Langchain vs Llamaindex：比較指南-人工智慧-PHP中文網

您可以將Langchain視為Aframeworkrather，而不僅僅是停留。它提供了各種各樣的工具，可以與大型語言模型（LLMS）進行交互。 Langchain的一個關鍵特徵是使用鏈，可以將組件鏈在一起。例如，您可以使用提示模板和llmchain來創建提示並查詢LLM。這種模塊化結構促進了各種組件的簡便而靈活的集成，以進行複雜的任務。

Langchain簡化了LLM應用程序生命週期的每個階段：

開發：使用Langchain的開源構建塊，組件和三方集成來構建應用程序。 Uselanggraphto建立具有一流流和人類支持的狀態代理。
生產：使用langmith進行檢查，監視和評估鏈條，以便您可以不斷地對其充滿信心地進行優化和部署。
部署：將您的Langgraph應用程序轉變為可生產的API和Langgraph Cloud的助手。

Langchain生態系統

Langchain核心：基礎抽象和蘭鍊錶達語言。
集成軟件包（例如Langchain-Openai，Langchain-Manthropic等）：重要的集成已分為Langchain Team和Integration Developers共同維護的輕量級軟件包。
Langchain：構成應用程序認知架構的鏈，代理和檢索策略。
Langchain-Community：維持社區的第三方整合。
langgraph：通過將步驟建模為圖中的邊和節點，將使用LLMS構建強大且狀態的多演員應用程序。與Langchain平穩集成，但可以沒有它。
Langgraphplatform：部署由Langgraph構建的LLM應用程序。
Langsmith：一個開發人員平台，可讓您調試，測試，評估和監視LLM應用程序。

使用Langchain和OpenAI構建您的第一個LLM應用程序

讓我們使用Langchain和OpenAI進行簡單的LLM應用程序，也了解其工作原理：

讓我們從安裝軟件包開始

！
！

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將Openai設置為LLM

導入GetPass
導入操作系統
來自langchain_openai進口chatopenai

os.environ [“ openai_api_key”] = getPass.getPass（）
型號= chatopenai（model =“ gpt-4o-mini”）

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只需調用模型，我們可以將消息列表傳遞給.invokemethod。

來自langchain_core.messages導入人類，系統雜音

消息= [
    SystemMessage（“將以下內容從英語翻譯成意大利語”），
    人類（“嗨！”），
這是給出的

模型。

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Langchain vs Llamaindex：比較指南

現在，讓我們創建一個提示模板。提出模板，除了在蘭鏈中的一個概念，旨在協助這種轉換。他們接收原始的用戶輸入並返回數據（提示），該數據已準備好進入語言模型。

來自langchain_core.prompts導入chatprompttemplate

system_template =“將以下內容從英語轉換為{language}”

提示_template = chatprompttemplate.from_messages（
    [（“ System”，System_Template），（“用戶”，“ {text}”）]
）

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在這裡，您可以看到它需要兩個變量，語言和文本。我們將ThelanguageParameter格式化到系統消息中，並將UserTextInto作為用戶消息。此提示模板的輸入是字典。我們可以單獨使用此提示模板來玩耍。

提示= stript_template.invoke（{“語言”：“意大利語”，“ text”：“ hi！”}）

迅速的

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Langchain vs Llamaindex：比較指南

我們可以看到它返回Achatpromptvaluethat由兩條消息組成。如果我們想直接訪問消息，我們會這樣做：

提示to_messages（）

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Langchain vs Llamaindex：比較指南

最後，我們可以在格式的提示中調用聊天模型：

響應=模型。
打印（響應。包含）

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Langchain vs Llamaindex：比較指南

Langchain具有高度的用途和適應性，為不同的NLP應用程序提供了多種工具，
從簡單的查詢到復雜的工作流程。您可以在此處閱讀有關Langchain組件的更多信息。

什麼是LlamainDex？

LlamainDex（以前稱為GPT指數）是一個框架，用於與包括代理和工作流程在內的LLM建立上下文增強的生成AI應用程序。它的主要重點是攝入，結構和訪問特定於私有或域的數據。 Llamaindex擅長管理大型數據集，從而迅速而精確的信息檢索，使其非常適合搜索和檢索任務。它提供了一組工具，使其易於將自定義數據集成到LLM中，尤其是對於需要高級搜索功能的項目。

LlamainDex對於數據索引和查詢非常有效。根據我在LlamainDex的經驗，它是使用矢量嵌入和抹布的理想解決方案。

LlamainDex對您如何使用LLM並沒有限制。您可以將LLMS用作自動完成，聊天機器人，代理等。它只是使使用它們更容易。

他們提供了類似的工具：

數據連接器從其本機源和格式中攝入您的現有數據。這些可能是API，PDF，SQL等。
數據索引在中間表示中構建您的數據，而LLMS可以消耗的中間表示。
引擎可以自然訪問您的數據。例如：
- 查詢引擎是提問的強大接口（例如抹布流）。
- 聊天引擎是與數據的多消息“來回”交互的對話界面。
代理是LLM驅動的知識工作者，通過工具增強，從簡單的輔助功能到API集成等等。
可觀察性/評估集成使您能夠在良性週期中嚴格實驗，評估和監視您的應用程序。
工作流程使您可以將上述所有內容組合到事件驅動的系統中比其他基於圖的方法更靈活。

Llamaindex生態系統

就像Langchain一樣，LlamainDex也有自己的生態系統。

llama_deploy：部署您的代理工作流程作為生產微服務
Llamahub：一個大型（且不斷增長！）的定制數據連接器集合
SEC Insights： LlamainDEX驅動的金融研究申請
Create-lalama：快速腳手架Llamaindex項目的CLI工具

使用LlamainDex和OpenAI構建您的第一個LLM應用程序

讓我們使用LlamainDex和OpenAI進行簡單的LLM應用程序，也了解其工作原理：

讓我們安裝庫

！pip安裝駱駝索引

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設置OpenAI鍵：

LlamainDex使用OpenAi'sgpt-3.5 turboby默認值。通過將其設置為環境變量，請確保您的API密鑰可用於代碼。在MacOS和Linux中，這是命令：

導出OpenAI_API_KEY = XXXXX

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在窗戶上是

設置OpenAI_API_KEY = XXXXX

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這個示例使用了保羅·格雷厄姆（Paul Graham）的文章“我從事的工作”。

下載Datavia此鏈接和將其保存在一個名為Data的文件夾中。

來自llama_index.core導入vectorstoreindex，simpledirectoryReader

documents = simpleDirectoryReader（“ data”）.load_data（）
index = vectorstoreindex.from_documents（文檔）
query_engine = index.as_query_engine（）
響應= query_engine.query（“這篇文章是什麼？”）
打印（響應）

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Langchain vs Llamaindex：比較指南

LlamainDex摘要查詢過程，但從本質上將查詢與矢量化數據（或索引）中最相關的信息進行了比較，然後將其作為LLM的上下文提供。

Langchain與LlamainDex之間的比較分析

Langchain和Llamaindex迎合了由大型語言模型（LLMS）提供動力的NLP應用領域的不同優勢和用例。這是一個詳細的比較：

特徵	Llamaindex	Langchain
數據索引	- 將各種數據類型（例如，非結構化文本，數據庫記錄）轉換為語義嵌入。 - 優化用於創建可搜索的向量索引。	- 啟用模塊化和可自定義的數據索引。 - 利用鏈條進行複雜操作，集成多個工具和LLM調用。
檢索算法	- 專門研究基於語義相似性的排名文檔。 - 擅長高效，準確的查詢性能。	- 將檢索算法與LLMS結合在一起，以產生上下文感知的響應。 - 非常適合需要動態信息檢索的交互式應用程序。
定制	- 有限的定制，定制為索引和檢索任務。 - 專注於其專業領域內的速度和準確性。	- 從聊天機器人到工作流程自動化的各種應用程序的高度定制。 - 支持複雜的工作流和量身定制的輸出。
上下文保留	- 保留查詢環境的基本功能。 - 適用於直接搜索和檢索任務。	- 維持連貫的長期相互作用的高級上下文保留。 - 聊天機器人和客戶支持應用程序必不可少的。
用例	最適合內部搜索系統，知識管理和需要精確信息檢索的企業解決方案。	非常適合交互式應用程序，例如客戶支持，內容生成和復雜的NLP任務。
表現	- 優化以快速準確的數據檢索。 - 有效處理大型數據集。	- 處理複雜的工作流程並無縫集成各種工具。 - 平衡性能與復雜的任務要求。
生命週期管理	- 提供調試和監視工具以跟踪性能和可靠性。 - 確保平穩的應用生命週期管理。	- 提供Langsmith評估套件進行測試，調試和優化。 - 確保在現實情況下的穩健性能。

這兩個框架都提供了強大的功能，它們之間的選擇應取決於您項目的特定需求和目標。在某些情況下，結合LlamainDex和Langchain的優勢可能會帶來最佳效果。

結論

Langchain和Llamaindex都是強大的框架，但滿足了不同的需求。 Langchain是高度模塊化的，旨在處理涉及鏈條，提示，模型，內存和代理的複雜工作流程。它在需要復雜的上下文保留和交互管理的應用中表現出色，
例如聊天機器人，客戶支持系統和內容生成工具。它與諸如Langmith等工具進行評估和Langserve進行部署的集成可以增強開發和優化生命週期，使其成為動態，長期應用的理想選擇。

另一方面，LlamainDex專門研究數據檢索和搜索任務。它有效地將大型數據集轉換為語義嵌入，以快速準確地檢索，這是基於抹布的應用程序，知識管理和企業解決方案的絕佳選擇。 Llamahub通過提供數據加載程序來整合多種數據源，從而進一步擴展了其功能。

最終，請選擇Langchain，如果您需要一個靈活的，上下文感知的框架來進行複雜的工作流和互動較重的應用，而LlamainDex最適合於從大型數據集中快速，精確的信息檢索系統。