實(shí)時(shí)了解業(yè)內(nèi)動(dòng)態(tài)，論文是最好的橋梁，專欄精選論文重點(diǎn)解讀熱點(diǎn)論文，圍繞著行業(yè)實(shí)踐和工程量產(chǎn)。若在某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)卡點(diǎn)，可以回到大模型必備腔調(diào)或者LLM背后的基礎(chǔ)模型重新閱讀。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）則提供了大模型領(lǐng)域最新技術(shù)跟蹤。若對(duì)于具身智能感興趣的請(qǐng)移步具身智能專欄。技術(shù)宅麻煩死磕AI架構(gòu)設(shè)計(jì)。

LlamaIndex和LangChain的對(duì)比其實(shí)是一個(gè)很復(fù)雜的話題，若需要用一句話來(lái)總結(jié)，LlamaIndex是數(shù)據(jù)之王，而LangChain是LLM應(yīng)用程序開發(fā)的多面手。

LlamaIndex和LangChain都為管理和查詢文本數(shù)據(jù)提供了強(qiáng)大的解決方案，但它們迎合了不同的需求和用例。

LlamaIndex擅長(zhǎng)高效的文本數(shù)據(jù)索引和檢索，因其優(yōu)化的索引和高精度搜索功能而更適合企業(yè)級(jí)搜索功能。而LangChain則擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的多步驟工作流程。當(dāng)然也可以同時(shí)使用LlamaIndex和LangChain，這兩個(gè)框架都很是用戶友好。LlamaIndex以其用戶友好的界面和簡(jiǎn)單的自定義選項(xiàng)，特別適合非技術(shù)用戶使用。LangChain也很容易上手，但可能需要了解如何將模型鏈接在一起以完成復(fù)雜的任務(wù)。

1.LlamaIndex

LlamaIndex以前稱為GPT Index，是一個(gè)專門設(shè)計(jì)用于支持和增強(qiáng)。LLMs該框架主要側(cè)重于攝取、構(gòu)建和訪問(wèn)私有或特定域的數(shù)據(jù)，從而為從大型文本數(shù)據(jù)集中索引和檢索相關(guān)信息提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的界面。

此外，LlamaIndex還提供了多種工具和用戶友好的功能，有助于將私有或特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)無(wú)縫集成到LLMs。該框架通常在精確查詢和高質(zhì)量響應(yīng)至關(guān)重要的用例中表現(xiàn)出色。因此，LlamaIndex是基于文本的搜索以及生成準(zhǔn)確和上下文感知響應(yīng)很重要的情況的理想工具。

LlamaIndex在LlamaHub（開源數(shù)據(jù)連接器注冊(cè)表）上提供了各種數(shù)據(jù)連接器和加載器。這些數(shù)據(jù)連接器允許您從其本機(jī)源和格式訪問(wèn)和攝取數(shù)據(jù)，從而消除了耗時(shí)且繁瑣的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程。

借助這些數(shù)據(jù)連接器，可以從所有類型的源加載數(shù)據(jù)，包括外部數(shù)據(jù)庫(kù)、API、SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、PDF 和其他數(shù)據(jù)集。這有助于數(shù)據(jù)的無(wú)縫集成，這對(duì)于開發(fā)數(shù)據(jù)密集型LLM應(yīng)用程序至關(guān)重要。此外，LlamaIndex 框架中的數(shù)據(jù)連接器還具有其他好處，例如提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、通過(guò)緩存提高數(shù)據(jù)性能以及通過(guò)加密增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性。

2.LangChain

它基本上是一個(gè)開源的動(dòng)態(tài)框架，旨在簡(jiǎn)化大型語(yǔ)言模型（LLMs）創(chuàng)建數(shù)據(jù)感知和代理應(yīng)用程序的過(guò)程。該框架提供了一組通用特性和功能，使其易于使用LLMs，例如 OpenAI的 GPT-3、BERT、T5和RoBERTa。無(wú)論是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員，LangChain都是創(chuàng)建LLM應(yīng)用程序和原型設(shè)計(jì)的理想工具。

LangChain Schema組件基本上是指基本的數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)和組織。Schema定義各種類型的數(shù)據(jù)、它們的關(guān)系以及它們?cè)诖a庫(kù)中的表示方式。它確保了框架內(nèi)組件之間的一致處理和高效通信。

LangChain的模型分為三大類：

• 大型語(yǔ)言模型 （LLMs） 是在大量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 模型，用于理解和生成類似人類的文本。在此框架內(nèi)，LLMs可與文本數(shù)據(jù)無(wú)縫操作，同時(shí)用作輸入和輸出。
• 聊天模型，無(wú)論是由 HuggingFace、OpenAI、Cohere 還是任何其他 AI 研究機(jī)構(gòu)提供，聊天模型都與語(yǔ)言模型非常相似。唯一的區(qū)別是聊天模型使用消息對(duì)象而不是文本數(shù)據(jù)。聊天模型通常處理一系列消息以生成消息輸出，從而在用戶之間創(chuàng)建結(jié)構(gòu)良好的交互。
• 嵌入模型，LangChain中的嵌入模型用于為文本創(chuàng)建向量表示。這些模型接受文本輸入并將其轉(zhuǎn)換為浮動(dòng)數(shù)字向量，從而有效地將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為數(shù)值。嵌入模型最常見的應(yīng)用是在語(yǔ)義搜索中，其中查詢嵌入通常與各種文檔的嵌入進(jìn)行比較。

LangChain的Prompt組件使用戶能夠?yàn)榇笮驼Z(yǔ)言模型創(chuàng)建定制的查詢和提示。制作提示的整體簡(jiǎn)單性使用戶能夠生成上下文感知和知情的響應(yīng)。無(wú)論是想從文本中提取特定信息、生成創(chuàng)意文本，還是與計(jì)算機(jī)進(jìn)行自然語(yǔ)言對(duì)話，LangChain的提示功能都至關(guān)重要。

任何可靠的對(duì)話系統(tǒng)都必須能夠存儲(chǔ)和訪問(wèn)歷史消息，因?yàn)樗鼘?duì)于有效的交互至關(guān)重要。LangChain在這方面表現(xiàn)出色，因?yàn)樗幸粋€(gè)高效的內(nèi)存組件，確保大型語(yǔ)言模型可以存儲(chǔ)和檢索聊天記錄，從而產(chǎn)生更連貫和上下文感知的響應(yīng)。LangChain的內(nèi)存對(duì)象既可以在鏈中傳遞，也可以單獨(dú)用于調(diào)查交互的歷史記錄，提供摘要，提取，甚至在新的交互中提及時(shí)顯示存檔實(shí)體的詳細(xì)信息。

鏈?zhǔn)荓angChain框架的重要組成部分。鏈本質(zhì)上是將多個(gè)組件連接起來(lái)，并創(chuàng)建更有效的東西。也就是說(shuō)，鏈組件代表了框架內(nèi)由LLM驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的復(fù)雜工作流的編排。

Agent是與LangChain及其組件交互的軟件實(shí)體。它們通常代表外部知識(shí)庫(kù)、用戶和其他 AI 模型，以促進(jìn)LangChain框架內(nèi)的有效通信和數(shù)據(jù)交換。與假定LangChain中的所有工具都必須使用的鏈不同，代理為每個(gè)查詢決定最相關(guān)的工具，并且僅在需要時(shí)才使用這些工具。

最后總結(jié)一下，任何LLM支持的應(yīng)用程序都可以利用LangChain和LlamaIndex的優(yōu)勢(shì)。也就是說(shuō)，在平臺(tái)之間的選擇主要取決于具體需求和LLM項(xiàng)目目標(biāo)。LangChain擅長(zhǎng)提供靈活性、多功能性和高級(jí)定制，使其適用于上下文感知應(yīng)用程序。

另一方面，LlamaIndex 擅長(zhǎng)快速數(shù)據(jù)檢索和生成簡(jiǎn)潔的響應(yīng)。這使其成為知識(shí)驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用程序的理想選擇，例如聊天機(jī)器人和虛擬助手、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)和問(wèn)答系統(tǒng)。

本文轉(zhuǎn)載自??魯班模錘??，作者： 龐德公