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。...
LangChain是一个开源的自然语言处理(NLP)框架,它提供了一种灵活的方式来构建基于大型预训练语言模型(LLM)的应用。LangChain的核心优势在于其强大的扩展性和可定制性,它允许开发者根据自己的需求,轻松地添加、修改或删除组件,从而构建出符合特定任务需求的模型。 此外,LangChain还提供了丰富的API和工具,使得开发者能够...
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是一个基于大语言模型(LLM)的框架,它并不开发LLM,而是为各种LLM实现通用的接口,将相关的组件“链”在一起,简化LLM应用的开发。它支持模型集成、提示工程、索引、记忆、链、代理等多种组件功能。 核心架构:LangChain 的核心是其链式架构,它允许开发者将不同的组件(如模型、提示、索引、记忆等)组合成一个...
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 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。
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 2、为本地文件构建RAG系统 我们构建一个简单的RAG系统:从本地的文本文件文件夹中读取文本。
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)。
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)。
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...