LlamaIndex et LangChain : quelle différence ?

La RAG fournit aux grands modèles de langage (LLM) les connaissances spécialisées nécessaires pour améliorer la précision et la fonctionnalité des chatbots et autres applications d’intelligence artificielle (IA) qu’ils alimentent. Si LlamaIndex et LangChain ont des cas d’utilisation communs, ils abordent chacun différemment la tâche de création de systèmes RAG. 

Axé sur l’indexation, l’ingestion de données et la récupération d’informations à partir de sources de données textuelles, LlamaIndex est parfaitement adapté aux workflows et applications d’IA simples. Quant à LangChain, son cadre modulaire optimise la création d’un large éventail d’applications de traitement automatique du langage naturel (TAL) et d’IA agentique.

La RAG est une technique qui relie les applications LLM aux sources de données propriétaires. La récupération de données alimentée par la RAG étend la base de connaissances des modèles de machine learning (ML) au-delà de leurs données d’entraînement. La RAG permet aux modèles d’IA générative de puiser dans des connaissances spécialisées, comme les données internes d’une entreprise, qui leur seraient autrement inaccessibles. 

Pour répondre aux requêtes des utilisateurs, les systèmes RAG récupèrent en temps réel les informations pertinentes à partir des sources de données désignées, puis augmentent les capacités génératives des LLM pour améliorer les réponses. Les modèles équipés de fonctionnalités RAG génèrent des réponses plus précises et plus adaptées au contexte. 

Lorsque les contraintes temporelles et budgétaires empêchent de procéder à un réglage fin, la RAG s’impose comme une alternative efficace et pratique, même si les deux techniques peuvent être associées pour améliorer davantage la performance.

LlamaIndex, anciennement connu sous le nom de GPT Index, est un cadre open source élaboré pour l’ingestion, l’indexation et la récupération des données. Disponible en Python et TypeScript, il permet aux utilisateurs de relier LLM et grands jeux de données pour créer des applications de récupération.  

Le principal cas d’utilisation de LlamaIndex est la gestion et l’utilisation des documents. En effet, il exploite la puissance des LLM pour automatiser l’organisation, l’interrogation et la synthèse des documents. En transformant d’immenses jeux de données textuelles en index facilement interrogeables, LlamaIndex rationalise la génération de contenu optimisée par la RAG.

LlamaIndex est structuré autour de plusieurs composants clés : 

• Ingestion de données et LlamaHub

• Indexation des données

• Requête et récupération 

• Post-traitement 

• Synthèse des réponses

L’ingestion de données est la première étape du pipeline RAG de LlamaIndex. Dans LlamaIndex, cette étape est connue sous le nom de chargement de données et consiste à s’appuyer sur des chargeurs de données, ou connecteurs de données, pour récupérer et traiter les données. LlamaIndex prend en charge plus de 160 types de formats de données structurées, semi-structurées et non structurées. 

Lorsqu’ils emploient LlamaIndex pour effectuer des tâches de récupération non couvertes par une seule source de données, les utilisateurs peuvent se tourner vers LlamaHub, un pool de chargeurs de données open source polyvalent, conçu pour répondre à des besoins bien précis. Les utilisateurs de LlamaHub peuvent associer dans le même workflow plusieurs sources de données telles que les API, les bases de données SQL et même Google Workspace. Certains connecteurs LlamaHub prennent en charge même les fichiers audio et vidéo.

Une fois toutes les sources de données connectées, l’étape suivante du workflow LlamaIndex consiste à indexer les données, à savoir les comprendre et les organiser pour être utilisées ultérieurement. LlamaIndex s’appuie sur les plongements pour convertir les données fournies par l’utilisateur en index de données vectoriel interrogeable. Les modèles de plongement sont des algorithmes d’IA qui convertissent les données en vecteurs mathématiques tracés dans une base de données vectorielle multidimensionnelle. 

Le processus d’intégration saisit les relations sémantiques entre les points de données pour améliorer la recherche contextuelle. La requête de l’utilisateur est tout d’abord convertie en plongement. Les moteurs de requête identifient les points de données dont le sens est similaire à celui de la requête, afin d’améliorer la recherche d’informations. 

LlamaIndex permet de composer un index à partir d’autres index pour créer des workflows et des requêtes complexes. Au lieu d’interroger les bases de données vectorielles une par une, les utilisateurs peuvent créer un index combiné pour rendre les requêtes aussi efficaces que possible.

Lors de l’interrogation, la requête de l’utilisateur est également convertie en plongement. Les moteurs de requête identifient les points de données dont le sens est similaire à celui de la requête pour faciliter la recherche d’informations. Pour répondre à la requête, LlamaIndex s’appuie sur le principe de similarité sémantique afin de récupérer les données les plus pertinentes au sein des bases de données vectorielles. 

La fonction de transformation des requêtes de LlamaIndex simplifie les requêtes complexes ou les divise pour en faciliter la gestion. La transformation des requêtes est une technique d’optimisation qui augmente les probabilités que le système RAG trouve les données les plus pertinentes et génère la meilleure réponse possible.

Une fois les données pertinentes récupérées, les segments ou nœuds qui les composent peuvent être reclassés et filtrés pour améliorer davantage la réponse. Le post-traitement des nœuds permet de gérer les sources de données qui nécessitent une structuration et une transformation supplémentaires.

Les données récupérées sont combinées à la requête et au prompt initial, puis transmises au LLM connecté, qui génère ensuite une réponse.

LangChain est un cadre de création d’applications d’IA agentique doté de diverses options modulaires qui permettent aux utilisateurs d’associer les composantes aux workflows les plus complexes. LangChain permet l’importation de tout modèle d’IA générative, ou presque, dont GPT d’OpenAI et Claude d’Anthropic, et met l’accent sur l’automatisation de bout en bout. LangChain prend en charge les bibliothèques Python et JavaScript.

La plateforme LangChain s’articule autour d’une suite de fonctionnalités conçues pour rationaliser le prototypage et la création d’applications d’IA agentique telles que les chatbots et les agents conversationnels. 

• Modèles 

• Modèles de prompts 

• Index 

• Mémoire 

• Outils 

• Chaînes 

• Agents 

• LangSmith et LangServe

L’interface utilisateur standardisée de LangChain simplifie l’interaction avec de nombreux LLM, ainsi que leur utilisation. L’accès aux modèles est généralement obtenu grâce à l’API du fournisseur. Ce service peut être payant. 

Si vous utilisez un modèle de chat, LangChain propose quatre types de messages pour clarifier la communication. HumanMessage représente les messages rédigés par l’humain, et AIMessage désigne les messages du modèle d’IA. SystemMessage est destiné aux instructions données au modèle, tandis que ChatMessage est une option spécialisée qui permet de définir les rôles.

LangChain propose une gamme de modèles de prompt pour simplifier la communication avec les LLM. Les utilisateurs peuvent personnaliser les prompts selon leurs besoins et les recycler d’une application à l’autre. Les modèles de prompt de LangChain sont conçus pour générer des sorties adaptées au contexte à partir des LLM de la chaîne.

À l’instar des autres plateformes RAG, LangChain connecte les LLM aux sources de données externes. Pour ce faire, il crée des indices vectoriels. La bibliothèque de chargeurs de documents de LangChain peut extraire des données à partir de sources externes comme Google Workspaces, d’outils de collaboration en ligne tels que Figma, de contenus Web comme les vidéos YouTube, de diverses bases de données, etc. 

LangChain prend en charge plus de 25 méthodes d’intégration pour convertir et charger ces données dans une base de données vectorielle. Les utilisateurs peuvent diviser les documents en « chunks » pour rendre les requêtes de base de données vectorielle encore plus efficaces.

L’une des caractéristiques les plus remarquables de LangChain est sa capacité de mémoire. LangChain permet aux LLM de se référer aux interactions précédentes et d’ajouter ce contexte aux conversations en cours et ultérieures. Pour gérer la mémoire dans LangChain, les utilisateurs peuvent choisir de conserver les conversations dans leur intégralité, de synthétiser les conversations antérieures, ou de conserver un certain nombre d’échanges parmi les plus récents.

Les outils de LangChain sont des fonctions (par exemple, moteurs de recherche et diverses API), que les modèles peuvent utiliser pour accomplir des tâches dans la chaîne. Par exemple, un modèle qui doit inclure des prévisions météorologiques dans son workflow peut se connecter aux services fournis par une agence de météorologie.

Les chaînes relient les LLM à d’autres outils et rendent possibles des workflows autonomes au sein de LangChain. Si les LLM et les outils sont les objets d’un organigramme, les chaînes sont les flèches et les lignes qui les relient. Les utilisateurs peuvent combiner des chaînes dans un workflow, chaque chaîne pouvant inclure différents modèles de prompt et d’IA, outils et paramètres.

Les agents IA sont des modèles autonomes qui déterminent le plan d’action en fonction des conditions actuelles et de l’entrée qu’ils reçoivent. Au lieu de faire intervenir un humain à chaque étape du processus, comme c’est le cas lorsque l’on interagit avec un chatbot, les agents visent à exécuter l’intégralité des workflows de manière autonome. Les utilisateurs peuvent déployer les agents prédéfinis de LangChain tels quels, ou les personnaliser selon leurs besoins.

LangSmith est la suite d’évaluation de LangChain, tandis que LangServe se charge du déploiement. LangSmith propose diverses fonctions de test et d’optimisation pour aider les utilisateurs à évaluer leurs applications. Les utilisateurs peuvent créer manuellement des jeux de données de test, les compiler à partir du feedback utilisateur, ou les générer grâce aux LLM. 

Après évaluation, les utilisateurs déploient leurs applications grâce à LangServe, qui convertit les chaînes en API. LangSmith peut être associé à LangServe pour assurer une surveillance au fil du temps et se conformer aux normes d’explicabilité de l’IA.

Si LlamaIndex et LangChain permettent tous deux aux utilisateurs de créer des applications LLM compatibles avec la RAG, chacun propose sa propre approche du projet. LlamaIndex s’avère très efficace pour interroger les bases de données et récupérer les informations pertinentes, tandis que LangChain, plus flexible, propose des cas d’utilisation plus variés, surtout lorsque l’on relie plusieurs modèles et outils pour créer des workflows complexes.

LlamaIndex est très adapté aux applications RAG simples, avec un développement plus léger. Précis et efficace, il récupère les données en s’appuyant sur leur pertinence sémantique. Ses points forts sont les suivants : 

• Applications de recherche et de récupération : LlamaIndex propose un stockage efficace des données et s’appuie sur la similarité sémantique pour assurer leur récupération, ce qui le rend particulièrement adapté aux applications RAG rationalisées. Parmi ses cas d’utilisation, citons les systèmes de référence internes et la gestion des connaissances en entreprise. 

• Rapidité et précision : grâce à ses algorithmes de recherche avancés, LlamaIndex est optimisé pour récupérer les données avec précision et efficacité. 

• Développement d’applications minimal et rationalisé : l’orientation étroite de LlamaIndex favorise un processus de création d’applications efficace. Les utilisateurs peuvent produire des applications RAG en un rien de temps. 

• Documents hiérarchiques : LlamaIndex est adapté aux projets à forte teneur en texte, comme la mise en œuvre d’un système de gestion des connaissances au sein d’une entreprise pour laquelle la hiérarchie des documents est primordiale.

Alliant personnalisation et polyvalence, LangChain permet un plus large éventail de cas d’utilisation. Les utilisateurs peuvent associer plusieurs modèles et outils pour répondre aux besoins de leurs projets, le tout à l’aide d’une seule et même interface utilisateur. 

Avantages de LangChain : 

• Cas d’utilisation diversifiés : LangChain est un bac à sable regroupant LLM, outils et intégrations que les utilisateurs peuvent associer pour répondre aux exigences de leur projet. 

• Sources de données multimodales : si LlamaIndex peut prendre en charge les images et le texte, LangChain s’avère bien plus polyvalent. Les applications créées dans LangChain peuvent charger des données à partir de vidéos en ligne et d’API, mais aussi d’images et de fichiers PDF. 

• Contrôle granulaire : grâce à son approche par briques de la création d’applications, LangChain donne aux utilisateurs un contrôle total sur les fonctionnalités, et ce à chaque étape de chaque chaîne du processus. 

• Maintien du contexte : grâce aux fonctionnalités avancées de gestion de la mémoire que propose LangChain, les applications créées à l’aide de ce dernier peuvent se référer aux interactions précédentes et assurer des conversations plus longues avec la même précision. 

• Requêtes et structures de données complexes : LlamaIndex se concentre sur la similarité sémantique, tandis que LangChain permet aux utilisateurs de combiner diverses techniques de recherche, par exemple en ajoutant la recherche par mot-clé. En outre, il gère plus efficacement les structures de données complexes grâce à son interface modulaire, son support multimodal et ses nombreuses intégrations.