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: 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...
使用LangChain,代码会变得很长: 代码语言:javascript 复制 from langchain_community.document_loadersimportDirectoryLoader # pip install"unstructured[md]"loader=DirectoryLoader("mock_notebook/",glob="*.md")docs=loader.load()from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter text_splitter=Recursiv...
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: ...
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: ...
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),实现数据的动态获取...
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: ...