模块化:LangChain 的模块化架构使得定制化和扩展变得简单,方便开发者在现有组件基础上进行构建或根据需求创建新组件。 社区支持:LangChain 拥有一个活跃而强大的社区,提供丰富的资源、教程以及论坛平台,促进问题解决与协作交流。 1.3 局限 LangChain 的学习曲线相对陡峭,对资源的需求较高,且依赖管理较为复杂,更适合有经...
LangChain 为这一过程提供了两个总体框架:传统的 Chain 界面和现代的 LangChain 表达语言 (LCEL)。 LCEL 特别适合在新应用程序中编写链,提供灵活且富有表现力的语法。然而,LangChain 还提供预构建的链,确保两个框架可以无缝共存,满足各种开发需求。 3.4. 记忆 LangChain 中的记忆是指存储和调用过去交互的能力。...
构建大型语言模型应用程序可能会颇具挑战,尤其是当我们在不同的框架(如Langchain和LlamaIndex)之间进行选择时。LlamaIndex在智能搜索和数据检索方面的性能令人瞩目,而LangChain则作为一个更加通用的应用程序框架,提供了更好的与各种平台的兼容性。 本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用,创建一个既可扩展又...
然后我们将LlamaIndex工具转换为与Langchain代理兼容的格式,这样就可以和Langchain进行对接了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 llamaindex_to_langchain_converted_tools=[t.to_langchain_tool()fortinquery_engine_tools] 除此以外我们还定义了一个附加的带有Web搜索功能的Langchain工具。这样可...
LangChain是一个工具,它支持大型语言模型与多种数据源的集成、定制化NLP管道的创建、模块化设计以及广泛的预训练模型使用。 数据连接 LangChain 实现了大型语言模型(LLM)与各类数据源的深度整合,包括: ·数据库:使 LLM 能够连接至关系型数据库(例如 MySQL、PostgreSQL)及 NoSQL 数据库(如 MongoDB),实现数据的动态...
LangChain是一个开源框架，可帮助开发者使用语言模型创建复杂的应用程序。它简化了诸如构建聊天机器人、总结大量文本或开发结合推理和当前信息检索的 AI 工具等任务。其丰富的可重用组件极大地简化和加速了复杂的 AI 工作流开发。LangChain 在 RAG 应用中的优势 LangChain 提供了许多增强灵活性和可用性的工具和功能，...
一边是科技巨头和风投机构疯狂砸钱，抢占大模型风口；另一边是无数开发者涌入，试图在这个新兴领域分一杯羹。LangChain、LlamaIndex、LangGraph……各种框架层出不穷，令人眼花缭乱。这究竟是百花齐放的盛世，还是泥沙俱下的乱局？让我们先来看看这些框架究竟是什么。它们就像各种型号的工具箱，里面装着各种工具，可以...
然后我们将LlamaIndex工具转换为与Langchain代理兼容的格式,这样就可以和Langchain 进行对接了。 llamaindex_to_langchain_converted_tools = [t.to_langchain_tool()fortinquery_engine_tools] 除此以外我们还定义了一个附加的带有Web搜索功能的Langchain工...
LangChain 灵活适应多种 NLP 任务,便捷集成外部数据源,凭借模块化设计轻松扩展,且享有活跃社区的广泛支持。 灵活性:LangChain 具备极高的适应性,能够应对从基础文本处理到复杂多步骤工作流程的各种 NLP 任务。 集成性:它能够高效地与外部数据源及 API 集成,极其适合需要实时数据访问或与其它服务交互的应用场景。
1)LangChain:用开发LLM的通用框架。 2)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。