LangChain vs LlamaIndex : Une comparaison détaillée

LlamaIndex et LangChain sont deux frameworks robustes conçus pour développer des applications basées sur de grands modèles de langage, chacun ayant des points forts et des domaines d'intérêt distincts.

LangChain vs LlamaIndex : Une vue d'ensemble

LlamaIndex excelle dans les tâches de recherche et d'extraction. Il s'agit d'un outil puissant pour l'indexation et l'interrogation des données et d'un excellent choix pour les projets nécessitant une recherche avancée. LlamaIndex permet de traiter de grands ensembles de données, ce qui se traduit par une recherche d'informations rapide et précise.

LangChain est un cadre de travail doté d'un ensemble d'outils modulaires et flexibles permettant de créer une large gamme d'applications NLP. Il offre une interface standard pour la construction de chaînes, des intégrations étendues avec divers outils et des chaînes complètes de bout en bout pour les scénarios d'application les plus courants.

Examinons chacun d'entre eux plus en détail. Vous pouvez également lire notre tutoriel complet sur LlamaIndex et notre tutoriel sur LangChain pour en savoir plus. 

Composants clés de LangChain 

LangChain est conçu autour de :

Suggestions

Les invites sont les instructions données au modèle linguistique pour guider ses réponses. LangChain fournit une interface standardisée pour la création et la gestion des invites, ce qui facilite leur personnalisation et leur réutilisation dans différents modèles et applications. Vous pouvez en apprendre davantage sur l'ingénierie rapide avec GPT et LangChain dans le code-along de DataCamp.

Modèles

LangChain offre une interface unifiée pour interagir avec divers grands modèles de langage (LLM). Cela inclut les modèles de fournisseurs tels que OpenAI (par exemple, GPT-4o), Anthropic (par exemple, Claude) et Cohere. Le cadre simplifie le passage d'un modèle à l'autre en faisant abstraction de leurs différences, ce qui permet une intégration transparente.

Mémoire

La caractéristique exceptionnelle de LangChain réside dans ses capacités de gestion de la mémoire pour les LLM. Contrairement aux LLM classiques qui traitent chaque requête indépendamment, LangChain conserve les informations des interactions précédentes pour permettre des conversations cohérentes et adaptées au contexte. 

Il fournit différentes implémentations de mémoire, qui stockent des historiques de conversation entiers, et maintient le caractère récent en résumant les interactions les plus anciennes tout en conservant les plus récentes.

Chaînes

Les chaînes sont des séquences d'opérations dans lesquelles la sortie d'une étape est utilisée comme entrée pour la suivante. LangChain fournit une interface robuste pour la construction et la gestion des chaînes, ainsi que de nombreux composants réutilisables. Cette approche modulaire permet de créer des flux de travail complexes qui intègrent plusieurs outils et appels LLM.

Agents

Les agents de LangChain sont conçus pour déterminer et exécuter des actions en fonction des données fournies. Ils utilisent un LLM pour décider de la séquence des actions et tirer parti de divers outils pour accomplir les tâches. LangChain comprend une variété d'agents pré-construits qui peuvent être utilisés ou personnalisés pour répondre aux besoins d'applications spécifiques.

Les points forts de LangChain

• Pour les applications telles que les chatbots et le support client automatisé, où la conservation du contexte d'une conversation est cruciale pour fournir des réponses pertinentes.
• Inviter les LLM à exécuter des tâches telles que la génération de texte, la traduction de langues ou la réponse à des requêtes.
• Des chargeurs de documents qui permettent d'accéder à divers documents provenant de sources et de formats différents, améliorant ainsi la capacité du LLM à puiser dans une riche base de connaissances.

LangChain utilise des modèles d'intégration de texte pour créer des intégrations qui capturent le sens sémantique des textes, améliorant ainsi la recherche et l'extraction de contenu. Il prend en charge plus de 50 options de stockage différentes pour l'intégration, le stockage et l'extraction.

Agents et boîtes à outils LangChain

Dans LangChain, un agent agit à l'aide d'instructions en langage naturel et peut utiliser des outils pour répondre à des requêtes. Sur la base des données fournies par l'utilisateur, les agents déterminent les actions à entreprendre et l'ordre dans lequel elles doivent être effectuées. Les actions peuvent consister à utiliser des outils (comme un moteur de recherche ou une calculatrice) et à traiter leurs résultats ou à renvoyer des réponses aux utilisateurs.

Les agents peuvent dynamiquement appeler des chaînes en fonction des données de l'utilisateur.

Intégrations LangChain : LangSmith et LangServe

LangSmith

Suite d'évaluateurs LangSmith pour le test et l'optimisation des applications LLM. Vous pouvez obtenir un aperçu approfondi de la façon de déboguer et de tester les LLM dans LangSmith grâce à notre tutoriel.

La suite LangSmith comprend une variété d'évaluateurs et d'outils permettant d'évaluer les aspects qualitatifs et quantitatifs de la performance du LLM.

Les ensembles de données sont au cœur du processus d'évaluation de LangSmith, car ils servent de collections d'exemples que le système utilise pour tester et étalonner les performances.

Les ensembles de données peuvent être gérés manuellement, collectés à partir des commentaires des utilisateurs ou générés via les LLM, et ils constituent la base de l'exécution d'expériences et du suivi des performances au fil du temps.

Les évaluateurs mesurent des paramètres de performance spécifiques :

• Les évaluateurs de chaînes, qui comparent les chaînes prédites aux sorties de référence, et les évaluateurs de trajectoires, qui évaluent l'ensemble de la séquence d'actions entreprises par un agent.
• Les évaluateurs LLM-as-judge, où le LLM lui-même aide à noter les résultats sur la base de critères prédéfinis tels que la pertinence, la cohérence et l'utilité.

L'évaluation de LangSmith peut être effectuée à la fois hors ligne et en ligne : Les évaluations hors ligne peuvent être effectuées sur des ensembles de données de référence avant le déploiement, tandis que les évaluations en ligne surveillent en permanence les applications en direct pour s'assurer qu'elles répondent aux normes de performance et détecter des problèmes tels que la dérive ou les régressions.

LangSmith est utile pour passer du prototype à la production afin que les applications fonctionnent bien dans des conditions réelles.

LangServe

LangServe est utilisé pour la phase de déploiement des applications LangChain en automatisant l'inférence des schémas, en fournissant des points d'accès aux API et en assurant une surveillance en temps réel.

LangServe peut convertir n'importe quelle chaîne en une API REST avec :

• L'inférence automatique des schémas supprime la nécessité de définir manuellement les schémas d'entrée et de sortie.
• Des points d'accès à l'API préconfigurés tels que /invoke, /batch, et /stream, qui peuvent traiter plusieurs demandes simultanément.

Contrôle

LangServe peut être intégré au système de traçage LangSmith pour permettre une surveillance en temps réel :

• Le cursus des mesures de performance, le débogage des problèmes et l'acquisition de connaissances sur le comportement de l'application.
• Maintenir les applications à un niveau de performance élevé.

LangServe offre un environnement ludique permettant aux utilisateurs techniques et non techniques d'interagir avec l'application et de la tester : il prend en charge les sorties en continu, enregistre les étapes intermédiaires et propose des options configurables pour affiner les applications. LangServe génère également automatiquement la documentation de l'API.

Le déploiement avec LangServe peut se faire avec GitHub pour un déploiement en un clic et prend en charge diverses plateformes d'hébergement comme Google Cloud et Replit.

Composants clés de LlamaIndex

LlamaIndex permet aux LLM d'ajouter la fonctionnalité RAG au système en utilisant des sources de connaissances, des bases de données et des index externes comme moteurs de requête à des fins de mémorisation.

Flux de travail typique de LlamaIndex

Étape d'indexation

Au cours de cette étape, vos données privées sont efficacement converties en un index vectoriel consultable. LlamaIndex peut traiter différents types de données, y compris des documents textuels non structurés, des enregistrements de bases de données structurées et des graphes de connaissances. 

Les données sont transformées en enregistrements numériques qui capturent leur signification sémantique, ce qui permet d'effectuer des recherches de similarité rapides par la suite. Cette étape permet de s'assurer que toutes les informations pertinentes sont indexées et prêtes à être retrouvées rapidement.

Stockage

Une fois les données chargées et indexées, vous voudrez les stocker pour éviter le temps et le coût d'une nouvelle indexation. Par défaut, les données indexées sont stockées uniquement en mémoire, mais il existe des moyens de les conserver en vue d'une utilisation ultérieure.

La méthode la plus simple consiste à utiliser la méthode .persist(), qui écrit toutes les données sur le disque à un emplacement spécifié. Par exemple, après avoir créé un index, vous pouvez utiliser la méthode .persist() pour enregistrer les données dans un répertoire.

Pour recharger les données persistantes, vous devez reconstruire le contexte de stockage à partir du répertoire sauvegardé, puis charger l'index à l'aide de ce contexte. De cette manière, vous reprenez rapidement l'index stocké, ce qui vous permet de gagner du temps et d'économiser des ressources informatiques.

Vous pouvez apprendre à le faire dans notre tutoriel complet sur LlamaIndex. 

Vector Stores

Les entrepôts vectoriels sont utiles pour stocker les enchâssements créés au cours du processus d'indexation.

Emboîtements

LlamaIndex utilise le site text-embedding-ada-002 par défaut d'OpenAI pour générer ces encastrements. En fonction du LLM utilisé, différents encastrements peuvent être préférables pour des raisons d'efficacité et de coût de calcul.

Le VectorStoreIndex convertit tout le texte en embeddings à l'aide d'une API du LLM. Lors de l'interrogation, la requête d'entrée est également convertie en une intégration et classée. L'index renvoie les k premiers enchâssements les plus similaires sous forme de morceaux de texte. 

Une méthode connue sous le nom de "top-k semantic retrieval" est utilisée pour récupérer les données les plus pertinentes.

Si les embeddings sont déjà créés et stockés, vous pouvez les charger directement à partir du magasin de vecteurs, sans avoir à recharger les documents ou à recréer l'index.

Un index sommaire est une forme plus simple d'indexation qui convient le mieux pour générer des résumés à partir de documents textuels. Il stocke tous les documents et les renvoie au moteur de recherche.

Demande de renseignements

Au stade de la requête, lorsqu'un utilisateur interroge le système, les éléments d'information les plus pertinents sont extraits de l'index vectoriel sur la base de la similarité sémantique de la requête. Les extraits récupérés, ainsi que la requête originale, sont ensuite transmis au grand modèle linguistique, qui génère une réponse finale.

Récupération

Le système extrait les informations les plus pertinentes des index stockés et les transmet au LLM, qui répond en fournissant des informations actualisées et contextuelles.

Post-traitement 

Cette étape suit l'extraction. Au cours de cette étape, les segments de documents récupérés, ou nœuds, peuvent être reclassés, transformés ou filtrés. Les nœuds contiennent des métadonnées ou des mots-clés spécifiques, qui affinent la pertinence et la précision du traitement des données.

Synthèse des réponses 

La synthèse de la réponse est l'étape finale au cours de laquelle la requête, les données les plus pertinentes et l'invite initiale sont combinées et envoyées au mécanisme d'apprentissage tout au long de la vie pour générer une réponse.

LlamaHub

LlamaHub contient une variété de chargeurs de données conçus pour intégrer de multiples sources de données dans le flux de travail de l'application ou simplement utilisés pour l'ingestion de données à partir de différents formats et référentiels.

Par exemple, le Google Docs Reader peut être initialisé et utilisé pour charger des données de Google Docs. Il en va de même pour les autres connecteurs disponibles dans LlamaHub.

L'un des connecteurs intégrés est SimpleDirectoryReader, qui prend en charge un large éventail de types de fichiers, notamment les fichiers markdown (.md), les PDF, les images (.jpg, .png), les documents Word (.docx) et même les fichiers audio et vidéo. Le connecteur est directement disponible dans le cadre de LlamaIndex et peut être utilisé pour charger des données à partir d'un répertoire spécifié.

Langchain vs LlamaIndex : Une analyse comparative

LlamaIndex est principalement conçu pour les tâches de recherche et d'extraction. Il excelle dans l'indexation de grands ensembles de données et dans la recherche rapide et précise d'informations pertinentes. LangChain, quant à lui, fournit un cadre modulaire et adaptable pour construire une variété d'applications NLP, y compris des chatbots, des outils de génération de contenu et des systèmes complexes d'automatisation des flux de travail.

Indexation des données

LlamaIndex transforme différents types de données, tels que des documents textuels non structurés et des enregistrements de bases de données structurées, en enchâssements numériques qui capturent leur signification sémantique.

LangChain offre une approche modulaire et personnalisable de l'indexation des données avec des chaînes d'opérations complexes, intégrant plusieurs outils et appels LLM.

Algorithmes de recherche

LlamaIndex est optimisé pour la recherche, utilisant des algorithmes pour classer les documents en fonction de leur similarité sémantique pour effectuer une requête.

LangChain intègre des algorithmes de recherche avec des LLM pour produire des résultats tenant compte du contexte. LangChain peut récupérer et traiter dynamiquement des informations pertinentes en fonction du contexte de l'entrée de l'utilisateur, ce qui est utile pour les applications interactives telles que les chatbots.

Personnalisation

LlamaIndex offre une personnalisation limitée axée sur les tâches d'indexation et de recherche. Sa conception est optimisée pour ces fonctions spécifiques, ce qui lui confère une grande précision. LangChain, en revanche, offre de nombreuses possibilités de personnalisation. Il permet de créer des flux de travail complexes pour des applications hautement personnalisées répondant à des exigences spécifiques.

Maintien du contexte

LlamaIndex offre des fonctionnalités de base de conservation du contexte adaptées à des tâches simples de recherche et d'extraction. Il peut gérer le contexte des requêtes dans une certaine mesure, mais n'est pas conçu pour maintenir des interactions de longue durée.

LangChain excelle dans la conservation du contexte, ce qui est crucial pour les applications où il est essentiel de conserver les informations des interactions précédentes et d'apporter des réponses cohérentes et adaptées au contexte au cours de longues conversations.

Cas d'utilisation

LlamaIndex est idéal pour les systèmes de recherche interne, la gestion des connaissances et les solutions d'entreprise où la recherche d'informations précises est essentielle.

LangChain est mieux adapté aux applications nécessitant une interaction complexe et la génération de contenu, telles que l'assistance à la clientèle, la documentation de code et diverses tâches NLP.

Performance

LlamaIndex est optimisé pour la vitesse et la précision ; la recherche rapide d'informations pertinentes. L'optimisation est cruciale pour gérer de grands volumes de données et des réponses rapides.

LangChain est efficace dans le traitement de structures de données complexes qui peuvent fonctionner au sein de son architecture modulaire pour des flux de travail sophistiqués.

Gestion du cycle de vie

LlamaIndex s'intègre aux outils de débogage et de surveillance pour faciliter la gestion du cycle de vie. L'intégration permet de suivre les performances et la fiabilité des applications en fournissant des informations et des outils de dépannage.

LangChain offre une suite d'évaluation, LangSmith, des outils pour tester, déboguer et optimiser les applications LLM, garantissant que les applications fonctionnent bien dans des conditions réelles.

Conclusion

Bien que les deux cadres permettent l'intégration d'outils et de services externes, ils se distinguent par leurs principaux domaines d'intérêt.

LangChain est très modulaire et flexible, et se concentre sur la création et la gestion de séquences complexes d'opérations grâce à l'utilisation de chaînes, d'invites, de modèles, de mémoires et d'agents. 

LangChain est parfait pour les applications qui nécessitent des modèles d'interaction complexes et la conservation du contexte, comme les chatbots et les systèmes d'assistance à la clientèle automatisés.

LlamaIndex est un outil de choix pour les systèmes qui ont besoin d'une recherche rapide et précise de documents basée sur la pertinence sémantique.

Les intégrations de LangChain, telles que LangSmith pour l'évaluation et LangServe pour le déploiement, améliorent le cycle de vie du développement en fournissant des outils pour des processus de déploiement rationalisés et optimisés.

D'autre part, LlamaIndex intègre des sources de connaissances et des bases de données externes en tant que moteurs d'interrogation à des fins de mémoire pour les applications basées sur RAG. LlamaHub étend les capacités de LlamaIndex avec des chargeurs de données pour l'intégration de diverses sources de données.

• Choisissez LlamaIndex si votre besoin principal est la récupération de données et les capacités de recherche pour les applications qui traitent de grands volumes de données nécessitant un accès rapide.
• Choisissez LangChain si vous avez besoin d'un cadre flexible pour prendre en charge des flux de travail complexes où l'interaction complexe et la conservation du contexte sont hautement prioritaires.

Voici un tableau comparatif qui résume les principales différences :

Les deux frameworks offrent des capacités puissantes, et le choix entre eux doit être basé sur les besoins et les objectifs spécifiques de votre projet.

Pour certains projets, la combinaison des forces de LlamaIndex et de LangChain peut donner les meilleurs résultats.

Si vous souhaitez en savoir plus sur ces outils, plusieurs ressources sont disponibles : 

• Génération améliorée de la recherche avec LlamaIndex Code-Along
• Développement d'applications LLM avec le cours LangChain
• Construire des applications d'IA avec LangChain et GPT Code-Along
• Utiliser l'IA pour améliorer les pages produits avec LangChain et Python Code-Along