Среда приложения большой модели: сравнение LangChain и LlamaIndex
Среда приложения большой модели: сравнение LangChain и LlamaIndex

При разработке приложений на основе больших моделей выбор подходящей среды приложения может не только значительно повысить эффективность разработки, но и повысить качественные характеристики приложения. Это похоже на переход от MFC к .NET Framework при разработке традиционных программных сервисов в Windows или внедрение инфраструктуры Spring и Spring Boot при использовании языка Java на стороне сервера Linux, а также выбор VUE, React или Angular в Web. фронтенд-разработка. Столкнувшись с разработкой приложений на основе больших моделей, как нам следует выбрать подходящую среду приложения? Как мы можем сделать мудрый выбор для двух распространенных платформ приложений для больших моделей — Langchain и LlamaIndex, каждая из которых имеет уникальные характеристики и применимые сценарии?

1. О Ланг Чейн

существовать《Интерпретация LangChain》одно предложениесередина,Старый кодер Цзэн верноLangChain Изучите информацию и просмотрите LangChain здесь. Его основные особенности, преимущества и ограничения.

1.1 Основные характеристики

Лангчейн — это инструмент,Он поддерживает большие языки Модельи Различныйданныеисточник Интеграция、Создание индивидуальных конвейеров НЛП、Модульная конструкцияи обширный Предварительно обученная модельиспользовать。

соединение для передачи данных

LangChain обеспечивает глубокую интеграцию больших языковых моделей (LLM) с различными источниками данных, включая:

  • данные Библиотека:делать LLM Возможность подключения к реляционным библиотекам данных (например. MySQL, PostgreSQL). NoSQL данные Библиотека(нравиться MongoDB), реализующий динамическое получение и хранение данных.
  • API: и веб-API тесно интегрированы.,Удобно получать информацию в режиме реального времени и взаимодействовать с внешними сервисами.,Или выполните определенные действия на основе выходных данных модели.
  • Система файлов: обеспечивает доступ и управление данными, расположенными в локальном или облачном файловом хранилище системысередина.,Поддерживает обработку документов, журналов и многих других типов файлов.
Индивидуальный трубопровод

LangChain дает пользователям возможность создавать персонализированные конвейеры НЛП, которые можно настраивать и разрабатывать в соответствии с конкретными сценариями применения, включая:

  • Этапы предварительной обработки. Реализуйте ключевые задачи предварительной обработки текста, такие как токенизация, стемминг и морфемизация.
  • Интеграция моделей: легко интегрируйте различные предварительно обученные или точно настроенные модели.,для удовлетворения конкретных требований миссии,Например, классификация текста, извлечение резюме или перевод.
  • Постобработка: верная модель вывода для форматирования и фильтрации.,и беспрепятственно подключаться к нижестоящим приложениям,Обеспечить целостность процесса ивысокий КПД.
Модульная конструкция

LangChain использует модульную архитектуру, которая дает следующие преимущества:

  • Повторное использование компонентов: используйте существующие модули для решения общих задач, устраняя необходимость переписывать код и упрощая процесс.
  • Расширенная функциональность: путем добавления новых модулей или расширения существующих модулей.,Легко адаптироваться к конкретным потребностям сцены,увеличиватьмощный Функциягибкость。
  • Гибкая настройка: под разные задачи или источники,Трубопроводы можно легко конфигурировать и переконфигурировать.,Достигните эффективной персонализации.
Предварительно обученная модель

LangChain широко поддерживает множество предварительно обученных языковых моделей, включая:

  • Основная модель, такая как BERT、GPT и T5: Подходит для различных задач, таких как генерация текста, ответы на вопросы и классификация текста.
  • Модель, специфичная для конкретной области: Предварительно обученная модель, адаптированная для конкретных областей, таких как медицина, финансы или юриспруденция, для удовлетворения конкретных потребностей отрасли.
  • Функция тонкой настройки: возможность точной настройки конкретных эпизодов данных верно Модель.,улучшить производительность при выполнении профессиональных задач.

1.2 Преимущества

LangChain Гибкая адаптация к различным NLP задач, удобная интеграция внешних источников данных, с Модульной Constructions легко масштабируется и пользуется широкой поддержкой активного сообщества.

  • гибкость:LangChain Он чрезвычайно адаптируем и может обрабатывать все: от базовой обработки текста до сложных многоэтапных рабочих процессов. NLP Задача.
  • Интеграция: он может эффективно интегрировать внешние источники и API и чрезвычайно подходит для сценариев приложений, требующих доступа в реальном времени или взаимодействия с другими сервисами.
  • Модульность: модульная архитектура Лангчейна упрощает настройку и расширение, позволяя разработчикам опираться на существующие компоненты или создавать новые по мере необходимости.
  • поддержка сообщества: LangChain имеет активное и заметное сообщество,Предоставляйте богатые ресурсы, учебные пособия и форумные платформы.,Способствовать решению проблем и совместному общению.

1.3 Ограничения

LangChain имеет относительно сложную кривую обучения, более высокие требования к ресурсам и более сложное управление зависимостями, что делает его более подходящим для опытных пользователей.

  • Сложность: Лангчейн многофункционален,Различные варианты конфигурации,верно Кривая обучения может быть крутой для новичков,Требуется время, чтобы адаптироваться и освоиться.
  • Ресурсоемкий: Обучение и доводка LangChain для большой Модели требует много вычислительной мощности и ресурсов памяти.,верно Требования к аппаратному обеспечению относительно невелики.
  • Управление зависимостями: в крупных проектах,Управление зависимостями и интеграциями может стать сложным,Иногда могут возникнуть конфликты или проблемы совместимости.,Нужно обращаться осторожно.

1.4 Сценарии использования

LangChain Идеально подходит для разработки настроек, требующих интеграции нескольких источников данных. NLP Приложения, такие как интеллектуальные системы управления документами, автоматизированные системы обслуживания клиентов и системы персонализированных рекомендаций. Исследователи экспериментируют с разными NLP модели и методы, которые вы можете использовать LangChain Быстро создавайте прототипы и тестируйте новые идеи при поддержке Предварительно обученная Особенности модельных и заказных процессов обработки.

Для чат-ботов и виртуальных помощников LangChain позволяет создавать продвинутые диалоговые агенты, которые могут понимать запросы пользователей и отвечать на них, легко интегрироваться с серверными системами и предоставлять персонализированный интерактивный опыт.

2. О LlamaIndex

LlamaIndex‌, являющаяся платформой приложений для больших моделей, специально разработана для приложений с большими языковыми моделями на основе RAG. «Его основная цель — помочь пользователям структурировать частные или специфичные для предметной области данные и безопасно и надежно интегрировать их в языковые модели для повышения точности генерации текста. ‌Слово «Лама» в названии LlamaIndex символизирует интеллект и грузоподъемность, ‌а «Индекс» представляет его функцию по индексированию и поиску данных. ‌

2.1 Основные характеристики

По сути,LlamaIndex — эффективный инструмент индексирования,Предназначен для больших наборов данных.,Поддержка стратегии пользовательских индексов обратного индексирования. Он распределил индексы по горизонтальной Масштабируемости.,Может быть интегрирован с LLM для обеспечения контекстно-зависимого и динамического поиска. Методы оптимизации включают кеширование и предварительную обработку запросов.,Обеспечьте быстрое время ответа.

Эффективная индексация

LLlamaIndex предоставляет мощные инструменты индексирования больших наборов данных для быстрого поиска, в том числе:

  • Обратный индекс: эти структуры данных сопоставляют слово или фразу с позицией набора данных середина.,Для быстрого поиска и запроса.
  • Пользовательская политика индексирования: пользователи могут определять механизмы индексирования на основе типа данных или режима доступа.,Например, верный многоуровневый индекс структурированных данных.,В неструктурированном тексте используется плоский индекс.
Масштабируемость

LlamaIndex предназначен для обработки больших наборов данных и обеспечивает:

  • Распределенный индекс: Распределите задачи индексирования по нескольким узлам.,Обрабатывайте большие объемы документов без узких мест.
  • Уровень Масштабируемость: Расширьте систему, добавив больше ресурсов, таких как серверы.,В ответ на растущие запросы верно на данные,Держатьвысокийпроизводительность。
Интеграция с LLM

LlamaIndex можно интегрировать с большими языковыми моделями (LLM) для реализации функций контекстного поиска данных:

  • Контекстно-зависимый поиск. Опираясь на возможности LLM, LlamaIndex может глубоко понять контекст запроса и предоставить более релевантные и точные результаты поиска.
  • Динамические данные Получить: в и LLM Интерактивная середина, LlamaIndex может динамически получать и предоставлять соответствующую информацию.,Убедитесь, что ответы информативны и контекстуальны.
Оптимизация запросов

LlamaIndex обеспечивает быстрый ответ на запросы с помощью ряда методов оптимизации, в том числе:

  • Кэш: Храните часто используемые элементы в памяти середина.,Значительно сократить время получения регулярных запросов.
  • Предварительная обработка запросов: детальный анализ и переписывание запросов перед выполнением.,Ручка с повышением производительности,Обеспечить системный эффект действительно сложных запросов.

2.2 Преимущества

LlamaIndexвысокий эффективно обрабатывает большие наборы данных,Гарантированный быстрый поиск. Имеют степень высокой Масштабируемости.,Адаптируйтесь к росту объема данных, не беспокоясь о снижении производительности. Оптимизация поиска данных для приложений реального времени,Поддержка сценариев с низкой задержкой, таких как рекомендации и анализ в реальном времени.

  • производительность: LlamaIndex очень эффективен при управлении и запросе больших коллекций данных. Его конструкция гарантирует, что даже при больших объемах данных,Операции поиска и извлечения остаются быстрыми и отзывчивыми.
  • Масштабируемость: он может обрабатывать наборы данных в больших масштабах.,Не вызывая существенного снижения производительности. Это делает его пригодным для растущего числа приложений.,Например, корпоративная поисковая система и крупномасштабное управление контентом.
  • оптимизация: LlamaIndex фокусируется на оптимизации поиска данных.,Это критично для приложений реального времени. Способность системы быстро получать и доставлять соответствующие данные делает ее идеальной для случаев использования с малой задержкой.,Например, рекомендации в реальном времени и анализ в реальном времени.

2.3 Недостатки

LlamaIndex в основном ориентирован на индексирование и поиск данных и не обеспечивает полную функциональность НЛП. По сравнению с LangChain он обладает ограниченной гибкостью в создании пользовательских приложений NLP, а первоначальная установка и настройка более сложны и требуют больше времени.

  • Узкая функциональная область: LlamaIndex основнойсосредоточиться Поиск по наданныминдексам. это не зрелость NLP рамка, а это значит, что ее нельзя настроить для создания NLP Конвейеризация или выполнение большого количества задач по обработке естественного языка для обеспечения одинакового уровня гибкости.
  • гибкостьограниченный: и LangChain По сравнению с рамкой, LlamaIndex Создание индивидуального конвейера НЛП и гибкость ниже с точки зрения приложений. Он предназначен для конкретных задач,Он может не подходить для других целей, кроме поиска индексов.
  • Сложная установка: LlamaIndex Первоначальная установка и настройка могут быть сложными, особенно для новых пользователей, которые не знакомы с концепцией распределенной системы. Правильная настройка и оптимизация могут потребовать значительных затрат времени.

2.4 Сценарии использования

LlamaIndex для Приложений с интенсивным использованием данные, такие как поиск по индексу. Engine рекомендует систему, а также систему, требующую быстрого поиска данных. реального временинравиться金融交易исетьмониторинг безопасности。он поддерживаетибольшой язык Модельинтегрированный,Повысьте производительность интеллектуального поиска и интерактивной системы вопросов и ответов.

Приложения с интенсивным использованием данных

LlamaIndex идеально подходит для приложений, которым необходим быстрый доступ и обработка больших объемов данных, таких как:

  • Поисковая система: должна быстро и точно извлекать информацию из огромной библиотеки индексов.
  • Система рекомендаций: динамически предоставляйте релевантный контент на основе предпочтений и взаимодействия пользователей.
система реального времени

LlamaIndex Чрезвычайно подходит для тех, у кого есть строгие требования к быстрому поиску. реального время, например:

  • Финансово-торговая платформа: о своей середине,Доступ к данным в режиме реального времени и их анализ действительно необходимы для принятия обоснованных торговых решений.
  • Система мониторинга в реальном времени: например, система сетевой безопасности или система оперативного мониторинга.,Чтобы иметь возможность оперативно реагировать,Необходимо иметь возможность мгновенного доступа к данным.
Поддержка LLM

LlamaIndex можно использовать в сочетании с большими языковыми моделями (LLM) для повышения производительности приложения за счет предоставления контекстных данных во время вывода. Конкретные приложения включают в себя:

  • Умный поиск: пройдите LLM. Используйте индексные данные для предоставления более точных данных.、Больше контекстных результатов поиска.
  • Интерактивная система вопросов и ответов: необходимо извлечь соответствующую информацию из большой коллекции данных середина.,эффективно отвечать на запросы пользователей.

Разработчики и архитекторы могут лучше оценить, понимая эти функции, преимущества, недостатки и сценарии использования. LlamaIndex Как адаптироваться к своим конкретным постановкам AI Проект и Приложения с интенсивным использованием данныхпрограмма。

3. Сравнение LangChain и LlamaIndex

И LlamaIndex, и LangChain — полезные платформы для разработчиков, желающих создавать собственные приложения на основе LLM. Подводя итог, сравнение LangChain и LlamaIndex выглядит следующим образом:

элемент сравнения

LangChain

LlamaIndex

Сосредоточьтесь на функциональных областях

Индивидуальный конвейер НЛП и интеграция больших моделей

Эффективная индексация данных и извлечение информации

гибкость

высокий

середина

Масштабируемость

середина

высокий

Интеграция

Интеграция внешних источников

В основном индекс данных

Простота использования

Крутая кривая обучения

Сложная конфигурация, целенаправленное использование

производительность

Ресурсоемкий

Можетвысокийпроизводительностьоптимизация

поддержка сообщества

мощный

взрослениесередина

Если вам нужно создавать сложные приложения НЛП и требуется гибкая интеграция с несколькими источниками данных и пользовательскими конфигурациями конвейеров, LangChain — лучший выбор. LangChain особенно подходит для проектов, основанных на использовании комплексных языковых моделей.

若основнойсосредоточиться навысокий Эффективный поиск индексов данных, особенно при работе с большими наборами данных, LlamaIndex это идеальный выбор. Индекс ламы высокий Степень соответствия。

Две платформы, LangChain и LlamaIndex, имеют свои особенности. Выбор должен основываться на конкретных потребностях генеративных приложений ИИ. В то же время их можно органично комбинировать. Примеры:

4. Сравнение LangChain и LlamaIndex

Основным направлением деятельности LangChain является разработка и внедрение LLM, а также настройка LLM с использованием методов тонкой настройки. Однако цель LlamaIndex — обеспечить комплексные рабочие процессы машинного обучения, а также управление данными и оценку моделей. Когда они объединены, как правило, LlamaIndex может выполнять предварительную обработку данных и начальные этапы обучения модели, а LangChain может облегчить тонкую настройку LLM, интеграцию инструментов и развертывание.

boy illustration
Углубленный анализ переполнения памяти CUDA: OutOfMemoryError: CUDA не хватает памяти. Попыталась выделить 3,21 Ги Б (GPU 0; всего 8,00 Ги Б).
boy illustration
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
boy illustration
Прочитайте нейросетевую модель Трансформера в одной статье
boy illustration
.ART Теплые зимние предложения уже открыты
boy illustration
Сравнительная таблица описания кодов ошибок Amap
boy illustration
Уведомление о последних правилах Points Mall в декабре 2022 года.
boy illustration
Даже новички могут быстро приступить к работе с легким сервером приложений.
boy illustration
Взгляд на RSAC 2024|Защита конфиденциальности в эпоху больших моделей
boy illustration
Вы используете ИИ каждый день и до сих пор не знаете, как ИИ дает обратную связь? Одна статья для понимания реализации в коде Python общих функций потерь генеративных моделей + анализ принципов расчета.
boy illustration
Используйте (внутренний) почтовый ящик для образовательных учреждений, чтобы использовать Microsoft Family Bucket (1T дискового пространства на одном диске и версию Office 365 для образовательных учреждений)
boy illustration
Руководство по началу работы с оперативным проектом (7) Практическое сочетание оперативного письма — оперативного письма на основе интеллектуальной системы вопросов и ответов службы поддержки клиентов
boy illustration
[docker] Версия сервера «Чтение 3» — создайте свою собственную программу чтения веб-текста
boy illustration
Обзор Cloud-init и этапы создания в рамках PVE
boy illustration
Корпоративные пользователи используют пакет регистрационных ресурсов для регистрации ICP для веб-сайта и активации оплаты WeChat H5 (с кодом платежного узла версии API V3)
boy illustration
Подробное объяснение таких показателей производительности с высоким уровнем параллелизма, как QPS, TPS, RT и пропускная способность.
boy illustration
Удачи в конкурсе Python Essay Challenge, станьте первым, кто испытает новую функцию сообщества [Запускать блоки кода онлайн] и выиграйте множество изысканных подарков!
boy illustration
[Техническая посадка травы] Кровавая рвота и отделка позволяют вам необычным образом ощипывать гусиные перья! Не распространяйте информацию! ! !
boy illustration
[Официальное ограниченное по времени мероприятие] Сейчас ноябрь, напишите и получите приз
boy illustration
Прочтите это в одной статье: Учебник для няни по созданию сервера Huanshou Parlu на базе CVM-сервера.
boy illustration
Cloud Native | Что такое CRD (настраиваемые определения ресурсов) в K8s?
boy illustration
Как использовать Cloudflare CDN для настройки узла (CF самостоятельно выбирает IP) Гонконг, Китай/Азия узел/сводка и рекомендации внутреннего высокоскоростного IP-сегмента
boy illustration
Дополнительные правила вознаграждения амбассадоров акции в марте 2023 г.
boy illustration
Можно ли открыть частный сервер Phantom Beast Palu одним щелчком мыши? Супер простой урок для начинающих! (Прилагается метод обновления сервера)
boy illustration
[Играйте с Phantom Beast Palu] Обновите игровой сервер Phantom Beast Pallu одним щелчком мыши
boy illustration
Maotouhu делится: последний доступный внутри страны адрес склада исходного образа Docker 2024 года (обновлено 1 декабря)
boy illustration
Кодирование Base64 в MultipartFile
boy illustration
5 точек расширения SpringBoot, супер практично!
boy illustration
Глубокое понимание сопоставления индексов Elasticsearch.
boy illustration
15 рекомендуемых платформ разработки с нулевым кодом корпоративного уровня. Всегда найдется та, которая вам понравится.
boy illustration
Аннотация EasyExcel позволяет экспортировать с сохранением двух десятичных знаков.