LangChain 的替代方案：用于 AI 开发的灵活且专业的框架

如果您使用大型语言模型 (LLM)，可能曾遇到过 LangChain；这是一个广泛使用的开源框架，旨在简化 LLM 驱动的应用程序的开发。LangChain 通过提供现成的构建块来简化人工智能 (AI) 应用程序的构建；开发人员可以使用这些构建块将 LLM 与现实世界的数据源连接起来。开发人员无需手动编码这些整合，而是可以使用预建的模块快速上手。

LangChain 对于依赖自然语言处理 (NLP) 的应用程序特别有用，例如：

• 会话式 AI：使用生成式 AI（如 GPT-4 或其他转换器）进行智能响应的聊天机器人。
• 检索增强生成 (RAG)：将预训练的 LLM 知识与实时数据检索相结合的 AI 系统。
• 自主 AI 智能体：做出决策、自动化工作流并与应用程序编程接口 (API) 和数据库等外部工具交互的智能体。

例如，从公司知识库中获取实时数据的客户支持聊天机器人、从数据库中获取特定案例法律的 AI 法律助理，或者为用户安排会议和预订航班的 AI 智能体。

LangChain 的主要优势之一是其结构化方法。开发人员无需从头开始编写自定义整合，而是可以使用预构建的模板和模块将 LLM 与不同工具连接起来。这个预构建的框架对于想要快速构建应用程序而无需深入研究 LLM 编排、微调或低级数据检索的复杂性的开发人员非常有用。

虽然 LangChain 功能强大，但它带来了多种挑战，这些挑战可能会使 LLM 开发变得过于复杂。

LangChain 的预定义模块和工作流创建了一个结构化的开发环境，有时以牺牲可定制性为代价。喜欢直接 API 访问或需要对提示模板、数据连接器和 NLP 管道进行精细控制的开发人员可能会发现 LangChain 的方法存在局限性。

例如，致力于金融 AI 模型的团队可能需要对数据源、处理逻辑和汇总技术进行精确控制。他们可能更喜欢直接与矢量存储集成，而不是依赖 LangChain 的默认检索管道。自定义摘要工具可能需要专门的转换器来处理独特格式的文本。使用 LangChain，集成此类定制 AI 模型可能需要额外的抽象层，增加了复杂性，而不是简化任务。

一些开发人员更喜欢使用允许他们定义工作流的框架，而不是使用预定义的链和模块。对于处理需要与现有平台深度整合的新架构的 AI 团队来说，这种灵活性非常重要。

开发 LLM 应用程序需要进行实验，尤其是在微调模型、调整问答逻辑或改进文本生成工作流时。LangChain 的结构化架构使快速迭代变得困难，因为更改通常需要对多个互连的组件进行调整。

缺乏灵活性可能会减缓需要快速制作 AI 应用程序原型的初创企业或研究团队的创新。

并非每个 AI 驱动的应用程序都需要复杂的编排。对 OpenAI、Hugging Face 或 Anthropic 的简单 API 调用通常就足够了。LangChain 引入了额外的层，虽然在某些情况下适用，但可能会不必要地使基本的开发工作流复杂化。

例如，创建 GPT-4 驱动的聊天机器人的开发人员可能只需要一个调用 GPT-4 API 的 Python 脚本、一个用于存储用户交互的数据库和一个用于处理响应的简单 NLP 管道。LangChain 针对这些任务的内置模板很有帮助，但并非总是必要的。一些开发人员更喜欢轻量级的替代方案，这样他们就可以直接使用 LLM API，而无需额外的开销。

许多开发人员正在寻求深入了解替代框架，以优先考虑灵活性、更快的原型设计以及与现有软件架构的无缝整合。然而，正确的工具取决于正在构建的应用程序的类型、所需的定制级别以及开发人员喜欢的工作流。

许多公司已经部署了 AI 管道、数据库和 API 集成。使用强制采用新工作流结构的框架可能会扰乱开发团队，而不是提高效率。

例如，已经使用 TensorFlow 进行微调并使用 PyTorch 进行推理的团队可能更喜欢与其现有机器学习 (ML) 堆栈集成的框架，而不是采用 LangChain 的预建模块。

LangChain 的最佳替代方案取决于开发人员试图应对的具体挑战。一些工具专注于提示工程，而另一些工具则优化数据检索、AI 智能体工作流或 LLM 编排。以下是 LLM 开发的几种不同类别以及最方便解决这些问题的工具：

提示工程是 LLM 优化的基础，决定了模型解释和生成文本的有效性。结构不良的提示会导致不一致或不相关的回答，而设计良好的提示则能最大限度地提高准确性、连贯性和任务效率。

LangChain 提供基本的提示链，但替代工具提供更深入的定制、版本控制和实验友好型环境。

提示工程的替代方案：

• Vellum AI：一个具有内置测试、版本控制和 A/B 比较功能的提示工程演习场。它非常适合需要大规模完善提示的开发人员。
• Mirascope：鼓励在代码库中配置提示，确保可重复性和结构化的 NLP 工作流。
• 指导：允许用户使用正则表达式和上下文无关语法 (CFG) 来约束提示输出。它非常适合控制 LLM 生成的响应。

为什么不是 LangChain？

LangChain 的提示处理尚未针对迭代微调和结构化测试进行优化。寻求更好地控制可定制提示模板的开发人员可能会发现 Vellum AI 或 Guidance 更有效。

LLM 并非完美；其需要不断进行调试、测试和优化，才能产生准确可靠的结果。致力于微调 AI 模型或确保无错误性能的开发人员经常发现 LangChain 的黑匣方法存在局限性。

调试和微调的替代方案：

• Galileo：专注于 LLM 可观测性、错误分析和工作流的微调。它提供了对数据质量和性能瓶颈的洞察分析。
• Mirascope：支持结构化数据提取和提示调试，使跨版本的提示行为跟踪变得更加容易。

为什么不是 LangChain？

LangChain 抽象了调试，使其难以查明和解决提示行为、数据连接器或 AI 响应中的问题。Galileo 提供针对 LLM 错误和数据集不一致情况的细粒度可见性。

AI 智能体作为智能中间方，根据用户输入启用自主决策。虽然 LangChain 提供基于智能体的任务执行，但寻求更大灵活性的开发人员通常更喜欢更专门化的智能体框架。

AI 智能体的替代方案：

• AutoGPT：一个开源 AI 平台，可创建完全自主的 AI 智能体，这些智能体能够收集信息、做出决策并运行多步骤工作流，而无需用户直接输入。
• AgentGPT：基于浏览器的 AI 智能体平台，允许用户实时创建和部署任务驱动的 AI 智能体。
• MetaGPT：一种开源多智能体框架，用于模拟软件开发团队，将目标分解为竞争分析、用户故事和模型。
• Grip Tape：一种基于 Python 的智能体框架，用于通过结构化依赖关系跟踪来管理长时间运行的 AI 任务。

为什么不是 LangChain？

LangChain 的智能体执行框架是僵化的，要求开发人员符合预构建的模板。AutoGPT 和 AgentGPT 为自主 AI 智能体提供更多定制功能，而 MetaGPT 则侧重于结构化的多智能体协作。

随着 AI 应用程序变得越来越复杂，开发人员往往需要 LLM 编排，即在单个工作流中协调多个 AI 模型、API、数据集和工具的能力。

虽然 LangChain 提供了一个用于将不同 LLM 组件链接在一起的模块化框架，但许多开发人员希望更好地控制数据在其应用程序中的流动方式。

LLM 编排和自动化的替代方案：

• LlamaIndex：一个专门处理 RAG 的开源数据编排框架，使开发人员能够针对 AI 应用程序为结构化和非结构化数据编制索引并执行查询。其中包括强大的数据连接器，可用于整合各种来源，如数据库、API、PDF 和企业知识库。
• Haystack：一个开源 NLP 框架，旨在构建 LLM 支持的应用程序，例如智能搜索工具、聊天机器人和 RAG 系统。其管道驱动的方法可实现不同 AI 模型的无缝整合。
• Flowise AI：一款低代码或无代码平台，为 LLM 应用程序原型设计和部署提供可视化界面。它使开发人员能够使用拖放工具创建模块化工作流，从而使 AI 开发更加容易。

为什么不是 LangChain？

LangChain 是围绕预定义的链结构构建的，对于需要可定制 LLM 应用程序和微调工作流自动化的开发人员来说，这种结构可能很僵化。LlamaIndex 对于数据密集型应用程序非常有用，而 Flowise AI 非常适合喜欢可视化、无代码方法的开发人员。

LLM 不能孤立地工作，它们通常需要访问外部数据源来增强其响应。无论是构建问答系统、聊天机器人还是总结工具，开发人员都需要有效的方法来存储、检索和处理相关信息。LangChain 为矢量存储和数据库提供整合，但许多替代解决方案能够提供更高的效率和可扩展性。

数据检索和知识整合的替代方案：

• Milvus 和 Weaviate：专门构建的矢量数据库，可高效地存储和检索嵌入，从而改进语义搜索和 RAG 管道。这些工具通过确保 LLM 引用相关上下文来优化文本生成的准确性。
• SQL 和 NoSQL 数据库：提供结构化数据管理的传统关系和非关系数据库，使其成为整理检索到的 AI 输入的有力替代方案。
• Amazon Kendra：一个强大的企业搜索系统，通过连接到内部文档存储库、wiki 和结构化数据集来增强 AI 生成的响应。
• Instructor 和 Mirascope：专注于数据提取的工具，允许 LLM 输出结构化格式，例如 JSON 和 Pydantic 模型。

为什么不是 LangChain？

LangChain 的内置检索器适用于基本应用程序，但 Milvus 和 Weaviate 为可扩展向量存储空间提供了更快的搜索和检索方式。Amazon Kendra 是企业 AI 开发的强大替代方案，而 Instructor 和 Mirascope 简化了从 LLM 响应中提取结构化数据的过程。

一些开发人员更喜欢直接访问 AI 模型，而不是使用 LangChain 等中间件框架。这种方法减少了抽象层，可以更好地控制模型交互，从而确保更短的响应时间和可自定义的 AI 行为。

直接 LLM 访问的替代方案：

• OpenAI、Anthropic、Hugging Face API：直接 AI 模型提供者可让开发人员在不受 LangChain 等开源代码框架限制的情况下开展工作。
• BLOOM、LLaMa、Flan-T5：基于转换器的开源模型，可在 Hugging Face 上使用，提供透明度和微调功能。
• Google PaLM：一种高性能 NLP 模型，可与 GPT-4 媲美，非常适合高级文本生成和摘要。

为什么不是 LangChain？

LangChain 抽象了 API 调用，简化了一些任务，减少了对直接 LLM 交互的控制。寻求在数据输入、响应格式和提示模板方面具有完全灵活性的开发人员可能更愿意使用 API 或开源替代方案直接应用 AI 模型。

对于寻求完全托管 AI 解决方案的公司来说，LangChain 之外还有其他替代方案，可以为构建、部署和扩展人工智能驱动的应用程序提供集成环境。这些平台将 ML、数据分析和 NLP 能力与企业级安全性和合规性功能相结合。

企业 AI 开发的替代方案：

• IBM watsonx：一个全面的 AI 工具包，支持 LLM 定制、微调和部署。它与外部数据源集成，支持文本生成、摘要和问题解答应用。
• Amazon Bedrock：一种托管 AI 服务，可简化由 LLM 提供支持的应用程序的大规模部署，尤其是在 AWS 环境中。
• Amazon SageMaker JumpStart：一个机器学习中心，具有预构建的 AI 模型，开发人员可以为人工智能驱动的应用程序快速部署这些模型。
• Microsoft Azure AI：基于云的平台，为人工智能驱动的自动化提供 LLM 托管、模型微调和工作流编排。

为什么不是 LangChain？

LangChain 是一个开发人员优先的开源应用程序。IBM watsonx 和 Microsoft Azure AI 等企业 AI 平台提供具有内置安全性、可扩展性和业务集成功能的端到端 AI 解决方案。

• 如果您优先考虑提示工程：请使用 Vellum AI、Mirascope 或 Guidance。
• 如果您需要微调和调试：考虑使用 Galileo 来实现 AI 可观测性。
• 如果您正在构建自主 AI 智能体：请试用 AutoGPT、MetaGPT 或 Grip Tape。
• 如果您需要工作流编排：尝试 LlamaIndex、Haystack 或 Flowise AI。
• 如果您正在处理数据检索：使用 Milvus、Weaviate 或 Instructor。
• 如果您更喜欢直接 API 访问：请使用 OpenAI、Hugging Face 或 Google PaLM。
• 如果处于企业环境中：请尝试 IBM watsonx、Amazon Bedrock 或 Azure AI。