LlamaIndex e LangChain: qual è la differenza?

RAG fornisce ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) conoscenze specifiche del dominio per aumentare la precisione e l'utilità dei chatbot e delle altre app di intelligenza artificiale (AI) che alimentano. Sebbene LlamaIndex e LangChain abbiano casi d'uso sovrapposti, affrontano il compito di creazione dei sistemi RAG in modi diversi. 

LlamaIndex si concentra sull'indicizzazione, la data ingestion e il recupero di informazioni da fonti di dati basate su testo, rendendolo ideale per workflow più semplici e applicazioni AI dirette. Nel frattempo, il framework di LangChain eccelle nella creazione di un'ampia gamma di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e agentic AI.

La RAG è una tecnica che collega le applicazioni LLM con fonti di dati proprietarie. Il recupero dei dati basato su RAG espande la base di conoscenze di un modello di apprendimento automatico (ML) oltre i dati di addestramento. La RAG offre ai modelli di AI generativa l'accesso a conoscenze specifiche del dominio, come i dati interni di un'organizzazione, che altrimenti mancherebbero. 

I sistemi RAG rispondono alle domande degli utenti recuperando le informazioni pertinenti da fonti di dati designate in tempo reale, quindi aumentando le funzionalità generative del LLM per risposte migliori. I modelli dotati di RAG generano risposte più accurate con un grado più elevato di rilevanza contestuale. 

Quando i vincoli di tempo e costi impediscono lunghi processi di messa a punto, la RAG può essere un'alternativa efficiente e conveniente, sebbene le due tecniche possano essere combinate per prestazioni ancora più elevate.

LlamaIndex, precedentemente noto come GPT Index, è un framework open source per l'ingestion, l'indicizzazione e il recupero dei dati. Disponibile in Python e TypeScript, consente agli utenti di connettere gli LLM con set di dati di grandi dimensioni e creare applicazioni di recupero.  

Il caso d'uso principale di LlamaIndex è la gestione e l'utilità dei documenti: applica la potenza degli LLM per automatizzare processo di organizzazione, creazione di query e riassunto dei documenti. Trasformando enormi set di dati testuali in indici facilmente interrogabili, LlamaIndex semplifica la generazione di contenuti abilitati alla RAG.

LlamaIndex è strutturato attorno a un set base di componenti chiave, che includono: 

• Data ingestion e LlamaHub

• Indicizzazione dei dati

• Creazione di query e recupero 

• Post-elaborazione 

• Sintesi della risposta

La data ingestion è la prima fase della pipeline RAG di LlamaIndex. In LlamaIndex, questa fase è nota come caricamento dei dati e utilizza i caricatori di dati, o connettori di dati, per recuperare ed elaborare i dati. LlamaIndex copre oltre 160 tipi di formati di dati e supporta le strutture dati, inclusi i dati strutturati, semi strutturati e non strutturati. 

Quando si utilizza LlamaIndex per attività di recupero non coperte da un'unica fonte di dati, gli utenti possono rivolgersi a LlamaHub: un pool versatile e open source di caricatori di dati che copre una serie di esigenze specifiche. Gli utenti di LlamaHub possono combinare più fonti di dati, come API, database SQL e persino Google Workspaces, in un solo workflow. Alcuni connettori LlamaHub supportano anche file audio e video.

Dopo che tutte le fonti di dati sono state collegate, il prossimo passo del workflow di LlamaIndex è l'indicizzazione dei dati: dare un senso a tutti i dati e organizzarli per un uso futuro. LlamaIndex utilizza degli incorporamenti per convertire i dati forniti dall'utente in un indice di dati vettoriale ricercabile. I modelli di incorporazione sono algoritmi AI che convertono i dati in vettori matematici tracciati all'interno di un database vettoriale multidimensionale. 

Il processo di incorporamento cattura le relazioni semantiche tra i punti dati per migliorare le ricerche basate sul contesto. Anche la query dell'utente viene convertita in un incorporamento. I motori di query possono identificare punti dati con significato simile alla query, migliorando la ricerca di informazioni pertinenti. 

LlamaIndex può comporre un indice a partire da altri indici per creare workflow e query complessi con indici preesistenti. Piuttosto che interrogare database vettoriali separati uno per uno, gli utenti possono creare un indice combinato per rendere le query il più efficienti possibile.

Al momento della query, anche la query dell'utente viene convertita in un incorporamento. I motori di query possono identificare i punti dati che hanno un significato simile alla query, facilitando la ricerca di informazioni pertinenti. LlamaIndex utilizza il principio della somiglianza semantica per recuperare i dati più rilevanti dai database vettoriali in risposta alla query. 

La funzione di trasformazione delle query di LlamaIndex semplifica le query complesse o le suddivide in query più gestibili. La trasformazione delle query è una tecnica di ottimizzazione che aumenta le possibilità del sistema RAG di trovare i dati più pertinenti e generare la migliore risposta possibile.

Dopo aver recuperato i dati pertinenti, i segmenti o nodi dei suoi componenti possono essere riclassificati e filtrati per migliorare ulteriormente la risposta imminente. La post-elaborazione dei nodi consente di gestire fonti di dati che richiedono ulteriore strutturazione e trasformazione dopo il recupero.

I dati recuperati vengono combinati con la query e il prompt utente originale e trasmessi all'LLM connesso, che quindi genera una risposta.

LangChain è un framework per la creazione di app agentic AI con una suite di opzioni modulari che consentono agli utenti di "concatenare" i componenti in workflow complessi. LangChain supporta l'importazione di quasi tutti i modelli AI, compreso il modello GPT di OpenAI e Claude di Anthropic, con un'attenzione particolare all'automazione end-to-end. LangChain supporta le librerie Python e JavaScript.

La piattaforma LangChain è incentrata su una suite principale di funzionalità uniche progettate per semplificare la prototipazione e la creazione di app agentic AI come chatbot e agenti virtuali. 

• Modelli 

• Modelli di prompt 

• Indici 

• Memoria 

• Strumenti 

• Catene 

• Agenti 

• LangSmith e LangServe

L'interfaccia utente standardizzata di LangChain semplifica il processo di interazione e di lavoro con numerosi LLM. L'accesso al modello è in genere ottenuto tramite l'API del fornitore, che può costare denaro all'utente a seconda del fornitore. 

Se si utilizza un modello basato su chat, LangChain chiarisce la comunicazione da e verso il modello con quattro classificazioni dei messaggi. HumanMessage rappresenta i messaggi creati dall'uomo e AIMessage indica i messaggi dei modelli AI. SystemMessage è per il contenuto didattico del modello, mentre ChatMessage è un'opzione più di nicchia per l'impostazione dei ruoli.

LangChain offre una gamma di modelli di prompt per semplificare il processo di comunicazione con gli LLM. Gli utenti possono personalizzare i prompt secondo necessità e riciclarli tra le applicazioni. I modelli di prompt di LangChain sono progettati per generare output sensibili al contesto dagli LLM della catena.

Come altre piattaforme RAG, LangChain collega gli LLM a fonti di dati esterne. Questo obiettivo viene raggiunto attraverso la creazione di indici basati su vettori. La libreria di caricatori di documenti di LangChain può estrarre dati da fonti esterne tra cui Google Workspaces, strumenti di collaborazione online come Figma, contenuti web tra cui video di YouTube, database e altro ancora. 

LangChain supporta oltre 25 metodi di incorporamento per convertire e caricare questi dati nei vettori memorizzati. Gli utenti possono suddividere i documenti in "blocchi" per rendere le query del database vettoriale ancora più efficienti.

Una delle funzionalità principali di LangChain è la sua capacità di memoria. LangChain consente agli LLM di fare riferimento alle interazioni precedenti e di aggiungere quel contesto alle conversazioni attuali e future. Quando si implementa la gestione della memoria in LangChain, gli utenti possono scegliere di conservare le intere conversazioni, riassumere le conversazioni passate o conservare un numero selezionato degli scambi più recenti.

Gli strumenti di LangChain sono funzioni, come i motori di ricerca e varie API, che i modelli possono utilizzare per svolgere le attività della catena. Ad esempio, un modello che deve includere le previsioni meteorologiche nel suo workflow può connettersi a un servizio fornito da un'agenzia meteorologica.

Le catene collegano gli LLM ad altri strumenti e rendono possibili workflow autonomi all'interno di LangChain. Se gli LLM e gli strumenti sono gli oggetti in un diagramma di flusso, le catene sono le frecce e le linee che li collegano tra loro. Gli utenti possono combinare le catene in un workflow, ognuna delle quali include potenzialmente diversi prompt, modelli, strumenti e parametri.

Gli agenti AI sono modelli autonomi che determinano una linea d'azione in base alle condizioni attuali e agli input che ricevono. Piuttosto che avere un prompt umano in ogni fase del processo, come si sperimenta quando si interagisce con un chatbot, gli agenti lavorano per eseguire workflow in modo autonomo. Gli utenti possono implementare gli agenti predefiniti di LangChain così come sono o personalizzarli secondo necessità.

LangSmith è la suite di valutazione di LangChain, mentre LangServe si occupa dell'implementazione. LangSmith offre una gamma di funzionalità di test e ottimizzazione per aiutare gli utenti a valutare le loro app. Gli utenti possono creare manualmente set di dati di test, compilarli in base al feedback degli utenti o generarli con gli LLM. 

Dopo la valutazione, gli utenti possono implementare le proprie app tramite LangServe, che converte le catene in API. LangSmith può essere combinato con LangServe per fornire un monitoraggio nel tempo, aderenza essenziale agli standard di AI spiegabile.

LlamaIndex e LangChain consentono entrambi agli utenti di creare applicazioni LLM abilitate per la RAG, ma offrono due approcci distinti al progetto. Mentre LlamaIndex brilla quando si interrogano i database per recuperare informazioni rilevanti, la più ampia flessibilità di LangChain consente una più ampia varietà di casi d'uso, soprattutto quando si concatenano modelli e strumenti in workflow complessi.

LlamaIndex è ideale per semplici applicazioni RAG con un aumento di sviluppo più leggero. Si distingue per il recupero efficiente e preciso dei dati basato sulla pertinenza semantica. I suoi punti di forza includono: 

• App di ricerca e recupero: l'efficiente data storage di LlamaIndex e l'attenzione al recupero dei dati in base alla somiglianza semantica lo rendono una buona scelta per applicazioni RAG semplificate. I casi d'uso includono sistemi di riferimento organizzativi interni e gestione della conoscenza. 

• Velocità e precisione: con i suoi algoritmi di ricerca avanzati, LlamaIndex è ottimizzato per un recupero efficiente dei dati con un alto grado di precisione. 

• Sviluppo di app minimale e semplificato: La stretta concentrazione di LlamaIndex porta a un processo di creazione delle app efficiente. Gli utenti possono iniziare a utilizzare le applicazioni RAG in tempi rapidissimi. 

• Documenti gerarchici: LlamaIndex è una buona scelta per progetti ricchi di testo, come l'implementazione di un sistema di gestione della conoscenza all'interno di un'azienda in cui la gerarchia dei documenti è fondamentale.

L'attenzione di LangChain all'uso multiuso, alla personalizzazione e alla versatilità porta a una serie più ampia di casi d'uso. Gli utenti possono concatenare più modelli e strumenti per adattarli alle esigenze dei loro progetti, il tutto da un'unica interfaccia utente. 

I vantaggi di LangChain includono: 

• Diversi casi d'uso: LangChain è una sandbox di LLM, strumenti e integrazioni e gli utenti possono concatenarli per soddisfare i requisiti specifici del progetto. 

• Fonti di dati multimodali: mentre LlamaIndex può supportare immagini e testo, il supporto multimediale di LangChain è molto più versatile. Le app create in LangChain possono caricare dati da video e API online insieme a immagini e PDF. 

• Controllo granulare: l'approccio brick-by-brick di LangChain alla creazione di app offre agli utenti il massimo controllo sulla funzionalità in tutte le fasi di ogni catena del processo. 

• Conservazione del contesto: sofisticate funzionalità di gestione della memoria significano che le app create in LangChain possono fare riferimento alle interazioni precedenti e mantenere la precisione nelle conversazioni più lunghe. 

• Query complesse e strutture di dati: mentre LlamaIndex è progettato per la somiglianza semantica, LangChain consente agli utenti di combinare tecniche di ricerca, ad esempio aggiungendo la ricerca per parole chiave. Inoltre, gestisce in modo più efficace strutture di dati complesse con la sua interfaccia modulare, il supporto multimodale e le numerose integrazioni.