Alternative a LangChain: framework flessibili e specializzati per lo sviluppo dell'AI

Chi lavora con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ha probabilmente incontrato LangChain, un framework open source ampiamente utilizzato e progettato per semplificare lo sviluppo di applicazioni basate su LLM. LangChain semplifica la creazione di applicazioni di intelligenza artificiale (AI) fornendo elementi costitutivi già pronti che gli sviluppatori possono utilizzare per connettere gli LLM con fonti di dati del mondo reale. Invece di codificare manualmente queste integrazioni, gli sviluppatori possono utilizzare moduli predefiniti per procedere rapidamente.

LangChain è particolarmente utile per le applicazioni che si basano sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come:

• AI conversazionale: chatbot che rispondono in modo intelligente utilizzando l'AI generativa, come GPT-4 o altri trasformatori.
• Retrieval-augmented generation (RAG): sistemi di AI che combinano conoscenze LLM pre-addestrate con il recupero dei dati in tempo reale.
• Agenti AI autonomi: agenti che prendono decisioni, automatizzano i workflow e interagiscono con strumenti esterni come le application programming interface (API) e i database.

Gli esempi includono un chatbot di supporto clienti che estrae dati in tempo reale dalla knowledge base di un'azienda, un assistente legale AI che recupera una giurisprudenza specifica da un database o un agente AI che programma riunioni e prenota voli per gli utenti.

Uno dei principali vantaggi di LangChain è il suo approccio strutturato. Anziché scrivere integrazioni personalizzate da zero, gli sviluppatori possono utilizzare modelli e moduli predefiniti per connettere gli LLM con diversi strumenti. Questo framework predefinito è utile per gli sviluppatori che desiderano creare applicazioni rapidamente, senza immergersi nelle complessità dell'orchestrazione LLM, del fine-tuning o del recupero dei dati di basso livello.

Sebbene LangChain sia potente, introduce diverse problematiche che possono rendere lo sviluppo di un LLM più complesso del necessario.

I moduli e i workflow predefiniti di LangChain creano un ambiente di sviluppo strutturato, a volte sacrificando la personalizzazione. Gli sviluppatori che preferiscono l'accesso diretto alle API o necessitano di un controllo dettagliato su modelli di prompt, connettori di dati e pipeline NLP potrebbero trovare l'approccio di LangChain limitante.

Ad esempio, un team che lavora su modelli finanziari di AI potrebbe necessitare di un controllo preciso sulle fonti di dati, sulla logica di elaborazione e sulle tecniche di riepilogo. Il team potrebbe preferire l'integrazione diretta con database vettoriali piuttosto che affidarsi alla pipeline di recupero predefinita di LangChain. Uno strumento di riepilogo personalizzato potrebbe necessitare di trasformatori specializzati che elaborino il testo in un formato unico. Con LangChain, l'integrazione di tali modelli AI personalizzati potrebbe richiedere livelli di astrazione aggiuntivi, aumentando la complessità anziché semplificare l'attività.

Alcuni sviluppatori preferiscono framework che consentano di definire il workflow piuttosto che utilizzare catene e moduli predefiniti. Questa flessibilità è importante per i team AI che lavorano su nuove architetture che richiedono una profonda integrazione con le piattaforme esistenti.

Lo sviluppo di app LLM richiede sperimentazione, soprattutto quando si perfezionano i modelli, si modifica la logica di risposta alle domande o si migliorano i workflow di generazione di testo. L'architettura strutturata di LangChain può rendere difficile l'iterazione rapida, poiché le modifiche spesso richiedono aggiustamenti a più componenti interconnessi.

Questa mancanza di flessibilità può rallentare l'innovazione per le startup o i team di ricerca che devono sviluppare rapidamente prototipi delle applicazioni di AI.

Non tutte le applicazioni basate sull'AI richiedono un'orchestrazione complessa. Spesso sono sufficienti semplici chiamate API a OpenAI, Hugging Face o Anthropic. LangChain introduce livelli aggiuntivi che, sebbene applicabili in alcuni contesti, possono complicare inutilmente i workflow di sviluppo di base.

Ad esempio, uno sviluppatore che crea un chatbot potrebbe necessitare solo di uno script Python che richiama l'API GPT-4, un database per memorizzare le interazioni degli utenti e una semplice pipeline NLP per l'elaborazione delle risposte. I modelli integrati di LangChain per queste attività sono utili ma non sempre necessari. Alcuni sviluppatori preferiscono alternative leggere che consentono loro di lavorare direttamente con le API LLM senza sovraccarichi aggiuntivi.

Molti sviluppatori stanno cercando di esplorare framework alternativi che diano priorità alla flessibilità, alla prototipazione più rapida e alla perfetta integrazione nelle architetture software esistenti. Tuttavia, lo strumento giusto dipende dal tipo di applicazione da creare, dal livello di personalizzazione richiesto e dal workflow preferito dallo sviluppatore.

Molte aziende dispongono già di pipeline di AI, database e integrazioni API. L'uso di un framework che impone una nuova struttura del workflow può ostacolare i team di sviluppo anziché aumentarne l'efficienza.

Ad esempio, un team che sta già utilizzando TensorFlow per il fine-tuning e PyTorch per l'inferenza potrebbe preferire un framework che si integri con lo stack di machine learning (ML) esistente piuttosto che adottare i moduli predefiniti di LangChain.

La migliore alternativa a LangChain dipende dalla problematica specifica che uno sviluppatore sta cercando di risolvere. Alcuni strumenti si concentrano sul prompt engineering, mentre altri ottimizzano il recupero dei dati, i workflow dell'agente AI o l'orchestrazione LLM. Ecco alcune categorie di sviluppo LLM e gli strumenti che meglio le gestiscono:

Il prompt engineering è la base dell'ottimizzazione degli LLM, che determina l'efficacia con cui un modello interpreta e genera testo. I prompt mal strutturati producono risposte incoerenti o irrilevanti, mentre i prompt ben progettati aumentano al massimo l'accuratezza, la coerenza e l'efficienza delle attività.

LangChain fornisce il prompt chaining di base, mentre alcuni strumenti alternativi offrono una personalizzazione più profonda, così come controllo della versione e ambienti che supportano meglio la sperimentazione.

Alternative al prompt engineering:

• Vellum AI: un parco giochi di prompt engineering con test integrati, controllo delle versioni e confronto A/B. È ideale per gli sviluppatori che devono perfezionare prompt su larga scala.
• Mirascope: incoraggia l'inserimento dei prompt all'interno della base di codice, garantendo la riproducibilità e workflow NLP strutturati.
• Guidance: consente agli utenti di limitare glig output dei prompt utilizzando espressioni regolari (regex) e grammatiche prive di contesto (CFG). È ideale per controllare le risposte generate dagli LLM.

Perché non LangChain?

La gestione dei prompt di LangChain non è ottimizzata per la messa a punto iterativa e per i test strutturati. Gli sviluppatori che desiderano un maggiore controllo sui modelli di prompt personalizzabili potrebbero trovare Vellum AI o Guidance più efficaci.

Gli LLM non sono perfetti, poiché richiedono debug, test e ottimizzazione continui per produrre risultati accurati e affidabili. Gli sviluppatori che devono eseguire il fine-tuning dei modelli AI o garantire prestazioni prive di errori spesso trovano limitante l'approccio black box di LangChain.

Alternative per il debug e il fine-tuning:

• Galileo: si concentra sull'osservabilità, sull'analisi degli errori e sulla messa a punto dei workflow. Fornisce insight sulla qualità dei dati e sui rallentamenti delle prestazioni.
• Mirascope: supporta l'estrazione di dati strutturati e il debug dei prompt, semplificando il monitoraggio del comportamento dei prompt tra le diverse versioni.

Perché non LangChain?

LangChain astrae il debugging, rendendo difficile individuare e risolvere i problemi i relativi ai prompt, ai connettori di dati o alle risposte dell'AI. Galileo offre una visibilità dettagliata degli errori LLM e delle incongruenze dei set di dati.

Gli agenti AI fungono da intermediari intelligenti, favorendo un processo decisionale autonomo basato sull'input dell'utente. Sebbene LangChain offra l'esecuzione di attività basata su agenti, gli sviluppatori che desiderano una maggiore flessibilità spesso preferiscono framework di agenti più specializzati.

Alternative per gli agenti AI:

• AutoGPT: una piattaforma di AI open source che crea agenti AI completamente autonomi in grado di raccogliere informazioni, prendere decisioni ed eseguire workflow in più fasi senza l'input diretto dell'utente.
• AgentGPT: una piattaforma di agente AI basata su browser che consente agli utenti di creare e implementare agenti AI orientati alle attività in tempo reale.
• MetaGPT: un framework multiagente open source che simula un team di sviluppo software, suddividendo gli obiettivi in analisi della concorrenza, storie degli utenti e modelli.
• Grip Tape: un framework di agenti basato su Python per la gestione di attività di AI di lunga durata con monitoraggio strutturato delle dipendenze.

Perché non LangChain?

Il framework di esecuzione degli agenti di LangChain è rigido e richiede agli sviluppatori di conformarsi a modelli predefiniti. AutoGPT e AgentGPT offrono una maggiore personalizzazione per gli agenti AI autonomi, mentre MetaGPT si concentra sulla collaborazione strutturata tra più agenti.

Via via che le applicazioni di AI diventano più complesse, gli sviluppatori necessitano spesso dell'orchestrazione degli LLM, ovvero la capacità di coordinare più modelli AI, API, set di dati e workflow in un unico workflow.

Sebbene LangChain offra un framework modulare per concatenare diversi componenti LLM, molti sviluppatori desiderano un maggiore controllo sul modo in cui i dati fluiscono nelle loro applicazioni.

Alternative per l'orchestrazione e l'automazione degli LLM:

• LlamaIndex: un framework di orchestrazione dei dati open source specializzato in RAG, che consente agli sviluppatori di indicizzare e interrogare dati strutturati e non strutturati per le applicazioni di AI. Include efficaci connettori di dati per l'integrazione di varie fonti, come database, API, PDF e knowledge base aziendali.
• Haystack: un framework NLP open source progettato per creare applicazioni basate su LLM, come strumenti di ricerca intelligenti, chatbot e sistemi RAG. Il suo approccio basato sulla pipeline consente la perfetta integrazione di diversi modelli AI.
• Flowise AI: una piattaforma low-code o no-code che fornisce un'interfaccia visiva per la creazione di prototipi e la distribuzione di applicazioni LLM. Consente agli sviluppatori di creare workflow di AI modulari utilizzando strumenti drag and drop, rendendo più accessibile lo sviluppo dell'AI .

Perché non LangChain?

LangChain è basato su strutture di concatenamento predefinite, che potrebbero sembrare rigide agli sviluppatori che necessitano di app LLM personalizzabili con automazione del workflow. LlamaIndex è utile per le applicazioni ad alto contenuto di dati, mentre Flowise AI è ideale per gli sviluppatori che preferiscono un approccio visivo e no-code.

Gli LLM non lavorano in modo isolato e spesso devono accedere a fonti di dati esterne per migliorare le proprie risposte. Indipendentemente dal fatto che vogliano creare sistemi di risposta alle domande, chatbot o strumenti di riepilogo, gli sviluppatori necessitano di modi efficienti per memorizzare, recuperare ed elaborare le informazioni pertinenti. LangChain offre integrazioni per database vettoriali, tuttavia molte soluzioni alternative offrono maggiore efficienza e scalabilità.

Alternative per il recupero dei dati e l'integrazione delle informazioni:

• Milvus e Weaviate: database vettoriali appositamente creati che memorizzano e recuperano gli embedding in modo efficiente, migliorando la ricerca semantica e le pipeline RAG. Questi strumenti ottimizzano l'accuratezza della generazione di testo assicurando che gli LLM facciano riferimento al contesto pertinente.
• Database SQL e NoSQL: database relazionali e non relazionali tradizionali che offrono gestione dei dati strutturata, il che li rende potenti alternative per organizzare input di AI recuperati.
• Amazon Kendra: un robusto sistema di ricerca enterprise che migliora le risposte generate dall'AI connettendosi a repository di documenti interni, wiki e set di dati strutturati.
• Instructor e Mirascope: strumenti che si concentrano sull'estrazione dei dati e che consentono agli LLM di generare formati di output strutturati, come i modelli JSON e Pydantic.

Perché non LangChain?

I retriever integrati di LangChain funzionano bene per le applicazioni di base, tuttavia Milvus e Weaviate offrono funzionalità di ricerca e recupero più rapidi per lo storage vettoriale scalabile. Amazon Kendra è una valida alternativa per lo sviluppo dell'AI enterprise, mentre Instructor e Mirascope semplificano l'estrazione di dati strutturati dalle risposte LLM.

Alcuni sviluppatori preferiscono l'accesso diretto ai modelli AI piuttosto che utilizzare framework come LangChain. Questo approccio riduce i livelli di astrazione e fornisce un maggiore controllo sulle interazioni dei modelli, garantendo tempi di risposta più rapidi e un comportamento personalizzabile dell'AI.

Alternative per l'accesso diretto agli LLM:

• API OpenAI, Anthropic, Hugging Face: i fornitori di modelli AI diretti consentono agli sviluppatori di lavorare senza i vincoli di un framework open source come LangChain.
• BLOOM, LLama, Flan-T5: modelli open source basati su trasformatori disponibili su Hugging Face, che offrono trasparenza e funzionalità di fine-tuning.
• Google PaLM: un modello NLP ad alte prestazioni che compete con GPT-4, ideale per la generazione di testo e la sintesi avanzate.

Perché non LangChain?

LangChain astrae le chiamate API, semplificando alcune attività e riducendo il controllo sulle interazioni LLM dirette. Gli sviluppatori che desiderano la flessibilità completa a livello di input dei dati, formattazione delle risposte e prompt potrebbero preferire di lavorare direttamente con i modelli AI utilizzando API o alternative open source.

Per le aziende che cercano soluzioni di intelligenza artificiale completamente gestite, ci sono alternative a LangChain che forniscono ambienti integrati per la creazione, l'implementazione e il ridimensionamento di applicazioni con tecnologia AI. Queste piattaforme combinano ML, analisi dei dati e NLP con funzionalità di sicurezza e conformità di livello aziendale.

Alternative per lo sviluppo dell'AI enterprise:

• IBM watsonx: un toolkit AI completo che consente la personalizzazione, la messa a punto e la distribuzione degli LLM. Si integra con fonti di dati esterne e supporta la generazione di testo, il riepilogo e le applicazioni di risposta alle domande.
• Amazon Bedrock: un servizio di AI gestito che semplifica la distribuzione di applicazioni basate su LLM su larga scala, in particolare in ambienti AWS.
• Amazon SageMaker JumpStart: un hub di apprendimento automatico con modelli di AI predefiniti che gli sviluppatori possono implementare rapidamente per applicazioni basate sull'AI.
• Microsoft Azure AI: una piattaforma basata su cloud che offre hosting degli LLM, ottimizzazione dei modelli e orchestrazione del workflow per l'automazione basata su AI.

Perché non LangChain?

LangChain è un'applicazione open source pensata per gli sviluppatori. Le piattaforme di AI enterprise come IBM watsonx e Microsoft Azure AI offrono soluzioni di AI end-to-end con funzionalità integrate di sicurezza, scalabilità e integrazione aziendale.

• Se dai priorità al prompt engineering: usa Vellum AI, Mirascope o Guidance.
• Se hai necessiti di fine-tuning e debug: considera Galileo per l'osservabilità dell'AI.
• Se stai sviluppando agenti AI autonomi: dai un'occhiata ad AutoGPT, MetaGPT o Grip Tape.
• Se devi orchestrare il workflow: prova LlamaIndex, Haystack o Flowise AI.
• Se lavori con il recupero dati: usa Milvus, Weaviate o Instructor.
• Se preferisci l'accesso diretto alle API: scegli OpenAI, Hugging Face o Google PaLM.
• Se lavori in un contesto aziendale: prova IBM Watsonx, Amazon Bedrock o Azure AI.