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LangChain 与 LlamaIndex 的比较分析

原文：www.kdnuggets.com/comparative-analysis-of-langchain-and-llamaindex

LangChain 与 LlamaIndex 的比较分析

图片由编辑提供 | Midjourney

最近，人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）的领域迅速发展，达到了新的高度。举几个例子，LangChain 和 LlamaIndex 已成为主要参与者。每个工具都有其独特的功能和优势。

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本文比较了这两种引人入胜的技术之间的较量，比较了它们的功能、优势和实际应用。如果您是 AI 开发人员或爱好者，这一分析将帮助您了解哪种工具可能适合您的需求。

LangChain

LangChain 是一个全面的框架，旨在构建由 LLM 驱动的应用程序。其主要目标是简化和增强 LLM 应用程序的整个生命周期，使开发者更容易创建、优化和部署 AI 驱动的解决方案。LangChain 通过提供工具和组件来实现这一目标，从而简化了开发、生产化和部署过程。

LangChain 提供的工具

LangChain 的工具包括模型输入/输出、检索、链、记忆和代理。所有这些工具将在下面详细解释：

模型输入/输出： LangChain 功能的核心在于模块模型输入/输出（Input/Output），这是利用 LLM 潜力的关键组成部分。该功能为开发者提供了一个标准化且用户友好的接口，用于与 LLM 进行交互，简化了创建 LLM 驱动的应用程序的过程，以应对现实世界的挑战。

检索： 在许多 LLM 应用中，必须纳入超出模型原始训练范围的个性化数据。这是通过检索增强生成（RAG）实现的，该过程涉及提取外部数据并在生成过程中提供给 LLM。

Chains: 虽然独立的 LLM 适用于简单任务，但复杂应用需要将 LLM 进行链式协作或与其他关键组件结合。LangChain 提供了两个主要框架来进行这一迷人的过程：传统的 Chain 接口和现代的 LangChain 表达语言 (LCEL)。虽然 LCEL 在新应用中的链式组合中占据主导地位，LangChain 也提供了宝贵的预构建 Chains，确保这两个框架的无缝共存。

Memory：在 LangChain 中，Memory 指的是存储和回忆过去的互动。LangChain 提供了多种工具，将 Memory 集成到你的系统中，满足简单和复杂的需求。此 Memory 可以无缝地融入链条中，使它们能够读取和写入存储的数据。保存在 Memory 中的信息指导 LangChain Chains，通过借鉴过去的互动来提升响应。

Agents：Agents 是动态实体，利用 LLM 的推理能力实时决定行动顺序。与传统链条中预定义的序列不同，Agents 使用语言模型的智能动态决定下一步及其顺序，使其在协调复杂任务时非常适应和强大。

此图显示了 LangChain 框架的架构

此图显示了 LangChain 框架的架构 | 来源：Langchain 文档

LangChain 生态系统包括以下内容：

  • LangSmith: 这帮助你追踪和评估你的语言模型应用程序和智能代理，助你从原型阶段过渡到生产阶段。

  • LangGraph: 是一个强大的工具，用于构建具有状态的多参与者应用程序。它建立在 LangChain 原语之上（并且旨在与之配合使用）。

  • LangServe: 使用此工具，你可以将 LangChain 可执行模块和链条部署为 REST API。

LlamaIndex

LlamaIndex 是一个复杂的框架，旨在优化 LLM 驱动应用程序的开发和部署。它提供了一种结构化的方法来将 LLM 集成到应用软件中，通过独特的架构设计提升其功能和性能。

曾被称为 GPT Index 的 LlamaIndex 作为一个专门的数据框架出现，旨在提升和强化 LLM 的功能。它专注于摄取、结构化和检索私有或特定领域的数据，提供了一个简化的界面，用于在庞大的文本数据集中索引和访问相关信息。

LlamaIndex 提供的工具

LlamaIndex 提供的一些工具包括数据连接器、引擎、数据代理和应用集成。所有这些工具在下面有详细解释：

数据连接器：数据连接器在数据集成中发挥着关键作用，简化了将数据源链接到数据仓库的复杂过程。它们消除了手动数据提取、转换和加载（ETL）的需求，这些操作可能繁琐且容易出错。这些连接器通过直接从原始来源和格式摄取数据来简化过程，从而节省了数据转换的时间。此外，数据连接器自动提升数据质量，通过加密保障数据安全，通过缓存提升性能，并减少了数据集成解决方案所需的维护。

引擎：LlamaIndex 引擎实现了数据与 LLMs 之间的无缝协作。它们提供了一个灵活的框架，将 LLMs 连接到各种数据源，简化了对现实世界信息的访问。这些引擎具备直观的搜索系统，能够理解自然语言查询，方便数据互动。它们还会组织数据以便更快访问，丰富 LLM 应用程序的附加信息，并帮助选择适合特定任务的 LLM。LlamaIndex 引擎在创建各种 LLM 驱动的应用程序时至关重要，弥合了数据与 LLMs 之间的差距，以应对现实世界的挑战。

数据代理：数据代理是 LlamaIndex 内部智能的、由 LLM 驱动的知识工作者，擅长管理你的数据。它们能够智能地导航未结构化、半结构化和结构化的数据源，并以有序的方式与外部服务 API 互动，处理“读取”和“写入”操作。这种多功能性使得它们在自动化数据相关任务中不可或缺。与仅限于从静态来源读取数据的查询引擎不同，数据代理可以动态地摄取和修改来自各种工具的数据，使其对不断变化的数据环境具有高度适应性。

应用集成：LlamaIndex 在构建 LLM 驱动的应用程序方面表现卓越，通过与其他工具和服务的广泛集成发挥其全部潜力。这些集成简化了与各种数据源、观察工具和应用框架的连接，推动了更强大和多样化的 LLM 驱动应用程序的开发。

实现比较

这两种技术在构建应用程序时可能会有相似之处。以聊天机器人为例。以下是如何使用 LangChain 构建本地聊天机器人的方法：

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="You are a copywriter."), 
   HumanMessage(content="What is the meaning of Large language Evals?"), 
] 
print(llm(chat_history))

这是如何使用 LlamaIndex 构建本地聊天机器人的方法：

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(role="system", content="You are a copywriter."), 
   ChatMessage(role="user", content="What is the meaning of Large language Evals?"), 
] 
output = llm.chat(chat_history) 
print(output)

主要区别

虽然 LangChain 和 LlamaIndex 在构建强健和适应性强的 LLM 驱动应用程序方面可能表现出某些相似性并互相补充，但它们之间存在相当大的不同。以下是两个平台的显著区别：

标准 LangChain LlamaIndex
框架类型 开发和部署框架。 增强 LLM 能力的数据框架。
核心功能 提供 LLM 应用的构建块。 专注于数据的摄取、结构化和访问。
模块化 高度模块化，具有各种独立的软件包。 模块化设计以提高数据管理效率。
性能 针对构建和部署复杂应用进行了优化。 在基于文本的搜索和数据检索方面表现出色。
开发 使用开源组件和模板。 提供集成私有/特定领域数据的工具
生产化 LangSmith 用于监控、调试和优化。 强调高质量的响应和精确的查询。
部署 LangServe 将链转化为 API。 未提及具体部署工具。
集成 通过 langchain-community 支持第三方集成。 与 LLM 集成以增强数据处理能力。
现实世界应用 适用于跨行业复杂的 LLM 应用。 适合文档管理和精确的信息检索。
优势 多功能，支持多种集成，社区强大。 精确回应，数据处理高效，工具强大。

最终思考

根据具体需求和项目目标，任何由 LLM 驱动的应用都可以从使用 LangChain 或 LlamaIndex 中受益。LangChain 以其灵活性和先进的定制选项而闻名，非常适合上下文感知的应用。

LlamaIndex 在快速数据检索和生成简洁回应方面表现出色，非常适合知识驱动的应用，如聊天机器人、虚拟助手、基于内容的推荐系统和问答系统。结合 LangChain 和 LlamaIndex 的优势，可以帮助你构建高度复杂的 LLM 驱动应用。

资源

****Shittu Olumide****是一名软件工程师和技术作家，热衷于利用前沿技术创造引人入胜的叙述，具有敏锐的细节洞察力和简化复杂概念的能力。你还可以在Twitter上找到 Shittu。

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