LangChain vs LlamaIndex: Ein detaillierter Vergleich

LlamaIndex und LangChain sind beides robuste Frameworks für die Entwicklung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren, mit unterschiedlichen Stärken und Schwerpunkten.

LangChain vs LlamaIndex: Ein grundlegender Überblick

LlamaIndex eignet sich hervorragend für Such- und Retrievalaufgaben. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Indizierung und Abfrage von Daten und eine gute Wahl für Projekte, die eine erweiterte Suche erfordern. LlamaIndex ermöglicht den Umgang mit großen Datensätzen und damit eine schnelle und genaue Informationsbeschaffung.

LangChain ist ein Framework mit einem modularen und flexiblen Satz von Werkzeugen für den Aufbau einer breiten Palette von NLP-Anwendungen. Es bietet eine Standardschnittstelle für den Aufbau von Ketten, umfangreiche Integrationen mit verschiedenen Tools und komplette End-to-End-Ketten für gängige Anwendungsszenarien.

Schauen wir uns die einzelnen Punkte genauer an. Du kannst auch unser vollständiges LlamaIndex-Tutorial und LangChain-Tutorial lesen, um mehr zu erfahren. 

LangChain Schlüsselkomponenten 

LangChain ist so konzipiert:

Prompts

Prompts sind die Anweisungen, die dem Sprachmodell gegeben werden, um seine Antworten zu steuern. LangChain bietet eine standardisierte Schnittstelle für die Erstellung und Verwaltung von Prompts, die die Anpassung und Wiederverwendung in verschiedenen Modellen und Anwendungen erleichtert. Mehr über das Prompt-Engineering mit GPT und LangChain erfährst du im Code-Along des DataCamps.

Modelle

LangChain bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Interaktion mit verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs). Dazu gehören Modelle von Anbietern wie OpenAI (z.B. GPT-4o), Anthropic (z.B. Claude) und Cohere. Das Framework vereinfacht den Wechsel zwischen verschiedenen Modellen, indem es deren Unterschiede abstrahiert und so eine nahtlose Integration ermöglicht.

Speicher

Die Besonderheit von LangChain ist seine Speicherverwaltung für LLMs. Im Gegensatz zu typischen LLMs, die jede Anfrage unabhängig voneinander bearbeiten, speichert LangChain Informationen aus früheren Interaktionen, um kontextbewusste und kohärente Konversationen zu ermöglichen. 

Es bietet verschiedene Speicherimplementierungen, die ganze Gesprächsverläufe speichern und die jüngsten durch Zusammenfassung älterer Interaktionen unter Beibehaltung der jüngsten beibehalten.

Ketten

Ketten sind Abfolgen von Vorgängen, bei denen die Ausgabe eines Schritts als Eingabe für den nächsten verwendet wird. LangChain bietet eine robuste Schnittstelle zum Erstellen und Verwalten von Ketten sowie zahlreiche wiederverwendbare Komponenten. Dieser modulare Ansatz ermöglicht es, komplexe Arbeitsabläufe zu erstellen, die mehrere Tools und LLM-Aufrufe integrieren.

Agenten

Agenten in LangChain sind so konzipiert, dass sie auf der Grundlage der bereitgestellten Eingaben Aktionen bestimmen und ausführen. Sie nutzen ein LLM, um die Reihenfolge der Aktionen zu bestimmen und verschiedene Werkzeuge zur Erfüllung der Aufgaben einzusetzen. LangChain enthält eine Vielzahl von vorgefertigten Agenten, die verwendet oder an die Bedürfnisse der jeweiligen Anwendung angepasst werden können.

Wo LangChain sich auszeichnet

• Für Anwendungen wie Chatbots und automatisierte Kundenbetreuung, bei denen der Kontext eines Gesprächs entscheidend ist, um relevante Antworten zu geben.
• Aufforderung von LLMs, Aufgaben auszuführen, wie z.B. Text zu erzeugen, Sprachen zu übersetzen oder Anfragen zu beantworten.
• Dokumentenlader, die den Zugriff auf verschiedene Dokumente aus unterschiedlichen Quellen und Formaten ermöglichen und so die Fähigkeit des LLM verbessern, aus einer umfangreichen Wissensbasis zu schöpfen.

LangChain verwendet Modelle zur Texteinbettung, um Einbettungen zu erstellen, die die semantische Bedeutung von Texten erfassen und so die Suche nach Inhalten verbessern. Es unterstützt über 50 verschiedene Speicheroptionen für Einbettung, Speicherung und Abruf.

LangChain Agenten und Toolkits

In LangChain agiert ein Agent mit natürlichsprachlichen Anweisungen und kann Tools verwenden, um Anfragen zu beantworten. Anhand der Benutzereingaben bestimmen die Agenten, welche Aktionen in welcher Reihenfolge ausgeführt werden sollen. Aktionen können die Verwendung von Tools (wie einer Suchmaschine oder einem Taschenrechner) und die Verarbeitung ihrer Ergebnisse oder die Rückgabe von Antworten an die Nutzer/innen beinhalten.

Agenten können auf der Grundlage von Benutzereingaben dynamisch Anrufketten erstellen.

LangChain-Integrationen: LangSmith und LangServe

LangSmith

LangSmith Evaluator Suite zum Testen und Optimieren von LLM-Anwendungen. In unserem Tutorial erfährst du, wie du LLMs in LangSmith debuggen und testen kannst.

Die LangSmith Suite enthält eine Vielzahl von Evaluatoren und Tools, um sowohl qualitative als auch quantitative Aspekte der LLM-Leistung zu bewerten.

Datensätze sind das Herzstück des LangSmith-Evaluierungsprozesses. Sie dienen als Sammlungen von Beispielen, die das System zum Testen und Vergleichen der Leistung verwendet.

Die Datensätze können manuell kuratiert, aus Nutzerfeedback gesammelt oder über LLMs generiert werden und bilden die Grundlage für die Durchführung von Experimenten und die Verfolgung der Leistung im Laufe der Zeit.

Bewerter messen bestimmte Leistungskennzahlen:

• String-Auswerter, die vorhergesagte Strings mit Referenzausgaben vergleichen, und Trajektorien-Auswerter, die die gesamte Abfolge der von einem Agenten ausgeführten Aktionen bewerten.
• LLM-as-judge-Evaluatoren, bei denen das LLM selbst bei der Bewertung der Ergebnisse anhand von vordefinierten Kriterien wie Relevanz, Kohärenz und Nützlichkeit hilft.

Die Bewertung von LangSmith kann sowohl offline als auch online durchgeführt werden: Offline-Evaluierungen können vor dem Einsatz mit Referenzdatensätzen durchgeführt werden, während Online-Evaluierungen die Live-Anwendungen kontinuierlich überwachen, um sicherzustellen, dass sie die Leistungsstandards erfüllen und Probleme wie Drift oder Regressionen erkennen.

LangSmith ist nützlich für den Übergang vom Prototyp zur Produktion, damit die Anwendungen unter realen Bedingungen gut funktionieren.

LangServe

LangServe wird für die Bereitstellungsphase von LangChain-Apps verwendet, indem es die Schema-Inferenz automatisiert, API-Endpunkte bereitstellt und die Echtzeitüberwachung übernimmt.

LangServe kann jede Kette in eine REST-API mit umwandeln:

• Durch die automatische Schema-Inferenz entfällt die Notwendigkeit, die Eingabe- und Ausgabeschemata manuell zu definieren
• Vorkonfigurierte API-Endpunkte wie /invoke, /batch, und /stream, die mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten können.

Überwachung

LangServe kann mit LangSmith Tracing integriert werden, um Echtzeit-Überwachungsfunktionen wie z. B.:

• Verfolgen von Leistungskennzahlen, Beheben von Problemen und Gewinnen von Erkenntnissen über das Verhalten der Anwendung.
• Apps auf einem hohen Leistungsstandard zu halten.

LangServe bietet sowohl technischen als auch nicht-technischen Nutzern eine Spielumgebung, um mit der Anwendung zu interagieren und sie zu testen: Es unterstützt Streaming-Ausgaben, protokolliert Zwischenschritte und bietet konfigurierbare Optionen für die Feinabstimmung der Anwendung. LangServe erstellt auch automatisch API-Dokumentation.

Die Bereitstellung mit LangServe kann über GitHub mit einem Klick erfolgen und unterstützt verschiedene Hosting-Plattformen wie Google Cloud und Replit.

LlamaIndex Schlüsselkomponenten

LlamaIndex stattet LLMs mit der Fähigkeit aus, dem System RAG-Funktionalität hinzuzufügen, indem es externe Wissensquellen, Datenbanken und Indizes als Abfragemaschinen für Speicherzwecke nutzt.

LlamaIndex Typischer Arbeitsablauf

Indizierungsphase

In dieser Phase werden deine privaten Daten effizient in einen durchsuchbaren Vektorindex umgewandelt. LlamaIndex kann verschiedene Datentypen verarbeiten, darunter unstrukturierte Textdokumente, strukturierte Datenbankeinträge und Wissensgraphen. 

Die Daten werden in numerische Einbettungen umgewandelt, die ihre semantische Bedeutung erfassen und später eine schnelle Ähnlichkeitssuche ermöglichen. In dieser Phase wird sichergestellt, dass alle relevanten Informationen indiziert und zum schnellen Abruf bereit sind.

Speichern von

Sobald du die Daten geladen und indiziert hast, möchtest du sie speichern, um den Zeit- und Kostenaufwand für eine erneute Indizierung zu vermeiden. Standardmäßig werden indizierte Daten nur im Speicher gespeichert, aber es gibt Möglichkeiten, sie für die spätere Verwendung zu erhalten.

Die einfachste Methode ist die .persist() Methode, die alle Daten an einem bestimmten Ort auf die Festplatte schreibt. Nachdem du einen Index erstellt hast, kannst du zum Beispiel die Methode .persist() verwenden, um die Daten in einem Verzeichnis zu speichern.

Um die persistierten Daten erneut zu laden, musst du den Speicherkontext aus dem gespeicherten Verzeichnis neu erstellen und dann den Index mit diesem Kontext laden. Auf diese Weise kannst du den gespeicherten Index schnell wieder aufnehmen und sparst Zeit und Rechenressourcen.

Wie du das machst, erfährst du in unserem vollständigen LlamaIndex-Tutorial. 

Vector Stores

Vektorspeicher sind nützlich, um die Einbettungen zu speichern, die während des Indizierungsprozesses erstellt wurden.

Einbettungen

LlamaIndex verwendet die Standardeinstellung text-embedding-ada-002 von OpenAI, um diese Einbettungen zu erzeugen. Je nach verwendetem LLM können verschiedene Einbettungen aus Gründen der Effizienz und der Rechenkosten vorzuziehen sein.

Der VectorStoreIndex wandelt den gesamten Text mithilfe einer API des LLM in Einbettungen um. Bei der Abfrage wird die Eingabeabfrage auch in eine Einbettung umgewandelt und bewertet. Der Index gibt die k ähnlichsten Einbettungen als Textabschnitte zurück. 

Eine Methode, die als "Top-k semantisches Retrieval" bekannt ist, wird verwendet, um die relevantesten Daten zu finden.

Wenn bereits Einbettungen erstellt und gespeichert wurden, kannst du sie direkt aus dem Vektorspeicher laden, ohne dass du Dokumente neu laden oder den Index neu erstellen musst.

Ein summarischer Index ist eine einfachere Form der Indizierung, die sich am besten für die Erstellung von Zusammenfassungen aus Textdokumenten eignet. Sie speichert alle Dokumente und gibt sie an die Abfrage-Engine zurück.

Abfrage

In der Abfragephase, wenn ein Nutzer eine Anfrage an das System stellt, werden die relevantesten Informationen aus dem Vektorindex auf der Grundlage der semantischen Ähnlichkeit der Anfrage abgerufen. Die abgerufenen Snippets werden dann zusammen mit der ursprünglichen Anfrage an das große Sprachmodell weitergeleitet, das eine endgültige Antwort generiert.

Retrieval

Das System ruft die wichtigsten Informationen aus gespeicherten Indizes ab und leitet sie an das LLM weiter, das mit aktuellen und kontextbezogenen Informationen antwortet.

Nachbearbeitung 

Dieser Schritt folgt auf den Abruf. In dieser Phase können die abgerufenen Dokumentensegmente oder Knoten neu eingestuft, umgewandelt oder gefiltert werden. Die Knotenpunkte enthalten spezifische Metadaten oder Schlüsselwörter, die die Relevanz und Genauigkeit der Datenverarbeitung verfeinern.

Antwortsynthese 

Die Antwortsynthese ist die letzte Phase, in der die Anfrage, die wichtigsten Daten und die erste Aufforderung kombiniert und an den LLM gesendet werden, um eine Antwort zu generieren.

LlamaHub

LlamaHub enthält eine Reihe von Datenladern, die dazu dienen, mehrere Datenquellen in den Anwendungsworkflow zu integrieren oder einfach Daten aus verschiedenen Formaten und Repositories aufzunehmen.

Zum Beispiel kann der Google Docs Reader initialisiert und verwendet werden, um Daten aus Google Docs zu laden. Das gleiche Muster gilt für andere Konnektoren, die in LlamaHub verfügbar sind.

Einer der eingebauten Konnektoren ist SimpleDirectoryReader, der eine breite Palette von Dateitypen unterstützt, darunter Markdown-Dateien (.md), PDFs, Bilder (.jpg, .png), Word-Dokumente (.docx) und sogar Audio- und Videodateien. Der Connector ist direkt als Teil von LlamaIndex verfügbar und kann verwendet werden, um Daten aus einem bestimmten Verzeichnis zu laden.

Langchain vs LlamaIndex: Eine vergleichende Analyse

LlamaIndex ist in erster Linie für Such- und Retrievalaufgaben konzipiert. Sie eignet sich hervorragend zum Indizieren großer Datenmengen und zum schnellen und genauen Auffinden relevanter Informationen. LangChain hingegen bietet ein modulares und anpassungsfähiges Framework für den Aufbau einer Vielzahl von NLP-Anwendungen, darunter Chatbots, Tools zur Inhaltserstellung und komplexe Workflow-Automatisierungssysteme.

Datenindizierung

LlamaIndex wandelt verschiedene Datentypen, wie unstrukturierte Textdokumente und strukturierte Datenbankeinträge, in numerische Einbettungen um, die ihre semantische Bedeutung erfassen.

LangChain bietet einen modularen und anpassbaren Ansatz zur Datenindizierung mit komplexen Operationsketten, der mehrere Tools und LLM-Aufrufe integriert.

Algorithmen zum Abrufen

LlamaIndex ist für das Retrieval optimiert und verwendet Algorithmen, um Dokumente auf der Grundlage ihrer semantischen Ähnlichkeit zu ordnen, um eine Abfrage durchzuführen.

LangChain integriert Suchalgorithmen mit LLMs, um kontextabhängige Ergebnisse zu erzeugen. LangChain kann relevante Informationen basierend auf dem Kontext der Nutzereingabe dynamisch abrufen und verarbeiten, was für interaktive Anwendungen wie Chatbots nützlich ist.

Anpassung

LlamaIndex bietet begrenzte Anpassungsmöglichkeiten, die sich auf Indizierungs- und Retrievalaufgaben konzentrieren. Sein Design ist für diese speziellen Funktionen optimiert und bietet eine hohe Genauigkeit. LangChain bietet jedoch umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten. Es unterstützt die Erstellung komplexer Workflows für hochgradig maßgeschneiderte Anwendungen mit spezifischen Anforderungen.

Beibehaltung des Kontexts

LlamaIndex bietet grundlegende Funktionen zur Kontextspeicherung, die für einfache Such- und Abrufaufgaben geeignet sind. Es kann den Kontext von Abfragen bis zu einem gewissen Grad verwalten, ist aber nicht darauf ausgelegt, lange Interaktionen zu pflegen.

LangChain zeichnet sich durch eine hervorragende Kontextspeicherung aus, die für Anwendungen entscheidend ist, bei denen es darauf ankommt, Informationen aus früheren Interaktionen zu speichern und kohärente und kontextbezogene Antworten über lange Gespräche hinweg zu geben.

Anwendungsfälle

LlamaIndex ist ideal für interne Suchsysteme, Wissensmanagement und Unternehmenslösungen, bei denen es auf eine genaue Informationsbeschaffung ankommt.

LangChain eignet sich besser für Anwendungen, die eine komplexe Interaktion und Inhaltserstellung erfordern, wie z. B. Kundensupport, Codedokumentation und verschiedene NLP-Aufgaben.

Leistung

LlamaIndex ist auf Schnelligkeit und Genauigkeit optimiert und ermöglicht das schnelle Auffinden von relevanten Informationen. Die Optimierung ist entscheidend für den Umgang mit großen Datenmengen und schnellen Antworten.

LangChain ist effizient im Umgang mit komplexen Datenstrukturen, die innerhalb seiner modularen Architektur für anspruchsvolle Workflows eingesetzt werden können.

Lebenszyklus-Management

LlamaIndex lässt sich mit Debugging- und Monitoring-Tools integrieren, um das Lebenszyklusmanagement zu erleichtern. Die Integration hilft dabei, die Leistung und Zuverlässigkeit von Anwendungen zu verfolgen, indem sie Einblicke und Werkzeuge für die Fehlerbehebung bietet.

LangChain bietet mit der Evaluierungssuite LangSmith Tools zum Testen, Debuggen und Optimieren von LLM-Anwendungen an, die sicherstellen, dass die Anwendungen unter realen Bedingungen gut funktionieren.

Fazit

Obwohl beide Frameworks die Integration mit externen Tools und Diensten unterstützen, unterscheiden sie sich in ihren Hauptschwerpunkten.

LangChain ist hochgradig modular und flexibel und konzentriert sich auf die Erstellung und Verwaltung komplexer Abfolgen von Vorgängen durch die Verwendung von Ketten, Aufforderungen, Modellen, Speicher und Agenten. 

LangChain ist perfekt für Anwendungen, die komplizierte Interaktionsmuster und Kontexterhaltung erfordern, wie z.B. Chatbots und automatisierte Kundensupportsysteme.

LlamaIndex ist das Tool der Wahl für Systeme, die eine schnelle und präzise Dokumentensuche auf der Grundlage semantischer Relevanz benötigen.

Die Integrationen von LangChain, wie LangSmith für die Evaluierung und LangServe für die Bereitstellung, verbessern den Entwicklungslebenszyklus, indem sie Werkzeuge für rationalisierte Bereitstellungsprozesse und Optimierungen bereitstellen.

Auf der anderen Seite integriert LlamaIndex externe Wissensquellen und Datenbanken als Abfrage-Engines für Speicherzwecke für RAG-basierte Apps. LlamaHub erweitert die Fähigkeiten von LlamaIndex um Datenlader für die Integration verschiedener Datenquellen.

• Entscheide dich für LlamaIndex, wenn du vor allem Datenabfragen und Suchfunktionen für Anwendungen brauchst, die große Datenmengen verarbeiten und einen schnellen Zugriff benötigen.
• Entscheide dich für LangChain, wenn du ein flexibles Framework zur Unterstützung komplexer Arbeitsabläufe brauchst, bei denen komplizierte Interaktionen und die Beibehaltung von Kontexten eine hohe Priorität haben.

Hier ist eine vergleichende Tabelle, die die wichtigsten Unterschiede zusammenfasst:

Beide Frameworks bieten leistungsstarke Funktionen, und die Wahl zwischen ihnen sollte von deinen spezifischen Projektanforderungen und Zielen abhängen.

Bei manchen Projekten kann die Kombination der Stärken von LlamaIndex und LangChain die besten Ergebnisse liefern.

Wenn du mehr über diese Tools erfahren möchtest, findest du hier einige Ressourcen: 

• Retrieval Augmented Generation mit LlamaIndex Code-Along
• Entwicklung von LLM-Anwendungen mit dem LangChain-Kurs
• Entwicklung von KI-Anwendungen mit LangChain und GPT Code-Along
• KI zur Verbesserung von Produktseiten mit LangChain und Python Code-Along