LangChain 与 LlamaIndex:为您的 LLM 应用程序选择正确的框架
简介:大型语言模型 (LLM) 现在已广泛用于基于聊天机器人的基本用途,但将它们集成到更复杂的应用程序中可能很困难。幸运的是,对于开发人员来说,有一些工具可以简化 LLM 与应用程序的集成,其中最突出的两个是 LangChain 和 LlamaIndex。这两个
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大型语言模型 (LLM) 现在已广泛用于基于聊天机器人的基本用途,但将它们集成到更复杂的应用程序中可能很困难。幸运的是,对于开发人员来说,有一些工具可以简化 LLM 与应用程序的集成,其中最突出的两个是 LangChain 和 LlamaIndex。
LangChain LangChain LangChain LlamaIndex LlamaIndex LlamaIndex这两个开源框架弥合了 LLM 的原始功能与实用、用户就绪的应用程序之间的差距 - 每个框架都提供了一套独特的工具来支持开发人员使用 LLM。这些框架简化了开发人员的关键功能,例如 RAG 工作流、数据连接器、检索和查询方法。
在本文中,我们将探讨 LangChain 和 LlamaIndex 的用途、功能和优势,并指导每个框架在何时脱颖而出。了解差异将有助于您为 LLM 驱动的应用程序做出正确的选择。
每个框架的概述:
核心目的和理念:
核心目的和理念:LangChain 的创建旨在通过提供抽象和工具来构建可以有效利用 LLM 的复杂操作链,从而简化依赖大型语言模型的应用程序的开发。它的理念围绕构建灵活、可重用的组件,使开发人员可以轻松创建复杂的 LLM 应用程序,而无需从头开始编写每个交互的代码。 LangChain 特别适合需要对话、顺序逻辑或需要上下文感知推理的复杂任务流的应用程序。
架构
架构主要功能
主要功能from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, WebBaseLoader # 加载 PDFpdf_loader = PyPDFLoader("document.pdf")pdf_docs = pdf_loader.load() # 加载 web 内容web_loader = WebBaseLoader("https://nanonets.com")web_docs = web_loader.load()
有多个预建的 LCEL 链可用:
create_stuff_document_chain create_stuff_document_chain : LLMChain