LlamaIndex 能够与大型语言模型(LLM)集成,实现上下文数据检索功能: 上下文感知搜索:依托 LLM 的能力,LlamaIndex 能深入理解查询的语境,提供更相关且精确的搜索结果。 动态数据获取:在与 LLM 的互动中,LlamaIndex 能动态地获取并呈现相关数据,确保响应具备丰富的信息量和上下文关联性。 查询优化 LlamaIndex 通过一系列优...
LlamaIndex是一个基于LLaMA(Large Language Model Family of AI)的大型预训练语言模型的应用框架。与LangChain不同,LlamaIndex更侧重于为开发者提供高效、便捷的模型部署和推理服务。 LlamaIndex通过优化模型加载、推理和缓存等关键环节,实现了高性能的模型部署。此外,LlamaIndex还提供了丰富的模型管理和监控功能,使得开发...
LangChain: 由于其提供了较为全面的组件支持,LangChain可以简化开发流程,让开发者更加关注于业务逻辑和模型效果的优化。但是,这也意味着它的学习曲线可能较陡,需要开发者对各种组件有深入的理解。 LlamaIndex: 专注于索引和检索,LlamaIndex相对容易上手,特别是对于需要快速构建高效查询系统的开发者来说,可以快速实现原型...
LangChain区分了可聊天LLM(ChatOpenAI)和仅完成LLM(OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数对其进行控制。 LlamaIndex区分了官方的OpenAI端点和OpenAILike端点,而LangChain则通过openai_api_base参数确定将请求发送到哪里。 虽然LlamaIndex使用role参数标记聊天消息,但LangChain使用单独的类。 到目前为止,这...
这些代码片段清楚地说明了这两个框架的不同抽象级别。LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。
LangChain:用开发LLM的通用框架。 LlamaIndex:专门用于构建RAG系统的框架。 选择一个框架是对于项目的后续开发是非常重要的,因为如果后续更换框架是一个非常困难的事情,所以我们这里对这两个框架做一个简单的对比,这样对于选择会有一个初步的印象。 首先我们看看他们的Github表现和一些公开的信息: ...
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LlamaIndex和LangChain比较 #小工蚁 #AI开发框架 - 小工蚁于20241219发布在抖音,已经收获了22.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
此外,LangChain还提供了丰富的API和工具,使得开发者能够轻松地与其他技术栈进行集成,如TensorFlow、PyTorch等。这使得LangChain在实际应用中具有很高的灵活性和可扩展性。2. LlamaIndex - 是一个基于LLaMA(Large Language Model Family of AI)的大型预训练语言模型的应用框架。LlamaIndex侧重于为开发者提供高效、便捷的...