LangChain frente a LlamaIndex: comparación detallada

LlamaIndex y LangChain son dos potentes marcos diseñados para desarrollar aplicaciones basadas en grandes modelos lingüísticos, cada uno de ellos con distintos puntos fuertes y áreas de interés.

LangChain frente a LlamaIndex: Descripción general básica

LlamaIndex destaca en tareas de búsqueda y recuperación. Es una potente herramienta de indexación y consulta de datos y una gran elección para proyectos que requieren una búsqueda avanzada. LlamaIndex permite manejar grandes conjuntos de datos, lo que se traduce en una recuperación rápida y precisa de la información.

LangChain es un marco con un conjunto modular y flexible de herramientas para construir una amplia gama de aplicaciones de PNL. Ofrece una interfaz estándar para construir cadenas, amplias integraciones con diversas herramientas y cadenas completas de extremo a extremo para los escenarios de aplicación más comunes.

Veamos cada uno de ellos con más detalle. También puedes leer nuestro tutorial completo sobre LlamaIndex y el tutorial sobre LangChain para obtener más información. 

Componentes clave de LangChain 

LangChain está diseñado en torno a:

Prompts

Los prompts son las instrucciones que se dan al modelo lingüístico para guiar sus respuestas. LangChain ofrece una interfaz estandarizada para crear y gestionar avisos, lo que facilita su personalización y reutilización en distintos modelos y aplicaciones. Puedes aprender más sobre ingeniería rápida con GPT y LangChain en el code-along de DataCamp.

Modelos

LangChain ofrece una interfaz unificada para interactuar con varios modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM). Esto incluye modelos de proveedores como OpenAI (por ejemplo, GPT-4o), Anthropic (por ejemplo, Claude) y Cohere. El marco simplifica el cambio entre distintos modelos al abstraer sus diferencias, lo que permite una integración sin problemas.

Memoria

La característica excepcional de LangChain es su capacidad de gestión de memoria para LLM. A diferencia de los LLM típicos, que procesan cada consulta de forma independiente, LangChain conserva información de interacciones anteriores para permitir conversaciones coherentes y conscientes del contexto. 

Proporciona varias implementaciones de memoria, que almacena historiales de conversación completos, mantiene los recientes, resume las interacciones más antiguas y mantiene las recientes.

Cadenas

Las cadenas son secuencias de operaciones en las que la salida de un paso se utiliza como entrada para el siguiente. LangChain proporciona una interfaz potente para construir y gestionar cadenas, junto con numerosos componentes reutilizables. Este enfoque modular permite crear flujos de trabajo complejos que integran múltiples herramientas y llamadas LLM.

Agentes

Los agentes en LangChain están diseñados para determinar y ejecutar acciones basadas en la entrada proporcionada. Utilizan un LLM para decidir la secuencia de acciones y aprovechar diversas herramientas para realizar las tareas. LangChain incluye una variedad de agentes preconstruidos que pueden utilizarse o personalizarse para adaptarse a las necesidades específicas de la aplicación.

En qué destaca LangChain

• En aplicaciones como chatbots y atención al cliente automatizada, donde conservar el contexto de una conversación es crucial para ofrecer respuestas pertinentes.
• Pedir a los LLM que ejecuten tareas como generar texto, traducir idiomas o responder a consultas.
• Cargadores de documentos que proporcionan acceso a varios documentos de diferentes fuentes y formatos, lo cual mejora la capacidad del LLM para extraer información de una rica base de conocimientos.

LangChain utiliza modelos de incrustación de texto para crear incrustaciones que capturen el significado semántico de los textos, lo que mejora el descubrimiento y la recuperación de contenidos. Admite más de 50 opciones de almacenamiento diferentes para incrustaciones, almacenamiento y recuperación.

Agentes y herramientas LangChain

En LangChain, un agente actúa mediante instrucciones en lenguaje natural y puede utilizar herramientas para responder a consultas. A partir de la información introducida por el usuario, los agentes determinan qué acciones realizar y en qué orden. Las acciones pueden consistir en utilizar herramientas (como un motor de búsqueda o una calculadora) y procesar sus resultados o devolver respuestas a los usuarios.

Los agentes pueden llamar dinámicamente a las cadenas en función de la información introducida por el usuario.

Integraciones de LangChain: LangSmith y LangServe

LangSmith

Paquete evaluador LangSmith para probar y optimizar aplicaciones LLM. Puedes ver con detalle cómo depurar y probar LLM en LangSmith con nuestro tutorial.

La suite LangSmith incluye una variedad de evaluadores y herramientas para evaluar los aspectos cualitativos y cuantitativos del rendimiento del LLM.

Los conjuntos de datos son fundamentales en el proceso de evaluación de LangSmith, ya que sirven como colecciones de ejemplos que el sistema utiliza para probar y comparar el rendimiento.

Los conjuntos de datos pueden elaborarse manualmente, recopilarse a partir de los comentarios de los usuarios o generarse a través de los LLM, y constituyen la base para realizar experimentos y seguir el rendimiento a lo largo del tiempo.

Los evaluadores miden métricas de rendimiento específicas:

• Los evaluadores de cadenas, que comparan las cadenas predichas con los resultados de referencia, y los evaluadores de trayectorias, que evalúan toda la secuencia de acciones realizadas por un agente.
• Evaluadores por LLM, donde el propio LLM ayuda a puntuar los resultados en función de criterios predefinidos como relevancia, coherencia y utilidad.

La evaluación de LangSmith puede realizarse tanto sin conexión como en línea: Las evaluaciones sin conexión pueden realizarse en conjuntos de datos de referencia antes de la implantación, mientras que las evaluaciones en línea supervisan continuamente las aplicaciones activas para garantizar que cumplen las normas de rendimiento y detectar problemas como desviaciones o regresiones.

LangSmith es útil para pasar del prototipo a la producción, de modo que las aplicaciones funcionen bien en condiciones reales.

LangServe

LangServe se utiliza para la fase de implementación de las aplicaciones LangChain mediante la automatización de la inferencia de esquemas, el suministro de terminales de API y la supervisión en tiempo real.

LangServe puede convertir cualquier cadena en una API REST con:

• La inferencia automática de esquemas elimina la necesidad de definir manualmente los esquemas de entrada y salida.
• Terminales de API preconfigurados, como /invoke, /batch y /stream, que pueden gestionar varias solicitudes simultáneamente.

Supervisión

LangServe puede integrarse con LangSmith tracing para obtener capacidades de supervisión en tiempo real, como:

• Seguimiento de las métricas de rendimiento, depuración de problemas y obtención de información sobre el comportamiento de la aplicación.
• Mantener las aplicaciones a un alto nivel de rendimiento.

LangServe ofrece un entorno de juego para que tanto usuarios técnicos como no técnicos interactúen con la aplicación y la prueben: admite salidas de transmisión, registra pasos intermedios y opciones configurables para ajustar las aplicaciones. LangServe también genera automáticamente la documentación de la API.

La implementación con LangServe se puede hacer con GitHub para una implementación con un solo clic y es compatible con varias plataformas de alojamiento como Google Cloud y Replit.

Componentes clave de LlamaIndex

LlamaIndex equipa a los LLM con la capacidad de añadir funcionalidad RAG al sistema mediante fuentes de conocimiento externas, bases de datos e índices como motores de consulta para fines de memoria.

Flujo de trabajo típico de LlamaIndex

Fase de indexación

Durante esta etapa, tus datos privados se convierten eficazmente en un índice vectorial que permite realizar búsquedas. LlamaIndex puede procesar varios tipos de datos, incluidos documentos de texto no estructurados, registros estructurados de bases de datos y grafos de conocimiento. 

Los datos se transforman en incrustaciones numéricas que captan su significado semántico, lo que permite realizar posteriormente búsquedas rápidas de similitudes. Esta etapa garantiza que toda la información relevante esté indexada y lista para una rápida recuperación.

Almacenamiento

Una vez que hayas cargado e indexado los datos, querrás almacenarlos para evitar el tiempo y el coste de volver a indexarlos. De forma predeterminada, los datos indexados se almacenan solo en memoria, pero hay formas de persistirlos para usarlos en el futuro.

El método más sencillo es utilizar el método .persist(), que escribe todos los datos en el disco en una ubicación especificada. Por ejemplo, después de crear un índice, puedes utilizar el método .persist() para guardar los datos en un directorio.

Para volver a cargar los datos persistentes, tendrás que reconstruir el contexto de almacenamiento desde el directorio guardado y, a continuación, cargar el índice con este contexto. De este modo, se reanuda rápidamente el índice almacenado, lo cual ahorra tiempo y recursos informáticos.

Puedes aprender cómo hacerlo en nuestro tutorial completo de LlamaIndex. 

Almacenes vectoriales

Los almacenes vectoriales son útiles para guardar las incrustaciones creadas durante el proceso de indexación.

Incrustaciones

LlamaIndex utiliza el text-embedding-ada-002 predeterminado de OpenAI para generar estas incrustaciones. En función del LLM que se utilice, pueden ser preferibles diferentes incrustaciones por eficiencia y coste computacional.

El VectorStoreIndex convierte todo el texto en incrustaciones con una API del LLM. Al consultar, la consulta de entrada también se convierte en una incrustación y se clasifica. El índice devuelve las incrustaciones top k similares como fragmentos de texto. 

Para recuperar los datos más relevantes se utiliza un método conocido como "recuperación semántica top-k".

Si las incrustaciones ya están creadas y almacenadas, puedes cargarlas directamente desde el almacén de vectores, sin necesidad de recargar los documentos o volver a crear el índice.

Un índice sintético es una forma más sencilla de indexación que resulta más adecuada para generar resúmenes a partir de documentos de texto. Almacena todos los documentos y los devuelve al motor de consulta.

Consulta

En la fase de consulta, cuando un usuario pregunta al sistema, se recuperan del índice vectorial los fragmentos de información más relevantes en función de la similitud semántica de la consulta. Los fragmentos recuperados, junto con la consulta original, se pasan al gran modelo lingüístico, que genera una respuesta final.

Recuperación

El sistema recupera la información más relevante de los índices almacenados y la envía al LLM, que responde con información actualizada y contextualmente relevante.

Posprocesamiento 

Este paso sigue a la recuperación. En esta fase, los segmentos o nodos de los documentos recuperados pueden volver a clasificarse, transformarse o filtrarse. Los nodos contienen metadatos específicos o palabras clave, que afinan la pertinencia y precisión del tratamiento de los datos.

Síntesis de la respuesta 

La síntesis de la respuesta es la etapa final en la que se combinan la consulta, los datos más relevantes y la pregunta inicial y se envían al LLM para generar una respuesta.

LlamaHub

LlamaHub contiene una variedad de cargadores de datos diseñados para integrar múltiples fuentes de datos en el flujo de trabajo de la aplicación o simplemente utilizados para la ingestión de datos desde diferentes formatos y repositorios.

Por ejemplo, Google Docs Reader puede inicializarse y utilizarse para cargar datos de Google Docs. El mismo patrón se aplica a otros conectores disponibles en LlamaHub.

Uno de los conectores incorporados es SimpleDirectoryReader, que admite una amplia gama de tipos de archivo, incluidos archivos markdown (.md), PDF, imágenes (.jpg, .png), documentos de Word (.docx) e incluso archivos de audio y vídeo. El conector está disponible directamente como parte de LlamaIndex y se puede utilizar para cargar datos de un directorio especificado.

Langchain frente a LlamaIndex: análisis comparativo

LlamaIndex está diseñado principalmente para tareas de búsqueda y recuperación. Destaca en la indexación de grandes conjuntos de datos y la recuperación de información relevante de forma rápida y precisa. LangChain, por su parte, proporciona un marco modular y adaptable para crear diversas aplicaciones de PLN, como chatbots, herramientas de generación de contenidos y complejos sistemas de automatización de flujos de trabajo.

Indexación de datos

LlamaIndex transforma varios tipos de datos, como documentos de texto no estructurados y registros estructurados de bases de datos, en incrustaciones numéricas que capturan su significado semántico.

LangChain proporciona un enfoque modular y personalizable para la indexación de datos con cadenas complejas de operaciones e integra múltiples herramientas y llamadas LLM.

Algoritmos de recuperación

LlamaIndex está optimizado para la recuperación, ya que utiliza algoritmos para clasificar los documentos en función de su similitud semántica para realizar una consulta.

LangChain integra algoritmos de recuperación con LLM para producir resultados sensibles al contexto. LangChain puede recuperar y procesar dinámicamente información relevante basada en el contexto de la entrada del usuario, lo que resulta útil para aplicaciones interactivas como los chatbots.

Personalización

LlamaIndex ofrece una personalización limitada centrada en tareas de indexación y recuperación. Su diseño está optimizado para estas funciones específicas y proporciona una gran precisión. LangChain, sin embargo, ofrece amplias opciones de personalización. Admite la creación de flujos de trabajo complejos para aplicaciones muy personalizadas con requisitos específicos.

Conservación del contexto

LlamaIndex proporciona capacidades básicas de retención de contexto adecuadas para tareas sencillas de búsqueda y recuperación. Puede gestionar el contexto de las consultas hasta cierto punto, pero no está diseñado para mantener interacciones largas.

LangChain destaca en la retención del contexto, lo que es crucial para aplicaciones en las que retener información de interacciones previas y respuestas coherentes y contextualmente relevantes a lo largo de largas conversaciones son cruciales.

Casos de uso

LlamaIndex es ideal para sistemas de búsqueda interna, gestión del conocimiento y soluciones empresariales en las que la recuperación precisa de la información es fundamental.

LangChain es más adecuado para aplicaciones que requieren una interacción compleja y la generación de contenidos, como la atención al cliente, la documentación de código y diversas tareas de PNL.

Rendimiento

LlamaIndex está optimizado para la velocidad y la precisión; la rápida recuperación de información relevante. La optimización es crucial para manejar grandes volúmenes de datos y respuestas rápidas.

LangChain es eficiente en el manejo de estructuras de datos complejas que pueden operar dentro de su arquitectura modular para flujos de trabajo sofisticados.

Gestión del ciclo de vida

LlamaIndex se integra con herramientas de depuración y supervisión para facilitar la gestión del ciclo de vida. La integración ayuda a controlar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones al proporcionar información y herramientas para la resolución de problemas.

LangChain ofrece una suite de evaluación, LangSmith, herramientas para probar, depurar y optimizar aplicaciones LLM, que garantiza que las aplicaciones funcionen bien en condiciones reales.

Conclusión

Aunque ambos marcos admiten la integración con herramientas y servicios externos, sus principales áreas de interés los diferencian.

LangChain es muy modular y flexible, y se centra en la creación y gestión de secuencias complejas de operaciones mediante el uso de cadenas, avisos, modelos, memoria y agentes. 

LangChain es perfecta para aplicaciones que requieren intrincados patrones de interacción y retención de contexto, como chatbots y sistemas automatizados de atención al cliente.

LlamaIndex es una herramienta de elección para los sistemas que necesitan una recuperación de documentos rápida y precisa basada en la relevancia semántica.

Las integraciones de LangChain, como LangSmith para la evaluación y LangServe para el despliegue, mejoran el ciclo de vida del desarrollo al proporcionar herramientas para agilizar los procesos de implementación y optimización.

Por otro lado, LlamaIndex integra fuentes de conocimiento y bases de datos externas como motores de consulta a efectos de memoria para aplicaciones basadas en RAG. LlamaHub amplía las capacidades de LlamaIndex con cargadores de datos para la integración de diversas fuentes de datos.

• Elige LlamaIndex si tu principal necesidad es la recuperación de datos y las capacidades de búsqueda para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos que requieren un acceso rápido.
• Elige LangChain si necesitas un marco flexible que admita flujos de trabajo complejos en los que la interacción intrincada y la retención del contexto son altamente prioritarias.

He aquí un cuadro comparativo para resumir las principales diferencias:

Ambos marcos ofrecen potentes capacidades, y la elección entre ellos debe basarse en las necesidades y objetivos específicos de su proyecto.

Para algunos proyectos, la combinación de los puntos fuertes de LlamaIndex y LangChain puede proporcionar los mejores resultados.

Si tiene curiosidad por saber más sobre estas herramientas, hay varios recursos disponibles: 

• Generación aumentada de recuperación con LlamaIndex Code-Along
• Curso de desarrollo de aplicaciones LLM con LangChain
• Creación de aplicaciones de IA con LangChain y GPT Code-Along
• Cómo utilizar la IA para mejorar las páginas de productos con LangChain y Python Code-Along