LlamaIndex vs LangChain: ¿cuál es la diferencia?

RAG equipa a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con conocimientos específicos del dominio para aumentar la precisión y la utilidad de los chatbots y otras aplicaciones de inteligencia artificial (IA) que utilizan. Aunque LLamaIndex y LangChain tienen casos de uso superpuestos, cada uno aborda la tarea de crear un sistema RAG de diferentes maneras. 

LlamaIndex se centra en la indexación, la ingesta de datos y la recuperación de información de fuentes de datos basadas en texto, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo más simples y aplicaciones de IA. Mientras tanto, el marco modular de LangChain destaca en la creación de una amplia gama de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN) e IA agentiva.

RAG es una técnica que conecta aplicaciones LLM con fuentes de datos propietarias. La recuperación de datos con tecnología RAG amplía la base de conocimientos de un modelo de machine learning (ML) más allá de sus datos de entrenamiento. RAG proporciona a los modelos de IA generativa acceso a conocimientos específicos del dominio, como los datos internos de una organización, de los que de otro modo carecerían. 

Los sistemas RAG responden a las consultas de los usuarios recuperando información relevante de fuentes de datos designadas en tiempo real y luego aumentando las capacidades generativas del LLM para obtener mejores respuestas. Los modelos equipados con RAG generan respuestas más precisas con un mayor grado de relevancia contextual. 

Cuando las limitaciones de tiempo y coste impiden largos procesos de ajuste, RAG puede ser una alternativa eficiente y conveniente, aunque las dos técnicas se pueden combinar para obtener un rendimiento aún mayor.

LlamaIndex, anteriormente conocido como GPT Index, es un marco de código abierto para la ingesta, indexación y recuperación de datos. Disponible en Python y TypeScript, permite a los usuarios conectar LLM con grandes conjuntos de datos y crear aplicaciones de recuperación.  

El caso de uso principal de LlamaIndex es la gestión y utilidad de documentos: aplica el poder de los LLM para automatizar el proceso de organización, consulta y resumen de documentos. Al transformar enormes conjuntos de datos textuales en índices fácilmente consultables, LlamaIndex agiliza la generación de contenido habilitada para RAG.

LlamaIndex se estructura en torno a un conjunto básico de componentes clave, que incluyen: 

• Ingesta de datos y LlamaHub

• indexación de datos

• Consulta y recuperación 

• Posprocesamiento 

• Síntesis de respuestas

La ingesta de datos es la primera etapa de la canalización RAG de LlamaIndex. En LlamaIndex, esta etapa se conoce como carga de datos y utiliza cargadores o conectores de datos para obtener y procesar datos. LlamaIndex cubre más de 160 tipos de formatos de datos y admite estructuras de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y datos no estructurados. 

Cuando se utiliza LlamaIndex para tareas de recuperación que no están cubiertas por una única fuente de datos, los usuarios pueden recurrir a LlamaHub: un grupo versátil y de código abierto de cargadores de datos que cubre una gama de necesidades específicas. Los usuarios de LlamaHub pueden combinar múltiples fuentes de datos, como API, bases de datos SQL e incluso Google Workspaces, en un único flujo de trabajo. Algunos conectores LlamaHub incluso admiten archivos de audio y vídeo.

Una vez conectadas todas las fuentes de datos, el siguiente paso en el flujo de trabajo de LlamaIndex es la indexación de datos: dar sentido a todos los datos y organizarlos para su uso futuro. LlamaIndex utiliza incrustaciones para convertir los datos proporcionados por el usuario en un índice de datos basado en vectores en el que se pueden realizar búsquedas. Los modelos de incrustación son algoritmos de IA que convierten los datos en vectores matemáticos trazados dentro de una base de datos vectorial multidimensional. 

El proceso de incrustación captura las relaciones semánticas entre los puntos de datos para mejorar las búsquedas contextuales. La consulta del usuario también se convierte en una incrustación. Los motores de consulta pueden identificar puntos de datos que tienen un significado similar al de la consulta, lo que mejora la búsqueda de información relevante. 

LlamaIndex puede componer un índice a partir de otros índices para crear flujos de trabajo y consultas complejos con índices preexistentes. En lugar de consultar almacenes vectoriales separados uno por uno, los usuarios pueden crear un índice combinado para que las consultas sean lo más eficientes posible.

Al realizar una consulta, la consulta del usuario también se convierte en una incrustación. Los motores de consulta pueden identificar puntos de datos que tienen un significado similar al de la consulta, lo que ayuda en la búsqueda de información relevante. LlamaIndex utiliza el principio de similitud semántica para recuperar los datos más relevantes de los almacenes vectoriales en respuesta a la consulta. 

La función de transformación de consultas de LlamaIndex simplifica las consultas complejas o las divide en consultas más manejables. La transformación de consultas es una técnica de optimización que aumenta las posibilidades del sistema RAG de encontrar los datos más relevantes y generar la mejor respuesta posible.

Una vez recuperados los datos pertinentes, los segmentos o nodos que los componen pueden volver a clasificarse y filtrarse para mejorar aún más la respuesta. El posprocesamiento de nodos permite gestionar fuentes de datos que requieren una mayor estructuración y transformación posterior a la recuperación.

Los datos recuperados se combinan con la consulta y la instrucción de usuario original y se pasan al LLM conectado, que luego genera una respuesta.

LangChain es un marco de creación de aplicaciones de IA agentiva con un conjunto de opciones modulares que permiten a los usuarios "encadenar" componentes en flujos de trabajo complejos. LangChain admite la importación de casi cualquier modelo de IA generativa, incluidos GPT de OpenAI y Claude de Anthropic, con un enfoque en la automatización de extremo a extremo. LangChain admite bibliotecas de Python y JavaScript.

La plataforma LangChain se centra en un conjunto básico de características únicas diseñadas para agilizar la creación de prototipos y la creación de aplicaciones de IA agentiva, como chatbots y agentes virtuales. 

• Modelos 

• Plantillas de instrucciones 

• Índices 

• Memoria 

• Herramientas 

• Cadenas 

• Agentes 

• LangSmith y LangServe

La interfaz de usuario estandarizada de LangChain simplifica el proceso de interacción y trabajo con numerosos LLM. El acceso al modelo se obtiene normalmente a través de la API del proveedor, lo que puede costar dinero al usuario dependiendo del proveedor. 

Si utiliza un modelo basado en el chat, LangChain aclara la comunicación desde y hacia el modelo con cuatro clasificaciones de mensajes. HumanMessage representa los mensajes creados por humanos y AiMessage indica los mensajes del modelo de IA. SystemMessage es para el contenido didáctico de la modelo, mientras que ChatMessage es una opción más específica para establecer roles.

LangChain ofrece una gama de plantillas de instrucciones para simplificar el proceso de comunicación con los LLM. Los usuarios pueden personalizar las instrucciones según sea necesario y reciclarlas entre aplicaciones. Las plantillas de instrucciones de LangChain están orientadas a generar salidas contextualizadas de los LLM de la cadena.

Al igual que otras plataformas RAG, LangChain conecta los LLM con fuentes de datos externas. Logra este objetivo mediante la creación de índices basados en vectores. La biblioteca de cargadores de documentos de LangChain puede extraer datos de fuentes externas, como Google Workspaces, herramientas de colaboración en línea como Figma, contenido web, incluidos videos de YouTube, bases de datos, etc. 

LangChain admite más de 25 métodos de incrustación para convertir y cargar estos datos en almacenes vectoriales. Los usuarios pueden dividir los documentos en "fragmentos" para que las consultas a las bases de datos vectoriales sean aún más eficaces.

Una de las características más destacadas de LangChain es su capacidad de memoria. LangChain permite a los LLM hacer referencia a interacciones anteriores y añadir ese contexto a las conversaciones actuales y futuras. Al implementar la gestión de memoria en LangChain, los usuarios pueden optar por conservar conversaciones completas, resumir conversaciones pasadas o conservar un número seleccionado de los intercambios más recientes.

Las herramientas de LangChain son funciones, como motores de búsqueda y varias API, que los modelos pueden utilizar para realizar tareas en la cadena. Por ejemplo, un modelo que necesita incluir previsiones meteorológicas en su flujo de trabajo puede conectarse a un servicio proporcionado por una agencia meteorológica.

Las cadenas conectan los LLM con otras herramientas y hacen posibles los flujos de trabajo autónomos dentro de LangChain. Si los LLM y las herramientas son los objetos de un diagrama de flujo, las cadenas son las flechas y líneas que los unen. Los usuarios pueden combinar cadenas en un flujo de trabajo, y cada cadena puede incluir diferentes plantillas de instrucciones, modelos, herramientas y parámetros.

Los agentes de IA son modelos autónomos que determinan el curso de acción en función de las condiciones actuales y de la entrada que reciben. En vez de tener una instrucción humana en cada etapa del proceso, como ocurre cuando se interactúa con un chatbot, los agentes se esfuerzan por llevar a cabo flujos de trabajo completos de forma autónoma. Los usuarios pueden implementar los agentes prefabricados de LangChain tal cual o personalizarlos según sea necesario.

LangSmith es el conjunto de evaluación de LangChain, mientras que LangServe cubre la implementación. LangSmith ofrece una gama de funciones de prueba y optimización para ayudar a los usuarios a evaluar sus aplicaciones. Los usuarios pueden crear manualmente conjuntos de datos de prueba, compilarlos a partir de los comentarios de los usuarios o generarlos con LLM. 

Después de la evaluación, los usuarios pueden implementar sus aplicaciones a través de LangServe, que convierte las cadenas en API. LangSmith se puede combinar con LangServe para proporcionar monitorización a lo largo del tiempo, cumplimiento esencial de estándares de IA explicables.

Tanto LlamaIndex como LangChain permiten a los usuarios crear aplicaciones LLM habilitadas para RAG, pero ofrecen dos enfoques distintos para el proyecto. Aunque LlamaIndex destaca a la hora de consultar bases de datos para recuperar información relevante, la mayor flexibilidad de LangChain permite una mayor variedad de casos de uso, especialmente al encadenar modelos y herramientas en flujos de trabajo complejos.

LlamaIndex es ideal para aplicaciones RAG sencillas con un proceso de desarrollo más ligero. Se destaca por su recuperación de datos eficiente y precisa basada en la relevancia semántica. Entre sus puntos fuertes se encuentran: 

• Aplicaciones de búsqueda y recuperación: el eficaz almacenamiento de datos de LlamaIndex y su enfoque en la recuperación de datos basada en la similitud semántica lo convierten en una buena opción para las aplicaciones RAG racionalizadas. Los casos de uso incluyen los sistemas de referencia internos de la organización y la gestión del conocimiento. 

• Velocidad y precisión: con sus algoritmos de búsqueda avanzados, LlamaIndex está optimizado para una recuperación de datos eficiente con un alto grado de precisión. 

• Desarrollo de aplicaciones mínimo y optimizado: el enfoque estricto de LlamaIndex conduce a un proceso de creación de aplicaciones eficiente. Los usuarios pueden ponerse en marcha con las aplicaciones RAG en un tiempo mínimo. 

• Documentos jerárquicos: LlamaIndex es una buena opción para proyectos con mucho texto, como la implementación de un sistema de gestión del conocimiento dentro de una empresa en la que la jerarquía de documentos es primordial.

El enfoque de LangChain en el uso multipropósito, la personalización y la versatilidad lleva a un conjunto más amplio de casos de uso. Los usuarios pueden encadenar varios modelos y herramientas para que se adapten a las necesidades de sus proyectos, todo ello desde una única interfaz de usuario. 

Las ventajas de LangChain incluyen: 

• Casos de uso diversos: LangChain es un entorno aislado de LLM, herramientas e integraciones, y los usuarios pueden encadenarlos para adaptarse a los requisitos específicos del proyecto. 

• Fuentes de datos multimodales: aunque LlamaIndex puede admitir imágenes y texto, el soporte de medios de LangChain es mucho más versátil. Las aplicaciones creadas en LangChain pueden cargar datos de vídeo en línea y API junto con imágenes y archivos PDF. 

• Control granular: el enfoque ladrillo por ladrillo de LangChain para la creación de aplicaciones brinda a los usuarios el máximo control sobre la funcionalidad en cada paso de cada cadena del proceso. 

• Retención del contexto: las sofisticadas capacidades de gestión de la memoria significan que las aplicaciones creadas en LangChain pueden hacer referencia a interacciones anteriores y mantener la precisión durante conversaciones más largas. 

• Consultas y estructuras de datos complejas: mientras que LlamaIndex está diseñada para la similitud semántica, LangChain permite a los usuarios combinar técnicas de búsqueda, como agregar búsqueda por palabras clave. También gestiona de manera más capaz estructuras de datos complejas con su interfaz modular, soporte multimodal y numerosas integraciones.