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LlamaIndex と LangChain のどちらを選択するか: AI アプリケーションに適したツールを見つける


導入

大規模言語モデル (LLM) に基づいて AI アプリケーションを構築するための 2 つの一般的なオプション、LlamaIndex と LangChain が最近登場しました。どちらを使用するかを決定するのは難しい場合があるため、この記事では、それらの違いを簡単に説明することを目的としています。

LangChain は、大規模な言語モデルに限定されるものだけでなく、さまざまなアプリケーションを構築するために設計された多用途のフレームワークです。データのロード、処理、インデックス作成、および LLM との対話のためのツールを提供します。 LangChain の柔軟性により、ユーザーはデータセットの特定のニーズに基づいてアプリケーションをカスタマイズできます。このため、他のソフトウェアやシステムとの広範な統合が必要な汎用アプリケーションを作成する場合に最適です。

一方、LlamaIndex は、検索および取得アプリケーションを構築するために特別に設計されています。 LLM をクエリして関連ドキュメントを取得するための簡単なインターフェイスを提供します。 LlamaIndex は LangChain ほど汎用的ではないかもしれませんが、効率が高いため、大量のデータを迅速かつ効果的に処理するアプリケーションに最適です。

LlamaIndex と LangChain の概要

LangChain は、大規模言語モデル (LLM) を利用したアプリケーションの開発を簡素化するように設計されたオープンソース フレームワークです。 PythonJavaScript の包括的なツールと API のセットを開発者に提供し、チャットボット、仮想エージェント、ドキュメント分析ツールなど、LLM ベースの多様なアプリケーションの作成を容易にします。 LangChain のアーキテクチャは複数の LLM と外部データ ソースをシームレスに統合し、開発者が複雑でインタラクティブなアプリケーションを迅速に構築できるようにします。

LlamaIndex は、効率的なデータの取得と管理のために設計されたフレームワークです。アルゴリズムを使用して文書の意味的類似性に基づいて文書をランク付けすることにより、検索および取得アプリケーションの作成に優れています。 LlamaIndex は、LlamaHub を通じてさまざまなデータ コネクタを提供し、大規模な変換プロセスを行わずにさまざまなソースから直接データを取り込むことができます。特に、正確かつ迅速な情報検索機能を必要とするナレッジ マネジメント システムやエンタープライズ ソリューションに最適です。

LlamaIndex と Langchain の比較

ラマインデックスとは何ですか?

以前は GPT インデックスとして知られていた LlamaIndex は、LLM の操作を容易にするフレームワークです。これは、API、データベース、PDF などのカスタム データを GPT-4 などの強力な言語モデルに接続するシンプルなツールとして理解できます。これにより、データにアクセスして使用できるようになり、強力なカスタム LLM アプリケーションとワークフローを簡単に作成できるようになります。

LlamaIndex を使用すると、ユーザーはドキュメント Q&A、データ拡張チャットボット、ナレッジ エージェントなどの強力なアプリケーションを簡単に作成できます。 LLM アプリケーションをデータで強化するために LlamaIndex が提供する主要なツールを以下に示します。

  • データの取り込み:- API、PDF、ドキュメントなどの既存のデータ ソースとの接続を支援します。
  • データのインデックス作成:- さまざまな使用例に合わせてデータを保存し、インデックスを作成します。
  • クエリ インターフェイス:- プロンプトを受け入れ、より迅速に知識を強化した応答を返すクエリ インターフェイスを提供します。
  • データ ソース:- LlamaIndex を使用すると、ユーザーは非構造化、構造化、または半構造化データ ソースに接続できます。

データを LLM イメージ ソースに接続するためのフレームワーク

LlamaIndex をインストールする

LlamaIndex をインストールするには、リポジトリのクローンを作成するか、pip を使用します。

!git clone https://github.com/jerryjliu/llama_index.git

または

!pip install llama-index

RAGとは何ですか?

LlamaIndex と Langchain の重要な比較に入る前に、RAG について理解しましょう。

RAG (検索拡張生成) は、検索と生成という 2 つの基本的なプロセスを組み合わせることにより、大規模言語モデル (LLM) の機能を強化します。通常、言語モデルはトレーニング データのみに基づいて応答を生成しますが、場合によっては、古い答えやサポートされていない答え (別名幻覚) が発生することがあります。RAG は、ユーザーのクエリに基づいて外部ソース (インターネットや特定のデータベースなど) から関連情報を取得することでこれを改善します。この取得された情報により、モデルの応答が最新かつ信頼できるデータに基づくものとなり、より正確で情報に基づいた回答が保証されます。 RAG は、検索と生成を統合することで、古い情報やソースの欠如などの課題に対処し、LLM 応答の信頼性と関連性を高めます。

RAG は、まったく新しい情報が発生したときに大規模な言語モデルを再トレーニングする必要性を軽減するのに役立ちます。代わりに、データ ソースを最新の情報で更新できます。これは、次回ユーザーが質問したときに、最新の情報を提供できることを意味します。次に、RAG は、応答を生成する前に、言語モデルが信頼できる情報源に注意を払うようにします。このアプローチにより、モデルがトレーニングのみに基づいて答えを発明したり、不適切なデータを明らかにしたりするリスクが軽減されます。また、モデルは、誤解を招く可能性のある情報を提供するのではなく、質問に自信を持って答えることができない場合にそれを認識できるようになります。ただし、検索システムが高品質の情報を提供しない場合、回答可能なクエリの一部が回答されない可能性があります。

GPUサーバーでのパフォーマンス

GPU サーバーで AI ワークロードを実行する場合、計算効率が重要です。 LlamaIndex はパフォーマンス メトリクスの面で優れており、GPU リソースを効率的に利用して大規模なデータセットや複雑なクエリを処理します。また、LangChain は、GPU 機能を活用してチェーンされたモデルを最小限の遅延で処理することで、強力なパフォーマンスを発揮します。どちらのフレームワークもパフォーマンスは良好ですが、その適合性は特定のワークロード要件に応じて異なる場合があります。

GPU サーバー上で LlamaIndex と LangChain をセットアップするには、さまざまなプロセスが必要です。 LlamaIndex には互換性チェックが必要で、初期セットアップ プロセスがより複雑になる場合がありますが、一度構成すると、既存の AI ワークフローとシームレスに統合されます。 LangChain は、API とライブラリの広範なサポートを備えた、よりユーザーフレンドリーなセットアップを誇り、多様な AI 環境への統合を簡素化します。両方のフレームワークの学習曲線は、包括的なドキュメントとアクティブなコミュニティ サポートによって軽減されます。

LlamaIndex と Langchain の主な機能

LlamaIndex (GPT Index) is a simple framework that provides a central interface to connect your LLM’s with external data.

LangChain は、開発者が大規模言語モデル (LLM) を使用するアプリケーションを簡単に構築できるようにするツールです。これらは、人間のようなテキストを理解して生成できる強力な AI ツールです。

LlamaIndex offers a selection of data connectors on LlamaHub, simplifying data access by supporting direct ingestion from native sources without conversion.

LangChain は、ドキュメント ローダーをデータ コネクタとして使用し、さまざまなソースから情報を取得し、処理可能な形式に変換します。

LlamaIndex specializes in developing search and retrieval applications with a straightforward interface for indexing and accessing relevant documents, emphasizing efficient data management for LLMs.

LangChain は、検索アルゴリズムを LLM と統合して、コンテキスト関連情報を動的に取得して処理するため、チャットボットなどの対話型アプリケーションに最適です。

LlamaIndex is optimized for retrieval by using algorithms to rank documents based on their semantic similarity for effective querying

チェーンは LangChain の重要な機能であり、複数の言語モデル API 呼び出しを論理的なシーケンスでリンクし、さまざまなコンポーネントを組み合わせて一貫したアプリケーションを構築するのに役立ちます。

LlamaIndex is perfect for internal search systems, creating RAG applications, and extracting precise information for enterprises.

LangChain は汎用性の高いフレームワークであり、大規模言語モデル (LLM) を利用した多様なアプリケーションの開発と展開に不可欠なツール、機能、機能が付属しています。

LlamaIndex specializes in optimizing document retrieval through algorithms that rank documents based on semantic similarity, making it well-suited for efficient search systems and knowledge management solutions.

LangChain は、大規模言語モデル (LLM) を使用してアプリケーションを構築するためのオーケストレーション フレームワークとして設計されており、検索アルゴリズムやデータ ソースなどのさまざまなコンポーネントを統合して、インタラクティブで動的なエクスペリエンスを作成します。

LlamaIndex と Langchain の利点

ラングチェーン:

  • 使いやすさ: 新しいプロジェクトを開始し、すぐに実行する必要がある場合は、Langchain をお勧めします。より直観的な出発点を提供し、大規模な開発者コミュニティがあるため、例や解決策を簡単に見つけることができます。
  • 取得モデル: データのクエリに取得パラダイムを使用します。これは簡単で、基本的な取得タスクに適しています。
  • コミュニティとサポート: Langchain には、初心者にとって役立つチュートリアル、サンプル、コミュニティ サポートなどの豊富なリソースを備えた確立されたコミュニティがあります。

ラマインデックス:

  • 高度なクエリ: プロジェクトでサブクエリや外部データセットからの応答の合成などの高度なクエリ機能が必要な場合は、LlamaIndex が適しています。
  • メモリ構造の柔軟性: さまざまなインデックス (リスト インデックス、ベクトル インデックス、グラフ インデックスなど) の合成など、より複雑なメモリ構造が可能になり、特定のメモリ ニーズを持つチャットボットや大規模な言語モデルの構築に役立ちます。 。
  • 構成可能性: 現時点では Langchain よりも学習が困難ですが、LlamaIndex はメモリ構造側で構成可能性を提供し、データ インデックスを柔軟にカスタマイズおよび構造化できます。
  • 将来の可能性: 継続的な改善とコミュニティの成長 (最近の資金調達と開発の更新) により、LlamaIndex は上級ユーザー向けの強力な機能を維持しながら、使いやすさを目指して進化しています。

結論

要約すると、柔軟性、拡張性、および他のソフトウェアとの統合を必要とする汎用 LLM ベースのアプリケーションを開発する必要がある場合は、LangChain がより良い選択肢となります。ただし、効率的で簡単な検索および取得アプリケーションの作成に重点を置く場合は、LlamaIndex の方が優れたオプションです。

さらに、Langchain に関する詳細なブログを強くお勧めします。これは、フレームワークをより深く理解し、実践的な経験を提供するのに役立ちます。

コード例でフレームワークを試し、独自のアプリケーションを構築することを楽しみにしていますか?ブログのパート 2 にご期待ください。例と段階的な手順を示してフレームワークをさらに詳しく説明します。

記事をお楽しみいただければ幸いです。

参考文献

  • ラマインデックス
  • ラングチェーンのクイックスタート
  • ラマインデックスハグフェイス