LlamaIndex vs. LangChain: ¿Cuál es la diferencia?

RAG equipa modelos de lenguaje grandes (LLM) con conocimientos específicos del dominio para aumentar la precisión y la utilidad de los chatbots y otras aplicaciones de inteligencia artificial (IA) que potencian. Si bien LlamaIndex y LangChain tienen casos de uso superpuestos, cada una aborda la tarea de creación de sistemas RAG de diferentes maneras. 

LlamaIndex se centra en la indexación, la ingesta de datos y la recuperación de información de fuentes de datos basadas en texto, lo que la hace ideal para flujos de trabajo más simples y aplicaciones de IA sencillas. Mientras tanto, el marco modular de LangChain sobresale en la creación de una amplia gama de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (PLN) e IA agéntica.

RAG es una técnica que conecta aplicaciones de LLM con fuentes de datos patentadas. La recuperación de datos impulsada por RAG amplía la base de conocimientos de un modelo de machine learning (ML) más allá de sus datos de entrenamiento. RAG brinda a los modelos de IA generativa acceso a conocimientos específicos del dominio, como los datos internos de una organización, de los que de otro modo carecerían. 

Los sistemas RAG responden a las consultas de los usuarios recuperando información relevante de fuentes de datos designadas en tiempo real, y luego aumentan las capacidades generativas del LLM para obtener mejores respuestas. Los modelos equipados con RAG generan respuestas más precisas con un mayor grado de relevancia contextual. 

Cuando las limitaciones de tiempo y costos impiden largos procesos de ajuste, RAG puede ser una alternativa eficiente y conveniente, aunque las dos técnicas se pueden combinar para lograr un rendimiento aún más sólido.

LlamaIndex, anteriormente conocida como GPT Index, es un marco de código abierto para la ingesta, indexación y recuperación de datos. Disponible en Python y TypeScript, permite a los usuarios conectar LLM con grandes conjuntos de datos y crear aplicaciones de recuperación.  

El caso de uso principal de LlamaIndex es la gestión y utilidad de documentos: aplica el poder de los LLM para automatizar el proceso de organización, consulta y resumen de documentos. Al transformar enormes conjuntos de datos textuales en índices fácilmente consultables, LlamaIndex agiliza la generación de contenido habilitada para RAG.

LlamaIndex se estructura en torno a un conjunto central de componentes clave, que incluyen: 

• Ingesta de datos y LlamaHub

• Indexación de datos

• Consulta y recuperación 

• Posprocesamiento 

• Síntesis de respuestas

La ingesta de datos es la primera etapa del pipeline de RAG de LlamaIndex. En LlamaIndex, esta fase se conoce como carga de datos y usa cargadores de datos, o conectores de datos, para capturar y procesar datos. LlamaIndex cubre más de 160 tipos de formatos de datos y admite estructuras de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. 

Cuando se utiliza LlamaIndex para tareas de recuperación que no están cubiertas por una única fuente de datos, los usuarios pueden recurrir a LlamaHub: un grupo versátil y de código abierto de cargadores de datos que cubre una gama de necesidades específicas. Los usuarios de LlamaHub pueden combinar múltiples fuentes de datos, como API, bases de datos SQL e incluso Google Workspaces, en un solo flujo de trabajo. Algunos conectores LlamaHub incluso admiten archivos de audio y video.

Una vez conectadas todas las fuentes de datos, el siguiente paso en el flujo de trabajo de LlamaIndex es la indexación de datos: dar sentido a todos los datos y organizarlos para su uso futuro. LlamaIndex emplea incrustaciones para convertir los datos proporcionados por el usuario en un índice de datos vectorial en el que se pueden realizar búsquedas. Los modelos de incrustación son algoritmos de IA que convierten los datos en vectores matemáticos trazados dentro de una base de datos vectorial multidimensional. 

El proceso de incrustación captura las relaciones semánticas entre los puntos de datos para mejorar las búsquedas contextuales. La consulta del usuario también se convierte en una incrustación. Los motores de consulta pueden identificar puntos de datos que tienen un significado similar a la consulta, mejorando la búsqueda de información relevante. 

LlamaIndex puede componer un índice a partir de otros índices para crear flujos de trabajo y consultas complejos con índices preexistentes. En lugar de consultar almacenes de vectores separados uno por uno, los usuarios pueden crear un índice combinado para que las consultas sean lo más eficientes posible.

Al realizar una consulta, la consulta del usuario también se convierte en una incrustación. Los motores de consulta pueden identificar puntos de datos que tienen un significado similar a la consulta, lo que ayuda en la búsqueda de información relevante. LlamaIndex emplea el principio de similitud semántica para recuperar los datos más relevantes de los almacenes de vectores en respuesta a la consulta. 

La función de transformación de consultas de LlamaIndex simplifica las consultas complejas o las divide en consultas más manejables. La transformación de consultas es una técnica de optimización que aumenta las posibilidades del sistema RAG de encontrar los datos más relevantes y generar la mejor respuesta posible.

Una vez recuperados los datos pertinentes, los componentes o nodos que los componen pueden volver a clasificar y filtrar para mejorar aún más la respuesta. El posprocesamiento de nodos permite manejar fuentes de datos que requieren una mayor estructuración y transformación después de la recuperación.

Los datos recuperados se combinan con la consulta y la instrucción del usuario original y se pasan al LLM conectado, que luego genera una respuesta.

LangChain es una infraestructura de creación de aplicaciones de IA agéntica con una suite modular de opciones que permiten a los usuarios "encadenar" componentes en flujos de trabajo complejos. LangChain admite la importación de casi cualquier modelo de IA generativa, incluidos GPT de OpenAI y Claude de Anthropic, con un enfoque en la automatización de extremo a extremo. LangChain admite bibliotecas de Python y JavaScript.

La plataforma LangChain se centra en una suite principal de características únicas diseñadas para agilizar la creación de prototipos y la creación de aplicaciones de IA agéntica, como chatbots y agentes virtuales. 

• Modelos 

• Plantillas de instrucciones 

• Índices 

• Memoria 

• Herramientas 

• Cadenas 

• Agentes 

• LangSmith y LangServe

La interfaz de usuario estandarizada de LangChain simplifica el proceso de interacción y trabajo con numerosos LLM. El acceso al modelo generalmente se obtiene a través de la API del proveedor, lo que puede costar dinero al usuario según el proveedor. 

Si se utiliza un modelo basado en chat, LangChain aclara la comunicación hacia y desde el modelo con cuatro clasificaciones de mensajes. HumanMessage representa mensajes creados por humanos, y AIMessage denota mensajes del modelo de IA. SystemMessage es para contenido instructivo del modelo, mientras que ChatMessage es una opción más específica para el establecimiento de roles.

LangChain ofrece un rango de plantillas de instrucciones para simplificar el proceso de comunicación con los LLM. Los usuarios pueden personalizar las instrucciones según sus necesidades y reciclarlas entre aplicaciones. Las plantillas de instrucción de LangChain están orientadas a generar resultados contextualizados de los LLM de la cadena.

Al igual que otras plataformas RAG, LangChain conecta los LLM con fuentes de datos externas. Logra este objetivo mediante la creación de índices basados en vectores. La biblioteca de cargadores de documentos de LangChain puede extraer datos de fuentes externas, como Google Workspaces, herramientas de colaboración en línea como Figma, contenido sitio web, incluidos videos de YouTube, bases de datos y más. 

LangChain admite más de 25 métodos de incrustación para convertir y cargar estos datos en almacenes de vectores. Los usuarios pueden dividir documentos en "fragmentos" para que las consultas a bases de datos vectoriales sean aún más eficientes.

Una de las características destacadas de LangChain es su capacidad de memoria. LangChain permite a los LLM hacer referencia a interacciones anteriores y agregar ese contexto a las conversaciones actuales y futuras. Al implementar la gestión de memoria en LangChain, los usuarios pueden optar por conservar conversaciones completas, resumir conversaciones pasadas o conservar un número seleccionado de los intercambios más recientes.

Las herramientas de LangChain son funciones, como los motores de búsqueda y varias API, que los modelos pueden emplear para cumplir con las tareas de la cadena. Por ejemplo, un modelo que necesita incluir pronósticos meteorológicos en su flujo de trabajo puede conectarse a un servicio proporcionado por una agencia meteorológica.

Las cadenas conectan los LLM con otras herramientas y hacen posibles flujos de trabajo autónomos dentro de LangChain. Si los LLM y las herramientas son los objetos de un diagrama de flujo, las cadenas son las flechas y líneas que los unen entre sí. Los usuarios pueden combinar cadenas en un flujo de trabajo, y cada cadena puede incluir diferentes plantillas de instrucciones, modelos, herramientas y parámetros.

Los agentes de IA son modelos autónomos que determinan un curso de acción en función de las condiciones actuales y la entrada que reciben. En lugar de tener una instrucción humana en cada etapa del proceso, como se experimenta al interactuar con un chatbot, los agentes trabajan para llevar a cabo flujos de trabajo completos de forma autónoma. Los usuarios pueden desplegar los agentes prefabricados de LangChain tal cual o personalizarlos según sea necesario.

LangSmith es la suite de evaluación de LangChain, mientras que LangServe cubre el despliegue. LangSmith ofrece una gama de funciones de prueba y optimización para ayudar a los usuarios a evaluar sus aplicaciones. Los usuarios pueden crear manualmente conjuntos de datos de prueba, compilarlos a partir del feedback de los usuarios o generarlos con LLM. 

Después de la evaluación, los usuarios pueden desplegar sus aplicaciones a través de LangServe, que convierte las cadenas en API. LangSmith se puede combinar con LangServe para brindar monitoreo a lo largo del tiempo y cumplimiento esencial de estándares de IA explicable.

Tanto LlamaIndex como LangChain permiten a los usuarios crear aplicaciones LLM habilitadas para RAG, pero ofrecen dos enfoques distintos para el proyecto. Si bien LlamaIndex brilla al consultar bases de datos para recuperar información relevante, la flexibilidad más amplia de LangChain permite una variedad más amplia de casos de uso, especialmente cuando se encadenan modelos y herramientas en flujos de trabajo complejos.

LlamaIndex es ideal para aplicaciones RAG sencillas con un aumento de desarrollo más ligero. Se destaca por una recuperación de datos eficiente y precisa basada en la relevancia semántica. Sus puntos fuertes incluyen: 

• Aplicaciones de búsqueda y recuperación: el almacenamiento de datos eficiente de LlamaIndex y su enfoque en la recuperación de datos basada en la similitud semántica lo convierten en una buena opción para aplicaciones RAG optimizadas. Los casos de uso incluyen sistemas de referencia organizacional interna y gestión del conocimiento. 

• Velocidad y precisión: con sus algoritmos de búsqueda avanzados, LlamaIndex está optimizado para una recuperación de datos eficiente con un alto grado de precisión. 

• Desarrollo de aplicaciones mínimo y optimizado: el enfoque estrecho de LlamaIndex conduce a un proceso de creación de aplicaciones eficiente. Los usuarios pueden ponerse en marcha con aplicaciones RAG en un tiempo mínimo. 

• Documentos jerárquicos: LlamaIndex es una buena opción para proyectos con mucho texto, como la implementación de un sistema de gestión del conocimiento dentro de una compañía en la que la jerarquía de documentos es primordial.

El enfoque de LangChain en el uso multipropósito, la personalización y la versatilidad conduce a un conjunto más amplio de casos de uso. Los usuarios pueden encadenar varios modelos y herramientas para adaptarse a las necesidades de sus proyectos, todo desde una única interfaz de usuario. 

Los beneficios de LangChain incluyen: 

• Casos de uso: LangChain es un sandbox de LLM, herramientas e integraciones, y los usuarios pueden encadenarlos para adaptarlos a los requisitos específicos de cada proyecto. 

• Fuentes de datos multimodales: si bien LlamaIndex puede admitir imágenes y texto, el soporte de medios de LangChain es mucho más versátil. Las aplicaciones creadas en LangChain pueden cargar datos de video y API en línea junto con imágenes y archivos PDF. 

• Control granular: el enfoque paso a paso de LangChain para la creación de aplicaciones ofrece a los usuarios el máximo control sobre la funcionalidad en cada paso de cada cadena del proceso. 

• Retención de contexto: las sofisticadas capacidades de gestión de memoria significan que las aplicaciones creadas en LangChain pueden hacer referencia a interacciones anteriores y mantener la precisión en conversaciones más largas. 

• Consultas y estructuras de datos complejas: mientras que LlamaIndex está diseñado para la similitud semántica, LangChain permite a los usuarios combinar técnicas de búsqueda, como agregar búsqueda por palabra clave. También maneja de manera más capaz estructuras de datos complejas con su interfaz modular, soporte multimodal y numerosas integraciones.