Langchain 和 LlamaIndex 之间的区别
You*_*lla 78 chatbot openai-api llama-index langchain large-language-model
我目前正在开发一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的聊天机器人，我希望它能够根据我自己的文档提供响应。我知道在我的文档上使用微调模型可能不会产生直接响应，因此我正在探索检索增强生成 (RAG) 的概念以增强其性能。
在我的研究中，我遇到了两种工具，Langchain 和 LlamaIndex，它们似乎有助于 RAG。然而，我很难理解它们之间的主要区别。我注意到一些教程和资源同时使用这两种工具，我很好奇为什么人们会选择使用一种工具而不是另一种工具，或者什么时候一起使用它们才有意义。
有人可以深入了解 Langchain 和 LlamaIndex for RAG 之间的主要区别，以及何时使用一种工具优于另一种工具或在聊天机器人开发中将它们结合起来？
小智 67
太长了；博士
\n您只使用 LangChain 就可以了，但是，LlamaIndex 针对索引和检索数据进行了优化。
\n\n
这是详细信息
\n为了回答您的问题，我们必须了解以下术语：
\n检索增强生成
\n检索增强生成（或 RAG）是一种架构，用于帮助 GPT-4 等大型语言模型通过使用来自其他来源的相关信息提供更好的响应，并减少 LLM 泄露敏感数据的机会，或 \xe2\x80\x98hallucinate \xe2\x80\x99 不正确或误导性信息。
\n向量嵌入
\n向量嵌入是数据的数值向量表示。它们不仅限于文本，还可以表示图像、视频和其他类型的数据。它们通常是使用 OpenAI 等嵌入模型创建的text-embedding-ada-002（请参阅此处了解更多信息）
LangChain 与 LlamaIndex
\n首先我要说的是，它既不是 LangChain，也不是 LlamaIndex。正如您在问题中提到的，这两个工具可以一起使用来增强您的 RAG 应用程序。
\n浪链
\n你可以把LangChain看作一个框架而不是一个工具。它提供了许多开箱即用的工具，使您能够与法学硕士进行交互。LangChain的关键组件包括链。链允许将组件链接PromptTemplate在一起，这意味着您可以使用 a和 aLLMChain来：
- \n
- 创建提示 \n
- 查询LLM \n
这是一个简单的例子：
\n...\n\nprompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["questions"])\n\nchain = LLMChain(\n llm=llm,\n prompt=prompt\n)\n\nchain.run(query)\n您可以在此处阅读有关 LangChain 组件的更多信息的更多信息。
\n骆驼指数
\nLlamaIndex（以前称为 GPT Index）是专门为 LLM 应用程序设计的数据框架。其主要重点是摄取、结构化和访问私有或特定于域的数据。它提供了一组工具，有助于将自定义数据集成到法学硕士中。
\n根据我使用 LlamaIndex 的经验，如果您希望使用矢量嵌入，那么它是一个理想的解决方案。使用其许多可用的插件您可以轻松地从许多来源加载（或摄取）数据，并使用嵌入模型生成向量嵌入。
\nLlamaIndex 的一个关键特性是它针对索引查询进行了优化。摄取数据后，将创建索引。这index代表您的矢量化数据，可以像这样轻松查询：
...\n\nquery_engine = index.as_query_engine()\nresponse = query_engine.query("Stackoverflow is Awesome.")\nLlamaIndex 对此进行了抽象，但它本质上是获取您的查询"Stackoverflow is Awesome."并将其与矢量化数据中最相关的信息进行比较（或index，然后将其作为上下文提供给 LLM。
包起来
\n现在您应该清楚为什么您可以为您的特定用例选择一种或两种技术。如果您的应用程序需要索引和检索功能，并且虽然您使用 LangChain 就可以了（因为它也可以处理这个问题），但我建议与 LlamaIndex 集成，因为它针对该任务进行了优化，并且通常更容易使用所有插件和数据连接器。否则，如果您只需要与法学硕士一起工作，请只选择 LangChain。
\n如果您想阅读更多内容，我在博客上介绍了 LangChain 和 LlamaIndex。这是一篇关于 LangChain 和 LlamaIndex 的文章。
\n注：我是这篇文章的作者。
\n- 你让我相信人类答案的力量，谢谢杰夫 (2认同)
ZKS*_*ZKS 42
Langchain 是一个更通用的框架，可用于构建各种应用程序。它提供了用于加载、处理和索引数据以及与法学硕士交互的工具。Langchain 也比 LlamaIndex 更灵活，允许用户自定义其应用程序的行为。
LlamaIndex 专为构建搜索和检索应用程序而设计。它提供了一个简单的界面，用于查询法学硕士和检索相关文档。LlamaIndex 也比 Langchain 更高效，使其成为需要处理大量数据的应用程序的更好选择。
如果您正在构建需要灵活和可扩展的通用应用程序，那么 Langchain 是一个不错的选择。如果您正在构建需要高效且简单的搜索和检索应用程序，那么 LlamaIndex 是更好的选择。
- 很好的答案，谢谢。然而，一些来源、例子和测量结果将受到赞赏。 (7认同)
Nik*_*iya 11
我试图打破Langchain 和 LlamaIndex之间的差异：
骆驼指数
LlamaIndex 是一款开源工具，专门用于构建由大型语言模型 (LLM)提供支持的搜索和检索应用程序。它简化了查询法学硕士和根据用户输入检索相关文档的过程。
朗查恩
Langchain 是一个开源框架，旨在简化由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的开发。它超越了像 LlamaIndex 这样的基本搜索和检索，并提供了一个全面的工具包，用于构建更复杂和交互式的 LLM 应用程序。
选择正确的工具：
LlamaIndex：非常适合以最小的复杂性构建集中的搜索体验。
Langchain：更适合创建复杂且交互式的 LLM 应用程序，但需要更强的技术技能和开发工作。
我希望这能澄清这些技术之间的差异！
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