Alternatif LangChain: Kerangka kerja yang fleksibel dan khusus untuk pengembangan AI

Jika Anda bekerja dengan model bahasa besar (LLM), Anda mungkin pernah menemukan LangChain, kerangka kerja sumber terbuka yang banyak digunakan yang dirancang untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi yang didukung LLM. LangChain menyederhanakan pembuatan aplikasi kecerdasan buatan (AI) dengan menyediakan blok bangunan siap pakai yang dapat digunakan pengembang untuk menghubungkan LLM dengan sumber data dunia nyata. Alih-alih menjalankan pengodean integrasi ini secara manual, pengembang dapat menggunakan modul bawaan untuk berjalan dengan cepat.

LangChain sangat berguna untuk aplikasi yang mengandalkan pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti:

• Conversational AI: Chatbot yang merespons secara cerdas dengan menggunakan AI generatif seperti GPT-4 atau transformator lainnya.
• Generasi dengan dukungan pengambilan data (RAG): Sistem AI yang menggabungkan pengetahuan LLM yang telah dilatih sebelumnya dengan pengambilan data waktu nyata.
• Agen AI otonom: Agen yang membuat keputusan, mengotomatiskan alur kerja, dan berinteraksi dengan alat eksternal seperti antarmuka pemrograman aplikasi (API) dan database.

Contohnya termasuk chatbot dukungan pelanggan yang mengambil data real-time dari basis pengetahuan perusahaan, asisten hukum AI yang mengambil hukum kasus tertentu dari database atau agen AI yang menjadwalkan rapat dan memesan penerbangan untuk pengguna.

Salah satu keuntungan utama LangChain adalah pendekatan terstrukturnya. Alih-alih menyusun integrasi khusus dari awal, pengembang dapat menggunakan templat dan modul bawaan untuk menghubungkan LLM dengan alat yang berbeda. Kerangka kerja yang telah dibuat sebelumnya ini bermanfaat bagi pengembang yang ingin membangun aplikasi dengan cepat tanpa harus menyelami kompleksitas orkestrasi LLM, melakukan penyempurnaan, atau pengambilan data tingkat rendah.

Kendati LangChain sangat kuat, sistem ini memiliki sejumlah tantangan yang dapat membuat pengembangan LLM lebih kompleks dari yang diperlukan.

Modul dan alur kerja yang telah ditentukan sebelumnya dari LangChain menciptakan lingkungan pengembangan yang terstruktur, terkadang dengan mengorbankan kemampuan penyesuaian. Pengembang yang lebih memilih akses APIlangsung atau membutuhkan kontrol terperinci atas prompt, konektor data, dan pipeline NLP mungkin menemukan keterbatasan pendekatan LangChain.

Misalnya, tim yang bekerja pada model AI keuangan mungkin memerlukan kontrol yang tepat atas sumber data, logika pemrosesan, dan teknik ringkasan. Mereka mungkin lebih memilih integrasi langsung dengan penyimpanan vektor daripada mengandalkan pipeline pengambilan default LangChain. Alat ringkasan khusus mungkin memerlukan transformator khusus yang memproses teks dalam format yang unik. Dengan LangChain, integrasi model AI khusus semacam itu mungkin memerlukan lapisan abstraksi ekstra, yang meningkatkan kompleksitas dibandingkan menyederhanakan tugas.

Beberapa pengembang lebih memilih kerangka kerja yang memungkinkan mereka menentukan alur kerja mereka alih-alih menggunakan rantai dan modul yang sudah ditentukan sebelumnya. Fleksibilitas ini penting bagi tim AI yang bekerja pada arsitektur baru yang membutuhkan integrasi mendalam dengan platform yang sudah ada.

Mengembangkan aplikasi LLM membutuhkan eksperimen, terutama ketika menyempurnakan model, mengubah logika jawaban pertanyaan, atau meningkatkan alur kerja pembuatan teks. Arsitektur terstruktur LangChain dapat mempersulit iterasi yang cepat, karena perubahan sering kali memerlukan penyesuaian pada beberapa komponen yang saling berhubungan.

Kurangnya fleksibilitas ini dapat memperlambat inovasi untuk startup atau tim peneliti yang perlu membuat prototipe aplikasi AI dengan cepat.

Tidak setiap aplikasi yang didorong oleh AI membutuhkan orkestrasi yang kompleks. Panggilan API sederhana ke OpenAI, Hugging Face atau Anthropic seringkali cukup. LangChain memperkenalkan lapisan tambahan yang, meskipun dapat diterapkan dalam beberapa konteks, dapat memperumit alur kerja pengembangan dasar yang tidak perlu.

Misalnya, pengembang yang membuat chatbot yang didukung GPT-4 mungkin hanya membutuhkan skrip Python yang memanggil API GPT-4, database untuk menyimpan interaksi pengguna, dan pipeline NLP sederhana untuk memproses respons. Templat bawaan LangChain untuk tugas-tugas ini sangat membantu tetapi tidak selalu diperlukan. Beberapa pengembang lebih memilih alternatif ringan yang memungkinkan mereka bekerja langsung dengan API LLM tanpa biaya tambahan.

Banyak pengembang ingin menjelajahi kerangka kerja alternatif yang memprioritaskan fleksibilitas, pembuatan prototipe yang lebih cepat, dan integrasi yang mulus ke dalam arsitektur perangkat lunak yang sudah ada. Namun, alat yang tepat tergantung pada jenis aplikasi yang sedang dibangun, tingkat penyesuaian yang diperlukan, dan alur kerja yang dipilih pengembang.

Banyak perusahaan memiliki pipeline AI, database, dan integrasi API. Menggunakan kerangka kerja yang memaksa struktur alur kerja baru dapat mengganggu tim pengembangan alih-alih meningkatkan efisiensi.

Misalnya, tim yang sudah menggunakan TensorFlow untuk proses penyempurnaan dan PyTorch untuk inferensi mungkin lebih memilih kerangka kerja yang terintegrasi dengan tumpukan machine learning (ML) yang ada dibandingkan mengadopsi modul bawaan LangChain.

Alternatif LangChain terbaik tergantung pada tantangan spesifik yang coba diselesaikan oleh pengembang. Beberapa alat berfokus pada rekayasa prompt, sementara yang lain mengoptimalkan pengambilan data, alur kerja agen AI, atau orkestrasi LLM. Berikut adalah beberapa kategori LLM yang berbeda dan alat yang terbaik untuk menanganinya:

Rekayasa prompt adalah dasar dari optimasi LLM, yang menentukan seberapa efektif sebuah model menafsirkan dan menghasilkan teks. Prompt yang tidak terstruktur dengan baik akan menghasilkan respons yang tidak konsisten atau tidak relevan, sementara prompt yang dirancang dengan baik akan memaksimalkan akurasi, koherensi, dan efisiensi tugas.

LangChain menyediakan prompt chaining dasar, tetapi alat bantu alternatif menawarkan kustomisasi yang lebih dalam, kontrol versi, dan lingkungan yang ramah eksperimen.

Alternatif untuk rekayasa prompt:

• Vellum AI: Arena permainan rekayasa prompt dengan pengujian bawaan, pembuatan versi, dan perbandingan A/B. Sangat ideal untuk pengembang yang perlu menyempurnakan prompt dalam skala besar.
• Mirascope: Mendorong prompt kolokasi dalam basis kode, yang memastikan reproduktivitas dan alur kerja NLP yang terstruktur.
• Panduan: Memungkinkan pengguna untuk membatasi output prompt dengan menggunakan ekspresi reguler (regular expressions atau regex) dan tata bahasa bebas konteks (CFG). Sangat ideal untuk mengontrol respons yang dihasilkan LLM.

Mengapa tidak memilih LangChain?

Penanganan prompt LangChain tidak dioptimalkan untuk penyempurnaan berulang dan pengujian terstruktur. Pengembang yang menginginkan kontrol lebih besar atas templat prompt yang dapat disesuaikan mungkin mendapati bahwa Vellum AI atau Guidance lebih efektif.

LLM tidak sempurna; Mereka memerlukan debugging, pengujian, dan optimalisasi berkelanjutan untuk mendapatkan hasil yang akurat dan andal. Pengembang yang bekerja untuk menyempurnakan model AI atau memastikan kinerja bebas dari kesalahan sering kali merasa bahwa pendekatan kotak hitam LangChain sangatlah terbatas.

Alternatif untuk debugging dan fine-tuning:

• Galileo: Berfokus pada observabilitas LLM, analisis kesalahan, dan alur kerja penyempurnaan. Ini memberikan insight tentang kualitas data dan hambatan kinerja.
• Mirascope: Mendukung ekstraksi data terstruktur dan debugging cepat, sehingga pelacakan prompt di berbagai versi menjadi lebih mudah.

Mengapa tidak memilih LangChain?

LangChain melakukan abstraksi debugging, sehingga sulit untuk menentukan dan menyelesaikan masalah dalam perilaku prompt, konektor data, atau respons AI. Galileo memberikan visibilitas terperinci ke dalam kesalahan LLM dan inkonsistensi kumpulan data.

Agen AI bertindak sebagai perantara cerdas, yang memungkinkan pengambilan keputusan otonom berdasarkan input pengguna. Meskipun LangChain menyediakan eksekusi tugas berbasis agen, pengembang yang mencari fleksibilitas yang lebih besar sering kali lebih memilih kerangka kerja agen yang lebih khusus.

Alternatif untuk agen AI:

• AutoGPT: Platform AI sumber terbuka yang menciptakan agen AI yang sepenuhnya otonom yang mampu mengumpulkan informasi, mengambil keputusan, dan menjalankan alur kerja multilangkah tanpa input pengguna secara langsung.
• AgentGPT: Platform agen AI berbasis browser yang memungkinkan pengguna untuk membuat dan menggunakan agen AI berbasis tugas dalam waktu nyata.
• MetaGPT: Kerangka kerja multiagen sumber terbuka yang menyimulasikan tim pengembangan perangkat lunak, menguraikan tujuan menjadi analisis kompetitif, cerita pengguna, dan maket.
• Grip Tape: Kerangka kerja agen berbasis Python untuk mengelola tugas-tugas AI yang sudah berjalan lama dengan pelacakan ketergantungan terstruktur.

Mengapa tidak memilih LangChain?

Kerangka kerja eksekusi agen LangChain bersifat kaku, yang mengharuskan pengembang untuk menyesuaikan diri dengan templat yang telah dibuat sebelumnya. AutoGPT dan AgentGPT menyediakan lebih banyak penyesuaian untuk agen AI otonom, sementara MetaGPT berfokus pada kolaborasi multiagen terstruktur.

Seiring semakin kompleksnya aplikasi AI, pengembang sering kali membutuhkan orkestrasi LLM—kemampuan untuk mengoordinasikan berbagai model AI, API, kumpulan data, dan alat dalam satu alur kerja.

Sementara LangChain menawarkan kerangka kerja modular untuk merangkai komponen LLM yang berbeda, banyak pengembang mencari kontrol yang lebih besar atas bagaimana data mengalir melalui aplikasi mereka.

Alternatif untuk orkestrasi dan otomatisasi LLM:

• LlamaIndex: Kerangka kerja orkestrasi data sumber terbuka yang mengkhususkan diri dalam RAG, memungkinkan pengembang untuk mengindeks dan menanyakan data terstruktur dan tidak terstruktur untuk aplikasi AI. Ini mencakup konektor data yang kuat untuk mengintegrasikan berbagai sumber, seperti basis data, API, PDF, dan basis pengetahuan perusahaan.
• Haystack: Kerangka kerja NLP sumber terbuka yang dirancang untuk membangun aplikasi dengan dukungan LLM, seperti alat pencarian cerdas, chatbot, dan sistem RAG. Pendekatan yang digerakkan oleh pipeline memungkinkan integrasi yang mulus dari berbagai model AI.
• Flowise AI: Platform kode rendah atau no-code yang menyediakan antarmuka visual untuk membuat prototipe dan menerapkan aplikasi LLM. Hal ini memungkinkan pengembang untuk membuat alur kerja AI modular dengan menggunakan seret dan lepas, membuat pengembangan AI lebih mudah diakses.

Mengapa tidak memilih LangChain?

LangChain dibangun di sekitar struktur rantai yang telah ditentukan sebelumnya, yang mungkin terasa kaku bagi pengembang yang membutuhkan aplikasi LLM yang dapat disesuaikan dengan otomatisasi alur kerja yang disesuaikan. LlamaIndex berguna untuk aplikasi dengan banyak data, sementara Flowise AI sangat ideal untuk pengembang yang lebih memilih pendekatan visual no-code.

LLM tidak bekerja secara terpisah—LLM sering kali membutuhkan akses ke sumber data eksternal untuk meningkatkan respons mereka. Baik dalam membangun sistem penjawab pertanyaan, chatbot, atau alat bantu rangkuman, pengembang membutuhkan cara yang efisien untuk menyimpan, mengambil, dan memproses informasi yang relevan. LangChain menyediakan integrasi untuk penyimpanan vektor dan database, tetapi banyak solusi alternatif menawarkan efisiensi dan skalabilitas yang lebih besar.

Alternatif untuk pengambilan data dan integrasi pengetahuan:

• Milvus dan Weaviate: Basis data vektor yang dibuat khusus yang menanamkan dan menyimpan penyematan secara efisien, meningkatkan pencarian semantik dan saluran RAG. Alat-alat ini mengoptimalkan akurasi pembuatan teks dengan memastikan LLM merujuk pada konteks yang relevan.
• Database SQL dan NoSQL: Database relasional dan non-relasional tradisional yang menawarkan manajemen data terstruktur, menjadikannya alternatif yang kuat untuk mengatur input AI yang diambil.
• Amazon Kendra: Sistem pencarian perusahaan yang kuat yang meningkatkan respons yang dihasilkan AI dengan menghubungkan ke repositori dokumen internal, wiki, dan kumpulan data terstruktur.
• Instructor dan Mirascope: Alat bantu yang berfokus pada ekstraksi data, yang memungkinkan LLM menghasilkan format terstruktur seperti model JSON dan Pydantic.

Mengapa tidak memilih LangChain?

Retriever bawaan LangChain bekerja dengan baik untuk aplikasi dasar, tetapi Milvus dan Weaviate menawarkan pencarian dan pengambilan yang lebih cepat untuk penyimpanan vektor yang dapat diskalakan. Amazon Kendra adalah alternatif yang kuat untuk pengembangan AI perusahaan, sementara Instructor dan Mirascope menyederhanakan ekstraksi data terstruktur dari respons LLM.

Beberapa pengembang lebih suka akses langsung ke model AI daripada menggunakan kerangka kerja middleware seperti LangChain. Pendekatan ini mengurangi lapisan abstraksi dan memberikan kontrol yang lebih besar atas interaksi model, yang memastikan waktu respons lebih cepat dan perilaku AI yang dapat disesuaikan.

Alternatif untuk akses LLM langsung:

• OpenAI, Anthropic, Hugging Face API: Penyedia model AI langsung memungkinkan pengembang untuk bekerja tanpa kendala kerangka kerja sumber terbuka seperti LangChain.
• BLOOM, LLama, Flan-T5: Model berbasis transformator sumber terbuka yang tersedia di Hugging Face, memberikan transparansi dan kemampuan penyempurnaan.
• Google PaLM: Model NLP dengan kinerja tinggi yang bersaing dengan GPT-4, ideal untuk pembuatan teks dan peringkasan tingkat lanjut.

Mengapa tidak memilih LangChain?

LangChain mengabstraksi panggilan API, yang menyederhanakan beberapa tugas dan mengurangi kontrol atas interaksi LLM langsung. Pengembang yang mencari fleksibilitas penuh atas input data, format respons, dan prompt mungkin lebih suka bekerja langsung dengan model AI dengan menggunakan API atau alternatif sumber terbuka.

Untuk perusahaan yang mencari solusi AI yang dikelola sepenuhnya, ada alternatif untuk LangChain yang menyediakan lingkungan terintegrasi untuk membangun, menerapkan, dan menskalakan aplikasi didukung AI. Platform ini menggabungkan kemampuan ML, analisis data, dan NLP dengan fitur keamanan dan kepatuhan kelas perusahaan.

Alternatif untuk pengembangan AI perusahaan:

• IBM watsonx™: Toolkit AI komprehensif yang memungkinkan penyesuaian, penyempurnaan, dan penerapan LLM. Terintegrasi dengan sumber data eksternal dan mendukung aplikasi pembuatan teks, peringkasan, dan tanya jawab.
• Amazon Bedrock: Layanan AI yang dikelola yang menyederhanakan menerapkan aplikasi yang didukung LLM dalam skala besar, khususnya di lingkungan AWS.
• Amazon SageMaker JumpStart: Pusat machine learning dengan model AI siap pakai yang dapat dengan cepat digunakan oleh pengembang untuk aplikasi yang didukung AI.
• Microsoft Azure AI: Platform berbasis cloud yang menawarkan hosting LLM, penyempurnaan model, dan orkestrasi alur kerja untuk otomatisasi yang didukung AI.

Mengapa tidak memilih LangChain?

LangChain adalah aplikasi sumber terbuka yang pertama bagi pengembang. Platform Enterprise AI seperti IBM watsonx dan Microsoft Azure AI menawarkan solusi AI menyeluruh dengan keamanan bawaan, skalabilitas, dan kemampuan integrasi bisnis.

• Jika Anda memprioritaskan rekayasa prompt: Gunakan Vellum AI, Mirascope atau Guidance.
• Jika Anda memerlukan penyempurnaan dan debugging: Pertimbangkan Galileo untuk observabilitas AI.
• Jika Anda membangun agen AI otonom: Coba AutoGPT, MetaGPT, atau Grip Tape.
• Jika Anda membutuhkan orkestrasi alur kerja: Coba LlamaIndex, Haystack atau Flowise AI.
• Jika Anda bekerja dengan pengambilan data: Gunakan Milvus, Weaviate, atau Instruktur.
• Jika Anda lebih suka akses API langsung: Bekerja dengan OpenAI, Hugging Face, atau Google PaLM.
• Jika Anda berada dalam pengaturan perusahaan: Coba IBM watsonx, Amazon Bedrock, atau Azure AI.