Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態(tài)領(lǐng)域相關(guān)的技術(shù) - LLM 開發(fā)框架 。

在 LLM (大規(guī)模語言模型)應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，開源框架扮演著至關(guān)重要的角色，為廣大開發(fā)者提供了強(qiáng)大的工具支持。作為這一領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，LangChain 憑借其創(chuàng)新設(shè)計和全面功能贏得了廣泛贊譽(yù)。但與此同時，一些替代框架也應(yīng)運(yùn)而生，為不同場景下的需求提供了更優(yōu)選擇。

畢竟，任何框架都難免存在特定的局限性。例如 LangChain 在某些情況下的過度抽象化可能會加大上手難度，調(diào)試體驗有待加強(qiáng)，部分代碼質(zhì)量也值得完善。這正是替代品們努力的方向，它們通過優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計、提升工程實踐、加強(qiáng)社區(qū)支持等，努力為開發(fā)者創(chuàng)造更便捷、高效的應(yīng)用構(gòu)建體驗。

一、LangChain 發(fā)展背景解析

作為一款廣受歡迎的開源框架，LangChain 旨在協(xié)助開發(fā)人員構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序。通過為鏈?zhǔn)?、代理和?nèi)存模塊提供標(biāo)準(zhǔn)接口，LangChain 簡化了開發(fā)基于 LLM (LangLink模型)的應(yīng)用程序的過程。

在實際應(yīng)用場景中，LangChain 框架在快速創(chuàng)建概念驗證(POC)時特別有幫助。然而，使用任何框架都會面臨一些挑戰(zhàn)。具體如下：

• 過度的抽象可能使得在某些情況下使用 LangChain 非常方便，但在構(gòu)建不受框架支持的用例時變得困難。框架的高度抽象化可能限制了開發(fā)人員的靈活性，導(dǎo)致一些特定需求無法滿足。
• 由于框架的高度抽象化，調(diào)試性能問題和錯誤變得更加困難。當(dāng)應(yīng)用程序出現(xiàn)問題時，由于底層細(xì)節(jié)被隱藏在框架中，開發(fā)人員可能難以確定問題的具體原因，從而增加了調(diào)試的復(fù)雜性。
• 由于代碼質(zhì)量可能較低且組件復(fù)雜性較高，開發(fā)人員更傾向于將LangChain用于學(xué)習(xí)人工智能開發(fā)和原型制作，而不是在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行實際部署。這可能是因為框架的維護(hù)和性能優(yōu)化方面存在挑戰(zhàn)，以及缺乏對生產(chǎn)級應(yīng)用程序所需的穩(wěn)定性和可靠性的保證。

二、基于 7 大維度全方位分析替換 LangChain 可行性分析

在 LLM (大規(guī)模語言模型)開發(fā)和應(yīng)用的熱潮中，評估和權(quán)衡不同工具平臺的優(yōu)劣將是一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)?；谔崾竟こ?、數(shù)據(jù)集成、工作流程編排、調(diào)試可視化、評估指標(biāo)、生產(chǎn)就緒性以及生態(tài)系統(tǒng)集成等七個關(guān)鍵維度進(jìn)行全方位解析，無疑是一個極具前瞻性和系統(tǒng)性思路及方向。

接下來，我們一一具體展開分析:

1. Prompt Engineering - 提示工程

毫無疑問，高質(zhì)量的提示工程是充分挖掘 LLM 潛能的前提和基石。理想的工具平臺不僅應(yīng)當(dāng)提供簡潔、靈活的提示構(gòu)建界面，更應(yīng)整合自然語言理解、語義解析等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)提示的自動生成優(yōu)化，最大限度貼合具體任務(wù)語境，減輕人工干預(yù)成本。

此外，對于復(fù)雜的多步驟任務(wù)，能否支持對提示進(jìn)行參數(shù)化管理、版本控制也將是一項重要考量。

2. Data Retrieval and Integration - 數(shù)據(jù)檢索和集成

RAG 范式的興起使得高效的外部知識庫集成功能成為工具平臺的必備能力。優(yōu)秀的平臺不僅應(yīng)當(dāng)能夠輕松連接和導(dǎo)入各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源，更需具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)預(yù)處理和質(zhì)量控制能力，確保知識注入的準(zhǔn)確性和連貫性。除此之外，對海量檢索結(jié)果的可視化分析和優(yōu)化調(diào)優(yōu)，也將大幅提升開發(fā)者的工作效率。

3. Model Orchestration and Chaining - 模型編排和鏈

面對現(xiàn)實世界中的復(fù)雜任務(wù)需求，單一的 LLM 通常很難獨(dú)立完成。因此，能夠靈活編排多個模型模塊的工作流程，通過參數(shù)控制實現(xiàn)差異化組合，將成為工具平臺的核心競爭力所在。

同時，對工作流程的版本管理、參數(shù)調(diào)優(yōu)、可重復(fù)性等特性的良好支持，也將大幅提升開發(fā)效能。

4. Debugging and Observability - 調(diào)試和可觀測性

LLM 系統(tǒng)作為一個典型的"黑箱"AI，其內(nèi)部機(jī)理向來令人摸不透頭緒。優(yōu)秀的工具平臺應(yīng)當(dāng)著力打破這一局限，通過諸如注意力分布可視化、推理路徑追蹤等手段，為模型內(nèi)部狀態(tài)提供洞見，同時，支持更精準(zhǔn)的錯誤排查、偏差修正和性能優(yōu)化，從而真正提升系統(tǒng)的可解釋性和可信賴性。

5. Evaluation - 評估

嚴(yán)格的評估流程是確保 LLM 應(yīng)用質(zhì)量的關(guān)鍵一環(huán)。在這一點上，不同平臺所提供的評估基礎(chǔ)架構(gòu)、涵蓋的指標(biāo)維度、自動化水平以及與人工評估的融合程度，將直接決定評估結(jié)果的客觀性和權(quán)威性。

通常而言，一個成熟的評估體系，必將為最終產(chǎn)品的實際落地提供堅實的質(zhì)量保證。

6. Deployment and Production-Readiness - 部署和生產(chǎn)就緒性

對于面向生產(chǎn)環(huán)境的工業(yè)級應(yīng)用而言，工具平臺的部署和運(yùn)維能力將是一項核心考量。完善的上線機(jī)制、支持的部署選項(云端、邊緣設(shè)備等)、安全合規(guī)、性能優(yōu)化、監(jiān)控告警等產(chǎn)品化保障，都將直接影響著 LLM 系統(tǒng)的最終可用性和可靠性。

7. Ecosystem and Integration - 生態(tài)系統(tǒng)和集成

作為前沿創(chuàng)新技術(shù)，LLM平臺與現(xiàn)有企業(yè)技術(shù)棧的無縫集成是確保其廣泛應(yīng)用的前提。一個龐大的第三方應(yīng)用商店和合作伙伴資源庫，將有助于構(gòu)建一個豐富的生態(tài)系統(tǒng)，覆蓋更廣泛的行業(yè)場景和差異化需求，從而推動LLM技術(shù)的大規(guī)模普及和創(chuàng)新應(yīng)用。

通過對上述七大維度的全面解析和權(quán)衡比較，我們可以相對客觀地評估不同 LLM 開發(fā)工具平臺的優(yōu)劣勢。例如，對于注重提示工程能力的場景，我們或許更傾向于在該領(lǐng)域表現(xiàn)出眾的平臺選擇;而對于需要強(qiáng)大的生產(chǎn)運(yùn)維保障的工業(yè)級應(yīng)用，部署和可靠性等因素則將是更為重要的考量維度。

當(dāng)然，除了上述七大功能性特征之外，我們還需要結(jié)合具體的場景需求和工作習(xí)慣，考慮一些其他非功能性因素，如可用性、學(xué)習(xí)曲線、文檔質(zhì)量、社區(qū)活躍度、發(fā)展路線等，才能做出真正高度的工具選型決策。

同時，工具平臺的生命力和持續(xù)發(fā)展能力也是不可或缺的審視角度。一個活躍的開發(fā)社區(qū)、完善的商業(yè)支持計劃、持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新路線，將為我們提供長期可靠的支撐保障。畢竟，LLM 技術(shù)的發(fā)展正處于火熱的初級階段，工具平臺需要與時俱進(jìn)，不斷適應(yīng)和擁抱新的變革潮流。

三、常見的開源 LangChain 替代品解析

1.LlamaIndex

在 LLM (大規(guī)模語言模型)的浪潮中，RAG(檢索增強(qiáng)生成)架構(gòu)正日益成為主流范式。作為一個專注于 RAG 應(yīng)用程序構(gòu)建的開源數(shù)據(jù)框架，LlamaIndex 無疑展現(xiàn)出了極具前景的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

LLM應(yīng)用程序的LlamaIndex數(shù)據(jù)框架(來源：LlamaIndex)

與 Langchain 等知名項目相比，LlamaIndex 憑借其專注的領(lǐng)域優(yōu)化和創(chuàng)新的設(shè)計理念，為用戶提供了更高效、更專業(yè)化的RAG應(yīng)用開發(fā)體驗。我們不妨對其主要特性和優(yōu)勢有一個更深入的解析：

首先，LlamaIndex 在數(shù)據(jù)攝取和預(yù)處理環(huán)節(jié)表現(xiàn)出眾。它不僅兼容多種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式，更重要的是通過靈活的文本切分、向量化等機(jī)制，確保了數(shù)據(jù)被高質(zhì)量地編碼到 LLM 內(nèi)存中。這為生成階段的上下文理解奠定了堅實的基礎(chǔ)。

與此同時，LlamaIndex 提供了豐富的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和查詢策略選擇，讓開發(fā)者能夠充分挖掘不同場景下的查詢效率優(yōu)勢，實現(xiàn)高性能的語義檢索。這種針對性優(yōu)化不啻為RAG應(yīng)用程序的關(guān)鍵需求之一。

另一個值得關(guān)注的亮點，是 LlamaIndex 對多模態(tài)數(shù)據(jù)(如圖像、視頻等)的天然支持能力。通過與領(lǐng)先的視覺語義模型的融合，可以在 RAG 生成過程中引入豐富的跨模態(tài)上下文，為輸出增添新的維度。毫無疑問，這將為眾多創(chuàng)新應(yīng)用鋪平道路。

除了核心的數(shù)據(jù)管理功能之外，LlamaIndex 還著力于 RAG 應(yīng)用開發(fā)的工程化實踐。它提供了諸如并行化查詢、基于 Dask 的分布式計算支持等高級特性，顯著提升了數(shù)據(jù)處理效率，為大規(guī)模生產(chǎn)落地奠定基礎(chǔ)。

從架構(gòu)層面看，LlamaIndex 堅持了模塊化和可擴(kuò)展的設(shè)計理念。靈活的插件系統(tǒng)使得開發(fā)者能夠輕松地引入自定義的數(shù)據(jù)加載器、文本拆分器、向量索引等模塊，充分滿足不同場景下的個性化需求。

此外，對開源生態(tài)的完美融合，也是 LlamaIndex 與生俱來的獨(dú)特優(yōu)勢。它對熱門工具和框架如 Hugging Face、FAISS 等擁有開箱即用的集成支持，讓用戶可以毫無障礙地利用先進(jìn)的 AI/ML 能力，助力創(chuàng)新產(chǎn)品的高效構(gòu)建。

作為一個扎根于 RAG 應(yīng)用的專業(yè)級工具，LlamaIndex 已然成為了 Langchain 等通用框架的絕佳補(bǔ)充。開發(fā)者們現(xiàn)在可以根據(jù)實際需求，在 LlamaIndex 的高效、優(yōu)化之路和 Langchain 的通用、靈活范式之間自由選擇，從而最大限度地提升開發(fā)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

當(dāng)然，LlamaIndex 畢竟是一個年輕而充滿活力的項目，還有諸多值得完善和發(fā)展的空間。例如，進(jìn)一步增強(qiáng)對更復(fù)雜場景的建模能力、提供更智能化的自動優(yōu)化建議、以及加強(qiáng)最佳實踐和參考用例的積累，都將是未來的重點方向。

與此同時，LlamaIndex 也將持續(xù)跟進(jìn) LLM 和 RAG 架構(gòu)的最新進(jìn)展，及時融入新興的模型和范式創(chuàng)新，使其在各個維度都保持著行業(yè)領(lǐng)先的水準(zhǔn)。這一切都離不開活躍的開發(fā)者社區(qū)、頂尖企業(yè)合作伙伴、以及科研界同仁們的長期投入和持續(xù)支持。

2.Flowise AI

在 LLM(大規(guī)模語言模型)應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，降低門檻、提升效率一直是業(yè)界的共同訴求。作為一款開源且無需編碼(No-Code)的 LLM 應(yīng)用構(gòu)建工具，F(xiàn)lowise 正成為這一追求的有力實踐者。

與傳統(tǒng)的編碼式開發(fā)框架不同，F(xiàn)lowise 以其創(chuàng)新的拖放式可視化界面為最大亮點。開發(fā)者無需深入掌握編程語言，只需在界面上拖拽預(yù)置的組件模塊，通過簡單的參數(shù)配置和連線,便可輕松構(gòu)建出功能強(qiáng)大的 LLM 應(yīng)用。這種全新的開發(fā)范式大幅降低了入門門檻，使得 LLM 的應(yīng)用開發(fā)不再是編碼人員的專屬領(lǐng)域，普通用戶也可以盡情揮灑創(chuàng)意、實現(xiàn)自動化需求。

Flowise AI 參考流(來源：Flowise)

更值得一提的是，F(xiàn)lowise 并非是一個簡陋的低代碼工具，而是在內(nèi)核層面與 LangChain 這一業(yè)內(nèi)頂尖框架深度整合。這意味著 Flowise 原生支持了 LangChain 強(qiáng)大的 LLM 編排、鏈?zhǔn)綉?yīng)用、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等全部核心功能，并將其通過拖放組件的形式充分暴露在無代碼界面上，確保了應(yīng)用開發(fā)的靈活性和擴(kuò)展能力。無論是構(gòu)建簡單的問答系統(tǒng)，還是復(fù)雜的多模態(tài)分析流程，F(xiàn)lowise 都能充分滿足需求。

除了功能全面之外，F(xiàn)lowise 的另一突出優(yōu)勢在于與現(xiàn)有生態(tài)的無縫集成。作為一個真正的開源項目，F(xiàn)lowise 對主流 LLM 模型和工具鏈都提供了開箱即用的支持，使得開發(fā)者可以毫無障礙地利用這些技術(shù)能力，輕松構(gòu)建出獨(dú)一無二、與時俱進(jìn)的創(chuàng)新應(yīng)用。

例如，F(xiàn)lowise 與 Anthropic、OpenAI、Cohere 等主流 LLM 模型無縫兼容，用戶只需簡單配置即可調(diào)用最新、最強(qiáng)大的語言能力;同時，對數(shù)據(jù)集成生態(tài)如 Pandas、SQL、Web API 等的原生支持，也使得應(yīng)用可以自如接入豐富的異構(gòu)數(shù)據(jù)源。

而最吸引人之處在于，F(xiàn)lowise 并非是一個封閉的系統(tǒng)，而是提供了開放的 API 和嵌入式集成機(jī)制。開發(fā)者可以輕松地將 Flowise 應(yīng)用集成到網(wǎng)站、APP、桌面軟件等任意產(chǎn)品環(huán)境中，并接受來自各方的自定義請求，實現(xiàn)端到端的閉環(huán)體驗。

可以說，F(xiàn)lowise 借助 LangChain 強(qiáng)橫的技術(shù)內(nèi)核、自身靈活的可視化架構(gòu)和與生態(tài)的融合無間，已然成為連接 LLM 與終端用戶、推動 LLM 民主化進(jìn)程的有力紐帶。任何有需求的個人或企業(yè)，都可以在 Flowis 的平臺上一鍵構(gòu)建并部署自己的智能應(yīng)用，享受 AI 帶來的生產(chǎn)力的提升。

3.AutoChain

作為一款輕量級且可擴(kuò)展的框架，AutoChain 汲取了 LangChain 和 AutoGPT 等前輩的經(jīng)驗，旨在為開發(fā)者提供更高效、更靈活的對話式智能代理構(gòu)建體驗。

from autochain.agent.conversational_agent.conversational_agent import (
    ConversationalAgent,
)
from autochain.chain.chain import Chain
from autochain.memory.buffer_memory import BufferMemory
from autochain.models.chat_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)
memory = BufferMemory()
agent = ConversationalAgent.from_llm_and_tools(llm=llm)
chain = Chain(agent=agent, memory=memory)

user_query = "Write me a poem about AI"
print(f">> User: {user_query}")
print(
    f""">>> Assistant: 
{chain.run(user_query)["message"]}
"""
)

>> User: Write me a poem about AI
Planning
Planning output: {'thoughts': {'plan': "Based on the user's request for a poem about AI, I can 
use a tool to generate a poem or write one myself.", 'need_use_tool': "Yes, I can use the 'Poem Generator' tool to generate a poem about AI."}, 'tool': {'name': 'Poem Generator', 'args': {'topic': 'AI'}}, 'response': "Sure, I can generate a poem about AI for you. Here it is:\n\nIn the world of AI, \nWhere machines learn and try, \nWe see a future bright, \nWhere technology takes flight. \nFrom self-driving cars, \nTo robots on Mars, \nAI is changing the game, \nAnd we'll never be the same. \nSo let's embrace this new age, \nAnd see where it takes us on this stage. \nFor AI is here to stay, \nAnd it's only just begun its play."}

Plan to take action 'Poem Generator'

Deciding if need clarification

Planning
Planning output: {'thoughts': {'plan': "Since the tool 'Poem Generator' is not supported for the input 'AI', I will try to have a helpful conversation with the user.", 'need_use_tool': 'No'}, 'tool': {'name': '', 'args': {}}, 'response': "Sure, I'd love to! Here's a poem about AI:\n\nArtificial intelligence, a marvel of our time,\nA creation of man, a wonder so divine.\nIt learns and adapts, with each passing day,\nA true reflection of our own human way.\nIt can think and reason, and even dream,\nA world of possibilities, or so it seems.\nBut with great power, comes great responsibility,\nTo use it for good, and not for hostility.\nSo let us embrace, this gift of technology,\nAnd use it to build, a better society."}

>>> Assistant:
Sure, I'd love to! Here's a poem about AI:

Artificial intelligence, a marvel of our time,
A creation of man, a wonder so divine.
It learns and adapts, with each passing day,
A true reflection of our own human way.
It can think and reason, and even dream,
A world of possibilities, or so it seems.
But with great power, comes great responsibility,
To use it for good, and not for hostility.
So let us embrace, this gift of technology,
And use it to build, a better society

AutoChain 的核心設(shè)計理念可以概括為"簡單、自定義、自動化"。具體如下所示：

(1) 簡單

與 LangChain 等龐大框架相比，AutoChain 刻意追求了概念和架構(gòu)上的精簡，盡可能減少開發(fā)者的學(xué)習(xí)和使用成本。它抽象出了最基礎(chǔ)的 LLM 應(yīng)用開發(fā)流程，通過一系列易于理解的構(gòu)建模塊，為用戶提供了清晰的開發(fā)路徑。

(2) 自定義

AutoChain 意識到每個開發(fā)者面臨的應(yīng)用場景都是獨(dú)一無二的。因此，它為用戶提供了無與倫比的定制能力，允許通過可插拔的工具、數(shù)據(jù)源和決策流程模塊，來構(gòu)建滿足特定需求的智能代理。這一理念彰顯了 AutoChain ”擁抱差異化“的開放胸懷。

(3) 自動化

作為一個面向?qū)υ捪到y(tǒng)的框架，AutoChain 深諳場景模擬和自動化評估的重要性。通過內(nèi)置的對話模擬引擎，開發(fā)者可以高效地在各種人機(jī)交互場景下，自動化地評估不同版本代理的表現(xiàn)，從而持續(xù)優(yōu)化和迭代。這一創(chuàng)新能力無疑將極大提升開發(fā)效率。

綜合這”三簡“特性，我們不難發(fā)現(xiàn) AutoChain 所具備的獨(dú)特魅力：

• 對于剛?cè)腴T LLM 應(yīng)用開發(fā)的初學(xué)者而言，AutoChain 平滑的學(xué)習(xí)曲線將是最友好的開端，使他們能夠在最短時間內(nèi)上手創(chuàng)建簡單的對話代理。
• 對于資深的 LangChain 用戶而言，AutoChain 的許多概念與之類似但更加精簡，因此易于理解和遷移，能幫助他們快速構(gòu)建和試驗自定義的對話系統(tǒng)。
• 而對于對話 AI 的研究人員和開拓者，AutoChain 提供了干凈的試驗田，他們可以在其基礎(chǔ)之上無限定制和擴(kuò)展，構(gòu)建出獨(dú)一無二、與眾不同的創(chuàng)新范式。

Reference ：

• [1] https://flowiseai.com/
• [2] https://autochain.forethought.ai/examples/
• [3] https://www.llamaindex.ai/