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LangChain vs. LlamaIndex: Uma comparação detalhada

Compare o LangChain e o LlamaIndex para descobrir seus pontos fortes exclusivos, os principais recursos e os melhores casos de uso para aplicativos de PLN alimentados por grandes modelos de linguagem.
Actualizado jul. de 2024  · 13 min leer

O LlamaIndex e o LangChain são estruturas robustas projetadas para o desenvolvimento de aplicativos alimentados por grandes modelos de linguagem, cada um com pontos fortes e áreas de foco distintas.

LangChain vs. LlamaIndex: Uma visão geral básica

O LlamaIndex é excelente em tarefas de busca e recuperação. É uma ferramenta avançada para indexação e consulta de dados e uma ótima opção para projetos que exigem pesquisa avançada. O LlamaIndex permite o manuseio de grandes conjuntos de dados, resultando em uma recuperação rápida e precisa das informações.

O LangChain é uma estrutura com um conjunto modular e flexível de ferramentas para a criação de uma ampla variedade de aplicativos de PLN. Ele oferece uma interface padrão para a construção de cadeias, integrações abrangentes com várias ferramentas e cadeias completas de ponta a ponta para cenários de aplicações comuns.

Vamos examinar cada um deles em mais detalhes. Você também pode ler nossos tutoriais completos deLlamaIndex e LangChain para saber mais. 

Componentes principais do LangChain 

O LangChain foi projetado em torno de:

Prompts

Os prompts são as instruções dadas ao modelo de linguagem para orientar suas respostas. O LangChain oferece uma interface padronizada para a criação e o gerenciamento de prompts, facilitando a personalização e a reutilização deles em diferentes modelos e aplicativos. Você pode saber mais sobre engenharia de prompt com GPT e LangChain no code-along do DataCamp.

Modelos

O LangChain oferece uma interface unificada para interagir com vários modelos de linguagem grande (LLMs). Isso inclui modelos de provedores como OpenAI (por exemplo, GPT-4o), Anthropic (por exemplo, Claude) e Cohere. A estrutura simplifica a alternância entre modelos diferentes ao abstrair suas diferenças, permitindo uma integração perfeita.

Memória

A característica excepcional do LangChain são seus recursos de gerenciamento de memória para LLMs. Diferentemente dos LLMs típicos, que processam cada consulta de forma independente, o LangChain retém informações de interações anteriores para permitir conversas coerentes e com reconhecimento de contexto. 

Ele fornece várias implementações de memória, que armazenam históricos de conversas inteiras e mantêm as recentes, resumindo as interações mais antigas e mantendo as recentes.

Cadeias

As cadeias são sequências de operações em que o resultado de uma etapa é usado como entrada para a próxima. O LangChain oferece uma interface robusta para criar e gerenciar cadeias, além de vários componentes reutilizáveis. Essa abordagem modular permite a criação de fluxos de trabalho complexos que integram várias ferramentas e chamadas ao LLM.

Agentes

Os agentes do LangChain são projetados para determinar e executar ações com base na entrada fornecida. Eles usam um LLM para decidir a sequência de ações e utilizam várias ferramentas para realizar tarefas. O LangChain inclui uma variedade de agentes pré-construídos que podem ser usados ou personalizados para atender a necessidades específicas de aplicativos.

Onde o LangChain se destaca

  • Em aplicativos como chatbots e suporte automatizado ao cliente, em que a retenção do contexto de uma conversa é crucial para fornecer respostas relevantes.
  • Solicitar que os LLMs executem tarefas como gerar texto, traduzir idiomas ou responder a consultas.
  • Carregadores de documentos que fornecem acesso a vários documentos de diferentes fontes e formatos, aprimorando a capacidade do LLM de recorrer a uma rica base de conhecimento.

O LangChain usa modelos de incorporação de texto para criar incorporações que capturam o significado semântico dos textos, melhorando a descoberta e a recuperação de conteúdo. Ele oferece suporte a mais de 50 opções diferentes de armazenamento para incorporação, armazenamento e recuperação.

Agentes e kits de ferramentas do LangChain

No LangChain, um agente age usando instruções de linguagem natural e pode usar ferramentas para responder a consultas. Com base na entrada do usuário, os agentes determinam quais ações devem ser executadas e em que ordem. As ações podem envolver o uso de ferramentas (como um mecanismo de pesquisa ou uma calculadora) e o processamento de seus resultados ou o retorno de respostas aos usuários.

Os agentes podem chamar cadeias dinamicamente com base na entrada do usuário.

Integrações do LangChain: LangSmith e LangServe

LangSmith

Conjunto de avaliadores LangSmith para teste e otimização de aplicativos LLM. Você pode obter uma visão detalhada de como depurar e testar LLMs no LangSmith com o nosso tutorial.

O conjunto LangSmith inclui uma variedade de avaliadores e ferramentas para avaliar aspectos qualitativos e quantitativos do desempenho do LLM.

Os conjuntos de dados são fundamentais para o processo de avaliação do LangSmith, servindo como coleções de exemplos que o sistema usa para testar e avaliar o desempenho.

Os conjuntos de dados podem ser selecionados manualmente, coletados a partir do feedback do usuário ou gerados por meio de LLMs, e formam a base para a execução de experimentos e o acompanhamento do desempenho ao longo do tempo.

Os avaliadores medem métricas de desempenho específicas:

  • Avaliadores de strings, que comparam strings previstas com saídas de referência, e avaliadores de trajetórias, que avaliam toda a sequência de ações realizadas por um agente.
  • Avaliadores de LLM como juiz, em que o próprio LLM ajuda a pontuar os resultados com base em critérios predefinidos, como relevância, coerência e utilidade.

A avaliação do LangSmith pode ser realizada tanto off-line quanto on-line: As avaliações off-line podem ser feitas em conjuntos de dados de referência antes da implantação, enquanto as avaliações on-line monitoram continuamente os aplicativos ativos para garantir que eles atendam aos padrões de desempenho e detectem problemas como desvios ou regressões.

O LangSmith é útil para passar do protótipo à produção, de modo que os aplicativos tenham um bom desempenho em condições reais.

LangServe

O LangServe é usado no estágio de implantação de aplicativos LangChain, automatizando a inferência de esquemas, fornecendo pontos de extremidade de API e monitoramento em tempo real.

O LangServe pode converter qualquer cadeia em uma API REST com:

  • A inferência automática de esquema elimina a necessidade de definir manualmente os esquemas de entrada e saída
  • Endpoints de API pré-configurados, como /invoke, /batch e /stream, que podem tratar várias solicitações simultaneamente.

Monitoramento

O LangServe pode ser integrado ao rastreamento do LangSmith para recursos de monitoramento em tempo real, como:

  • Acompanhamento de métricas de desempenho, depuração de problemas e obtenção de insights sobre o comportamento do aplicativo.
  • Manutenção de aplicativos em um alto padrão de desempenho.

O LangServe oferece um playground para que usuários técnicos e não técnicos interajam e testem o aplicativo: ele oferece suporte a saídas de streaming, registra etapas intermediárias e opções configuráveis para o ajuste fino dos aplicativos. O LangServe também gera automaticamente a documentação da API.

A implantação com o LangServe pode ser feita com o GitHub para implantação com um clique e é compatível com várias plataformas de hospedagem, como Google Cloud e Replit.

Componentes principais do LlamaIndex

O LlamaIndex equipa os LLMs com a capacidade de adicionar a funcionalidade RAG ao sistema usando fontes de conhecimento, bancos de dados e índices externos como mecanismos de consulta para fins de memória.

Fluxo de trabalho típico do LlamaIndex

Estágio de indexação

Durante esse estágio, seus dados privados são eficientemente convertidos em um índice vetorial pesquisável. O LlamaIndex pode processar vários tipos de dados, incluindo documentos de texto não estruturados, registros de bancos de dados estruturados e gráficos de conhecimento. 

Os dados são transformados em incorporações numéricas que capturam seu significado semântico, permitindo pesquisas rápidas de similaridade posteriormente. Esse estágio garante que todas as informações relevantes sejam indexadas e estejam prontas para recuperação rápida.

Armazenamento

Depois de carregar e indexar os dados, você vai querer armazená-los para evitar o tempo e o custo de reindexá-los. Por padrão, os dados indexados são armazenados somente na memória, mas há maneiras de mantê-los para uso futuro.

O método mais simples é usar o método .persist(), que grava todos os dados em disco em um local especificado. Por exemplo, depois de criar um índice, você pode usar o método .persist() para salvar os dados em um diretório.

Para recarregar os dados persistentes, você deve reconstruir o contexto de armazenamento a partir do diretório salvo e, em seguida, carregar o índice usando esse contexto. Dessa forma, você recupera rapidamente o índice armazenado, economizando tempo e recursos computacionais.

Você pode aprender como fazer isso em nosso tutorial completo do LlamaIndex

Repositório de vetores

Repositório de vetores são úteis para armazenar as incorporações criadas durante o processo de indexação.

Incorporações

O LlamaIndex usa o padrão text-embedding-ada-002 da OpenAI para gerar essas incorporações. Dependendo do LLM em uso, pode ser preferível ter diferentes incorporações para maior eficiência e menor custo computacional.

O VectorStoreIndex converte todo o texto em incorporações usando uma API do LLM. Na consulta, a entrada também é convertida em uma incorporação e classificada. O índice retorna as principais incorporações k mais semelhantes como pedaços de texto. 

Um método conhecido como "recuperação semântica top-k" é usado para recuperar os dados mais relevantes.

Se as incorporações já tiverem sido criadas e armazenadas, você poderá carregá-las diretamente do repositório de vetores, evitando a necessidade de recarregar documentos ou recriar o índice.

Um índice de resumo é uma forma mais simples de indexação que é mais adequada para gerar resumos de documentos de texto. Ele armazena todos os documentos e os retorna ao mecanismo de consulta.

Consulta

No estágio de consulta, quando um usuário consulta o sistema, os blocos de informações mais relevantes são recuperados do índice vetorial com base na similaridade semântica da consulta. Os trechos recuperados, juntamente com a consulta original, são então passados para o modelo de linguagem grande, que gera uma resposta final.

Recuperação

O sistema recupera as informações mais relevantes dos índices armazenados e as alimenta no LLM, que responde com informações atualizadas e contextualmente relevantes.

Pós-processamento 

Essa etapa é posterior à recuperação. Durante esse estágio, os segmentos de documentos recuperados, ou nós, podem ser reclassificados, transformados ou filtrados. Os nós contêm metadados ou palavras-chave específicas, que refinam a relevância e a precisão do processamento de dados.

Síntese de respostas 

A síntese de resposta é o estágio final em que a consulta, os dados mais relevantes e o prompt inicial são combinados e enviados ao LLM para gerar uma resposta.

LlamaHub

O LlamaHub contém uma variedade de carregadores de dados projetados para integrar várias fontes de dados ao fluxo de trabalho do aplicativo ou simplesmente usados para a ingestão de dados de diferentes formatos e repositórios.

Por exemplo, o Google Docs Reader pode ser inicializado e usado para carregar dados do Documentos Google. O mesmo padrão se aplica a outros conectores disponíveis no LlamaHub.

Um dos conectores incorporados é o SimpleDirectoryReader, que é compatível com uma ampla variedade de tipos de arquivos, inclusive arquivos markdown (.md), PDFs, imagens (.jpg, .png), documentos do Word (.docx) e até mesmo arquivos de áudio e vídeo. O conector está diretamente disponível como parte do LlamaIndex e pode ser usado para carregar dados de um diretório especificado.

LangChain vs. LlamaIndex: Análise comparativa

O LlamaIndex foi projetado principalmente para tarefas de pesquisa e recuperação. Ele é excelente na indexação de grandes conjuntos de dados e na recuperação de informações relevantes com rapidez e precisão. O LangChain, por outro lado, oferece uma estrutura modular e adaptável para a criação de uma variedade de aplicativos de PLN, incluindo chatbots, ferramentas de geração de conteúdo e sistemas complexos de automação de fluxo de trabalho.

Indexação de dados

O LlamaIndex transforma vários tipos de dados, como documentos de texto não estruturados e registros de bancos de dados estruturados, em incorporações numéricas que capturam seu significado semântico.

O LangChain oferece uma abordagem modular e personalizável para a indexação de dados com cadeias complexas de operações, integrando várias ferramentas e chamadas ao LLM.

Algoritmos de recuperação

O LlamaIndex é otimizado para recuperação, usando algoritmos para classificar documentos com base em sua similaridade semântica para realizar uma consulta.

O LangChain integra algoritmos de recuperação com LLMs para produzir resultados sensíveis ao contexto. O LangChain pode recuperar e processar informações relevantes dinamicamente com base no contexto da entrada do usuário, o que é útil para aplicativos interativos como chatbots.

Personalização

O LlamaIndex oferece personalização limitada com foco em tarefas de indexação e recuperação. Seu design é otimizado para essas funções específicas, proporcionando alta precisão. O LangChain, entretanto, oferece amplas opções de personalização. Ele oferece suporte à criação de fluxos de trabalho complexos para aplicativos altamente personalizados com requisitos específicos.

Retenção de contexto

O LlamaIndex oferece recursos básicos de retenção de contexto adequados para tarefas simples de pesquisa e recuperação. Ele pode gerenciar o contexto das consultas até certo ponto, mas não foi projetado para manter interações longas.

O LangChain se destaca na retenção de contexto, o que é fundamental para aplicativos em que é crucial reter informações de interações anteriores e dar respostas coerentes e contextualmente relevantes em longas conversas.

Casos de uso

O LlamaIndex é ideal para sistemas de pesquisa interna, gestão do conhecimento e soluções empresariais em que a recuperação precisa de informações é fundamental.

O LangChain é mais adequado para aplicativos que exigem interação complexa e geração de conteúdo, como atendimento ao cliente, documentação de código e várias tarefas de PLN.

Desempenho

O LlamaIndex é otimizado para velocidade e precisão; a recuperação rápida de informações relevantes. A otimização é fundamental para lidar com grandes volumes de dados e respostas rápidas.

O LangChain é eficiente no manuseio de estruturas de dados complexas que podem operar dentro de sua arquitetura modular para fluxos de trabalho sofisticados.

Gerenciamento do ciclo de vida

O LlamaIndex se integra a ferramentas de depuração de código e monitoramento para facilitar o gerenciamento do ciclo de vida. A integração ajuda a monitorar o desempenho e a confiabilidade dos aplicativos, fornecendo insights e ferramentas para solução de problemas.

O LangChain oferece um conjunto de avaliação, o LangSmith, ferramentas para teste, depuração e otimização de aplicativos LLM, garantindo que os aplicativos tenham um bom desempenho em condições reais.

Conclusão

Embora ambas as estruturas ofereçam suporte à integração com ferramentas e serviços externos, suas áreas de foco principal as diferenciam.

O LangChain é altamente modular e flexível, concentrando-se na criação e no gerenciamento de sequências complexas de operações por meio do uso de cadeias, prompts, modelos, memória e agentes. 

O LangChain é perfeito para aplicativos que exigem padrões de interação complexos e retenção de contexto, como chatbots e sistemas automatizados de atendimento ao cliente.

O LlamaIndex é uma ferramenta ideal para sistemas que precisam de recuperação rápida e precisa de documentos com base na relevância semântica.

As integrações do LangChain, como o LangSmith para avaliação e o LangServe para implantação, aprimoram o ciclo de vida do desenvolvimento, fornecendo ferramentas para otimização e processos de implantação simplificados.

Por outro lado, o LlamaIndex integra fontes de conhecimento e bancos de dados externos como mecanismos de consulta para fins de memória para aplicativos baseados em RAG. O LlamaHub amplia os recursos do LlamaIndex com carregadores de dados para a integração de várias fontes de dados.

  • Escolha o LlamaIndex se a sua principal necessidade for a recuperação de dados e os recursos de pesquisa para aplicativos que lidam com grandes volumes de dados que exigem acesso rápido.
  • Escolha o LangChain se precisar de uma estrutura flexível para dar suporte a fluxos de trabalho complexos em que a interação complexa e a retenção de contexto sejam altamente priorizadas.

Aqui está uma tabela comparativa para resumir as principais diferenças:

Recurso

LlamaIndex

LangChain

Foco principal

Pesquisa e recuperação

Desenvolvimento flexível de aplicativos com base em LLM

Indexação de dados

Altamente eficiente

Modular e personalizável

Algoritmos de recuperação

Avançado e otimizado

Integrado com LLMs para resultados com reconhecimento de contexto

Interface do usuário

Simples e fácil de usar

Abrangente e adaptável

Integração

Várias fontes de dados, integração transparente com plataformas

Oferece suporte a diversas tecnologias e serviços de IA

Personalização

Limitado, com foco em indexação e recuperação

Extensivo, suporta fluxos de trabalho complexos

Retenção de contexto

Básico

Avançado, crucial para chatbots e interações longas

Casos de uso

Pesquisa interna, gestão do conhecimento, soluções empresariais

Atendimento ao cliente, geração de conteúdo, documentação de código

Desempenho

Otimizado para velocidade e precisão

Eficiente para lidar com estruturas de dados complexas

Gerenciamento do ciclo de vida

Integra-se com ferramentas de depuração e monitoramento

Conjunto de avaliação abrangente (LangSmith)

Ambas as estruturas oferecem recursos avançados, e a escolha entre elas deve se basear nas necessidades e nos objetivos específicos do seu projeto.

Para alguns projetos, a combinação dos pontos fortes do LlamaIndex e do LangChain pode proporcionar os melhores resultados.

Se você quiser saber mais sobre essas ferramentas, há vários recursos disponíveis: 

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