Alternativas de LangChain: infraestructuras flexibles y especializadas para el desarrollo de IA

Si trabaja con modelos de lenguaje extensos (LLM), es probable que se haya topado con LangChain, un marco de código abierto ampliamente utilizado diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLM. LangChain agiliza la creación de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) al proporcionar componentes básicos listos para usar que los desarrolladores pueden emplear para conectar LLM con fuentes de datos del mundo real. En lugar de programar manualmente estas integraciones, los desarrolladores pueden usar módulos prediseñados para comenzar a trabajar rápidamente.

LangChain es especialmente útil para aplicaciones que dependen del procesamiento de lenguaje natural (PLN), entre ellas:

• IA conversacional: chatbots que responden de forma inteligente utilizando IA generativa, como GPT-4 u otros transformadores.
• Generación aumentada por recuperación (RAG): sistemas de IA que combinan conocimientos de LLM preentrenados con recuperación de datos en tiempo real.
• Agentes de IA autónomos: agentes que toman decisiones, automatizan flujos de trabajo e interactúan con herramientas externas, como interfaces de programación de aplicaciones  (API) y bases de datos.

Los ejemplos incluyen un chatbot de soporte técnico que extrae datos en tiempo real de la base de conocimiento de una empresa, un asistente legal impulsado por IA que obtiene precedentes específicos de una base de datos o un agente de IA que programa reuniones y reserva vuelos para los usuarios.

Una de las principales ventajas de LangChain es su perspectiva estructurada. En lugar de escribir integraciones personalizadas desde cero, los desarrolladores pueden usar plantillas y módulos prediseñados para conectar los LLM con diferentes herramientas. Este marco es beneficioso para los desarrolladores que desean crear aplicaciones rápidamente sin sumergirse en las complejidades de la orquestación de los LLM, el ajuste fino o la recuperación de datos de bajo nivel.

Si bien LangChain es muy eficaz, presenta varios desafíos que pueden hacer que el desarrollo de LLM sea más complejo de lo necesario.

Los módulos y flujos de trabajo predefinidos de LangChain crean un entorno de desarrollo estructurado, a veces a expensas de la personalización. A los desarrolladores que prefieren el acceso directo a las API o que necesitan tener un control detallado de las plantillas de instrucciones, los conectores de datos y los pipelines de PLN, la perspectiva de LangChain puede parecerles limitante.

Por ejemplo, es posible que un equipo que trabaja en modelos de IA financieros necesite un control preciso sobre las fuentes de datos, la lógica de procesamiento y las técnicas de síntesis. Es posible que prefiera una integración directa con los almacenes de vectores en lugar de confiar en el pipeline de recuperación predeterminado de LangChain. Una herramienta de síntesis personalizada puede necesitar transformadores especializados que procesen el texto en un formato único. Con LangChain, la integración de estos modelos de IA personalizados podría requerir capas de abstracción adicionales, lo que aumentaría la complejidad en lugar de simplificar la tarea.

Algunos desarrolladores prefieren infraestructuras que les permitan definir sus flujos de trabajo en lugar de utilizar cadenas y módulos predefinidos. Esta flexibilidad es importante para los equipos de IA que trabajan en arquitecturas novedosas que requieren una integración profunda con las plataformas actuales.

El desarrollo de aplicaciones de LLM requiere experimentación, especialmente al hacer el ajuste fino de los modelos, afinar la lógica de preguntas y respuestas o mejorar los flujos de trabajo de generación de texto. La arquitectura estructurada de LangChain puede dificultar la iteración rápida, ya que los cambios a menudo requieren ajustes en múltiples componentes interconectados.

Esta falta de flexibilidad puede ralentizar la innovación para las empresas emergentes o los equipos de investigación que necesitan crear prototipos de aplicaciones de IA rápidamente.

No todas las aplicaciones impulsadas por IA requieren una orquestación compleja. A menudo basta con simples llamadas a las API de OpenAI, Hugging Face o Anthropic. LangChain introduce capas adicionales que, aunque aplicables en algunos contextos, pueden complicar innecesariamente los flujos de trabajo de desarrollo básicos.

Por ejemplo, un desarrollador que crea un chatbot impulsado por GPT-4 podría solo necesitar un script de Python que llame a la API de GPT-4, una base de datos para almacenar las interacciones del usuario y un pipeline simple de PLN para procesar las respuestas. Las plantillas integradas de LangChain para estas tareas son útiles, pero no siempre necesarias. Algunos desarrolladores prefieren alternativas ligeras que les permitan trabajar directamente con las API de LLM sin sobrecarga adicional.

Muchos desarrolladores buscan explorar marcos alternativos que prioricen la flexibilidad, permitan una creación de prototipos más rápida y una integración perfecta en las arquitecturas de software existentes. Sin embargo, la herramienta adecuada depende del tipo de aplicación que se esté creando, el nivel de personalización requerido y el flujo de trabajo preferido del desarrollador.

Muchas empresas ya cuentan con pipelines de IA, bases de datos e integraciones de API. El uso de una infraestructura que impone una nueva estructura de flujo de trabajo puede perturbar a los equipos de desarrollo en lugar de mejorar la eficiencia.

Por ejemplo, un equipo que ya utiliza TensorFlow para hacer ajuste fino y PyTorch para la inferencia podría preferir un marco que se integre con su pila actual de aprendizaje automático en lugar de adoptar los módulos prediseñados de LangChain.

La mejor alternativa de LangChain depende del desafío específico que un desarrollador esté tratando de resolver. Algunas herramientas se centran en la ingeniería rápida, mientras que otras optimizan la recuperación de datos, los flujos de trabajo de los agentes de IA o la orquestación de LLM. He aquí algunas de las diferentes categorías de desarrollo de LLM y las herramientas que mejor las abordan:

La ingeniería rápida es la base de la optimización de LLM, ya que determina la eficacia con la que un modelo interpreta y genera texto. Las instrucciones mal estructuradas conducen a respuestas incoherentes o irrelevantes, mientras que las instrucciones bien diseñadas maximizan la precisión, la coherencia y la eficacia de la tarea.

LangChain proporciona un encadenamiento básico de instrucciones, pero las herramientas alternativas ofrecen una personalización más profunda, control de versiones y entornos fáciles para experimentar.

Alternativas de ingeniería rápida:

• Vellum IA: una delicia para la ingeniería rápida con pruebas incorporadas, control de versiones y comparación A/B. Es ideal para desarrolladores que necesitan perfeccionar instrucciones a escala.
• Mirascope: fomenta la coubicación de instrucciones dentro de la base de código, lo que garantiza la reproducibilidad y los flujos de trabajo estructurados de PLN.
• Guidance: permite a los usuarios restringir las salidas de instrucciones al utilizar expresiones regulares (regex) y gramáticas libres de contexto (CFG). Es ideal para controlar las respuestas generadas por LLM.

¿Por qué no recurrir a LangChain?

LangChain no ha optimizado su manejo de instrucciones para realizar ajuste fino ni pruebas estructuradas iterativos. A los desarrolladores que buscan un mayor control sobre las plantillas de instrucciones personalizables, Vellum IA o Guidance les pueden resultar opciones más efectivas.

Los LLM no son perfectos; requieren depuración, pruebas y optimización continuas para producir resultados precisos y confiables. A los desarrolladores que trabajan en el ajuste fino de los modelos de IA o en garantizar un rendimiento sin errores a menudo les parece que el enfoque de caja negra de LangChain es limitante.

Alternativas para depuración y ajuste fino:

• Galileo: se centra en la observabilidad de los LLM, el análisis de errores y el ajuste fino de los flujos de trabajo. Proporciona insights sobre la calidad de los datos y los cuellos de botella en el rendimiento.
• Mirascope: admite la extracción de datos estructurados y la depuración de instrucciones, lo que facilita dar seguimiento al comportamiento de las instrucciones en diferentes versiones.

¿Por qué no recurrir a LangChain?

LangChain sintetiza la depuración, lo que dificulta identificar y resolver problemas en el comportamiento de las instrucciones, los conectores de datos o las respuestas de IA. Galileo proporciona una visibilidad detallada de los errores de LLM y las incongruencias de los conjuntos de datos.

Los agentes de IA actúan como intermediarios inteligentes, lo que les permite tomar decisiones de manera autónoma con base en las entradas de los usuarios. Si bien LangChain proporciona ejecución de tareas basada en agentes, los desarrolladores que buscan una mayor flexibilidad a menudo prefieren marcos de agentes más especializados.

Alternativas de agentes de IA:

• AutoGPT: una plataforma de IA de código abierto que crea agentes de IA plenamente autónomos capaces de recopilar información, tomar decisiones y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos sin aporte directo de los usuarios.
• AgentGPT: una plataforma de agente de IA basada en navegador que permite a los usuarios crear y desplegar agentes de IA basados en tareas en tiempo real.
• MetaGPT: un marco multiagente de código abierto que simula un equipo de desarrollo de software, desglosando los objetivos en análisis competitivos, historias de usuarios y maquetas.
• Grip Tape: un marco de agentes basado en Python para gestionar tareas de IA de larga duración con seguimiento estructurado de dependencias.

¿Por qué no recurrir a LangChain?

El marco de ejecución de agentes de LangChain es rígido, y exige que los desarrolladores se adapten a plantillas prediseñadas. AutoGPT y AgentGPT proporcionan más personalización para los agentes de IA autónomos, mientras que MetaGPT se centra en la colaboración estructurada entre múltiples agentes.

A medida que las aplicaciones de IA se vuelven más complejas, los desarrolladores a menudo necesitan la orquestación de LLM, es decir, la capacidad de coordinar múltiples modelos de IA, API, conjuntos de datos y herramientas dentro de un solo flujo de trabajo.

Si bien LangChain ofrece una infraestructura modular para encadenar diferentes componentes de LLM, muchos desarrolladores buscan un mayor control sobre cómo fluyen los datos a través de sus aplicaciones.

Alternativas para la orquestación y automatización de LLM:

• LlamaIndex: un marco de orquestación de datos de código abierto que se especializa en RAG, lo que permite a los desarrolladores indexar y consultar datos estructurados y no estructurados para aplicaciones de IA. Incluye conectores de datos robustos para integrar diversas fuentes, como bases de datos, API, PDF y bases de conocimiento empresariales.
• Haystack: una infraestructura de PLN de código abierto diseñada para crear aplicaciones impulsadas por LLM, tales como herramientas de búsqueda inteligente, chatbots y sistemas de RAG. Su perspectiva basada en pipelines permite una integración perfecta de diferentes modelos de IA.
• Flowise AI: una plataforma de código bajo o sin código que proporciona una interfaz visual para la creación de prototipos y la implementación de aplicaciones de LLM. Permite a los desarrolladores crear flujos de trabajo modulares de IA mediante el uso de herramientas de arrastrar y soltar, lo que hace que el desarrollo de IA sea más accesible.

¿Por qué no recurrir a LangChain?

LangChain se basa en estructuras de encadenamiento predefinidas, lo cual puede parecer limitante para los desarrolladores que necesitan aplicaciones de LLM personalizables con una automatización del flujo de trabajo con ajuste fino. LlamaIndex es útil para aplicaciones con un gran volumen de datos, mientras que Flowise IA es ideal para desarrolladores que prefieren un enfoque visual, sin código.

Los LLM no funcionan de forma aislada; a menudo necesitan acceso a fuentes de datos externas para mejorar sus respuestas. Ya sea que estén desarrollando sistemas de preguntas y respuestas, chatbots o herramientas de síntesis, los desarrolladores necesitan formas eficientes de almacenar, recuperar y procesar información relevante. LangChain proporciona integraciones para almacenes de vectores y bases de datos, pero muchas soluciones alternativas ofrecen una mayor eficiencia y escalabilidad.

Alternativas para la recuperación de datos y la integración de conocimientos:

• Milvus y Weaviate: bases de datos vectoriales especialmente diseñadas para almacenar y recuperar incorporaciones de manera eficiente, mejorando así los pipelines de búsqueda semántica y de RAG. Estas herramientas optimizan la precisión de la generación de texto al garantizar que los LLM hagan referencia a contexto relevante.
• Bases de datos SQL y NoSQL: bases de datos relacionales y no relacionales tradicionales que ofrecen gestión de datos estructurados, lo que las convierte en potentes alternativas para organizar las entradas de IA recuperadas.
• Amazon Kendra: un robusto sistema de búsqueda empresarial que mejora las respuestas generadas por IA conectarse a repositorios de documentos internos, wikis y conjuntos de datos estructurados.
• Instructor y Mirascope: herramientas que se centran en la extracción de datos, lo que permite a los LLM producir salidas en formatos estructurados como JSON y modelos Pydantic.

¿Por qué no recurrir a LangChain?

Los sistemas de recuperación integrados de LangChain funcionan bien para aplicaciones básicas, pero Milvus y Weaviate ofrecen una búsqueda y recuperación más rápidas para brindar almacenamiento vectorial escalable. Amazon Kendra es una alternativa sólida para el desarrollo de IA empresarial, mientras que Instructor y Mirascope simplifican la extracción de datos estructurados de las respuestas de LLM.

Algunos desarrolladores prefieren el acceso directo a los modelos de IA en lugar de emplear marcos de middleware, tales como LangChain. Este método reduce las capas de abstracción y proporciona un mayor control sobre las interacciones del modelo, lo que garantiza tiempos de respuesta más rápidos y un comportamiento de IA personalizable.

Alternativas para el acceso directo a LLM:

• API OpenAI, Anthropic, Hugging Face: los proveedores de modelos de IA de acceso directo permiten a los desarrolladores trabajar sin las limitaciones de un marco de código abierto como LangChain.
• BLOOM, LLaMa, Flan-T5: modelos basados en transformadores de código abierto disponibles en Hugging Face que proporcionan transparencia y capacidades de ajuste fino.
• Google PaLM: un modelo de PLN de alto rendimiento que compite con GPT-4, ideal para la generación y síntesis avanzadas de textos.

¿Por qué no recurrir a LangChain?

LangChain abstrae las llamadas de API, simplificando algunas tareas y reduciendo el control sobre las interacciones directas de LLM. Es posible que desarrolladores que busquen una flexibilidad total en cuanto a la entrada de datos, el formato de las respuestas y las plantillas de instrucciones prefieran trabajar directamente con modelos de IA por medio de API o alternativas de código abierto.

Para las empresas que buscan soluciones de IA totalmente gestionadas, existen alternativas a LangChain que proporcionan entornos integrados para crear, desplegar y escalar aplicaciones impulsadas por IA. Estas plataformas combinan capacidades de ML, análisis de datos y PLN con características de seguridad y cumplimiento de nivel empresarial.

Alternativas para el desarrollo de IA empresarial:

• IBM watsonx: un kit integral de herramientas de IA que permite la personalización, el ajuste fino y el despliegue de LLM. Se integra con fuentes de datos externas y admite aplicaciones de generación de texto, síntesis y respuesta a preguntas.
• Amazon Bedrock: un servicio de IA gestionado que simplifica el despliegue de aplicaciones impulsadas por LLM a escala, especialmente en entornos de AWS.
• Amazon SageMaker JumpStart: un centro de ML con modelos de IA prediseñados que los desarrolladores pueden desplegar rápidamente para aplicaciones impulsadas por IA.
• Microsoft Azure AI: una plataforma basada en la nube que ofrece alojamiento de LLM, ajuste fino de modelos y orquestación de flujos de trabajo para la automatización impulsada por IA.

¿Por qué no recurrir a LangChain?

LangChain es una aplicación de código abierto que da prioridad a los desarrolladores. Las plataformas de IA empresarial, como IBM Watsonx y Microsoft Azure AI, ofrecen soluciones de IA de extremo a extremo con capacidades integradas de seguridad, escalabilidad e integración empresarial.

• Si prioriza la ingeniería rápida: use Vellum IA, Mirascope o Guidance.
• Si necesita hacer ajuste fino y depurar: considere Galileo para la observabilidad impulsada por IA.
• Si está creando agentes de IA autónomos: considere AutoGPT, MetaGPT o Grip Tape.
• Si necesita orquestar flujos de trabajo: pruebe LlamaIndex, Haystack o Flowise IA.
• Si está trabajando con recuperación de datos: use Milvus, Weaviate o Instructor.
• Si prefiere el acceso directo a API: trabaje con OpenAI, Hugging Face o Google PaLM.
• Si se encuentra en un entorno empresarial: pruebe IBM watsonx, Amazon Bedrock o Azure IA.