoBERTa。无论是初学者还是阅历丰盛的开发人员，LangChain都是创立LLM运行程序和原型设计的现实工具。

LangChainSchema组件基本上是指基本的数据类型、结构和组织。Schema定义各种类型的数据、它们的相关以及它们在代码库中的示意模式。它确保了框架内组件之间的分歧处置和高效通讯。

LangChain的模型分为三大类：

LangChain的Prompt组件经常使用户能够为大型言语模型创立定制的查问和揭示。制造揭示的全体便捷性经常使用户能够生成高低文感知和知情的照应。无论是想从文本中提取特定信息、生成创意文本，还是与计算机启动人造言语对话，LangChain的揭示配置都至关关键。

任何牢靠的对话系统都必定能够存储和访问历史信息，由于它关于有效的交互至关关键。LangChain在这方面体现杰出，由于它有一个高效的内存组件，确保大型言语模型可以存储和检索聊天记载，从而发生更连接和高低文感知的照应。LangChain的内存对象既可以在链中传递，也可以独自用于考查交互的历史记载，提供摘要，提取，甚至在新的交互中提及时显示存档实体的详细信息。

链是LangChain框架的关键组成局部。链实质上是将多个组件衔接起来，并创立更有效的物品。也就是说，链组件代表了框架内由LLM驱动运行程序的复杂上班流的编排。

Agent是与LangChain及其组件交互的软件实体。它们通常代表外部常识库、用户和其余 AI 模型，以促成LangChain框架内的有效通讯和数据替换。与假如LangChain中的一切工具都必定经常使用的链不同，代理为每个查问选择最相关的工具，并且仅在须要时才经常使用这些工具。

最后总结一下，任何LLM支持的运行程序都可以应用LangChain和LlamaIndex的优点。也就是说，在平台之间的选用关键取决于详细需求和LLM名目指标。LangChain长于提供灵敏性、多配置性和初级定制，使其实用于高低文感知运行程序。

另一方面，LlamaIndex 长于极速数据检索和生成繁复的照应。这使其成为常识驱动型运行程序的现实选用，例如聊天机器人和虚构助手、基于内容的介绍系统和问答系统。

本文转载自​​，作者：