目前有两个突出的框架处于领先地位:LlamaIndex 和 LangChain,这两个框架的目标是帮助开发人员创建自己的自定义LLM应用程序。这些框架中的每一个都有自己的优点和缺点。本文将揭示 LlamaIndex 和 LangChain 之间的主要区别,帮助用户为特定用例选择正确的框架。 一、LlamaIndex 简介 LlamaIndex 是一个专为RAG开发的应用...
pip install llama-index-llms-ollama pip install llama-index 代码: from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="gemma:2b") llm.invoke("讲一个笑话") 例子2 RAG: 分别用langchain及llamaindex实现RAG功能,要求如下:LLM为调用本机的ollama服务(模型:gemma:2b),embeding为“D:\m...
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续 ...
# Everything above this line is the same as that of the last task.from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableLambdafrom langchain_core.messages import get_buffer_stringfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom operator import itemgetterfrom langchain.memory i...
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: ...
LangChain,一个使用LLM开发东西的通用框架。 LlamaIndex,一个专门用于构建 RAG 系统的框架。 选择一个框架是一项巨大的投资。 你想要一个拥有强大维护者和充满活力的社区的产品。 幸运的是,这两种选择在去年都已合并,因此规模是相当可量化的。 以下是这些数字的比较: ...
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: ...
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: ...
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: ...
简单应用可能对LLM进行一次调用即可, 而复杂应用往往需要串联LLMs(相互连接或者和其他的专家系统). langchain为此提供了一套标准的接口和通用的实现. chain还细分为两类: 通用任务chain 和 专有工具chain ,前者更多用来组织任务顺序, 后者则专注在对某个工具的调用上. ...