大型语言模型的检索增强争霸：LlamaIndex 对决 LangChain，谁才是最强工具？

在大型语言模型（LLMs）的世界里，检索增强生成（即检索增强生成（RAG））已经崭露头角，让这些模型能够更好地利用外部知识。这使它们能够提供更丰富、更准确且更相关的回答。然而，面对这么多的RAG框架，选择合适的框架可能会让人望而却步。两个突出的竞争者，LangChain和LlamaIndex，各自拥有独特的优势和方法。本文将深入探讨它们的特点、功能及其应用场景，帮助您做出更明智的选择。

检索增强生成模型（RAG）结合了检索系统与生成型语言模型的优势。这种方法让大型语言模型通过访问外部信息源生成更准确且上下文相关的回答。

LlamaIndex 是一个用 Python 编写的库，用于利用大语言模型构建和查询知识库。它擅长将外部数据源（例如网页、文档等）无缝集成到您的 RAG 流程中。

它是怎么工作的:

LlamaIndex 使用索引和检索技术的组合来提升语言模型的表现。例如，PageWise Index 可以高效地检索相关页面，而 Sentence Retrieval 在这些页面中专注于检索相关句子。Auto-Merging Retrieval 然后把这些检索到的信息组合起来，生成一个连贯的回答。

主要特征:

• 逐页索引: 此索引方法将文档（如 PDF 或网站）按页面拆分，然后再进一步拆分成块，从而从大型数据集中高效检索相关信息。此功能允许用户逐页索引文档，便于在大型文档中进行有针对性的搜索。
• 基础 RAG: LlamaIndex 使用 RetrievalQAChain 类将知识库连接到 LLM，简化了基础 RAG 的实现。LlamaIndex 实现了基本的 RAG 技术，通过检索相关文档来提高 LLM 的响应质量，使其更准确。
• 检索句子: 它可以根据查询从文档中检索相关句子，提高准确性并提供具体上下文。它支持在句子级别上的细粒度检索，从而更精确地提取上下文。
• 自动合并检索: 当多个句子相关时，LlamaIndex 使用启发式方法将它们智能地合并成一个更全面的回答。此功能自动将检索到的相关文档合并成一个连贯的回答，提高生成内容的流畅度和相关性。

例子:

    from llama_index import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, ServiceContext  

    # 从目录中读取文档  
    documents = SimpleDirectoryReader('path/to/documents').load_data()  

    # 创建一个VectorStoreIndex  
    index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)  

    # 将LLM连接到索引  
    service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=ChatOpenAI())  

    # 用您的问题来查询索引  
    query_engine = index.as_query_engine()  
    response = query_engine.query("法国的首都是哪里？")  

    print(response)

好的方面:

• 简单易用： LlamaIndex 简化了 RAG 的设置和使用，即使是初学者也能轻松使用。
• 灵活的索引方式： 它支持多种索引方法，支持不同类型和结构的数据。
• 高效的检索： 页面级索引和自动合并检索功能确保快速准确地检索相关信息。

不足:,

• 较少的自定义: 与 LangChain 相比，LlamaIndex 在自定义检索和生成策略上没有那么灵活。
• 专注于知识库: 虽然在构建知识库方面做得很好，但也可能不适合需要多种数据源或复杂检索逻辑的任务。

LangChain 是一个用于构建从头到尾 LLM 应用程序（包括 RAG）的强大平台。它提供了丰富的模块化组件，用于数据处理、检索和生成，提供了无与伦比的灵活性和控制。

重要属性:

文档分割技术：LangChain 提供了以下文档分割技术，将大型文档拆分成较小的片段，更易管理，例如：

• Token Splitter: 根据词元边界拆分文档，确保LLMs处理时达到最佳状态。根据词元数量将文本分成易于处理的小块，这对于处理长文档非常重要。
• Recursive Character Splitter: 在特定字符处拆分文本，以便进行更精细的控制。根据字符限制，递归拆分文本，确保拆分在文本的逻辑位置进行。

检索方法： LangChain 提供了多种检索手段：

• 最大边际相关性搜索（Mmr 搜索）: 这种技术优先考虑多样性和相关性，以便检索到相关的文档。通过平衡相关性和多样性来减少重复。
• 例如相似度搜索: 它利用语义嵌入技术找到与查询最相似的文档。利用嵌入技术根据语义找到相似的文档或句子。

例子:

from langchain.document_loaders 导入 DirectoryLoader  
from langchain.text_splitter 导入 RecursiveCharacterTextSplitter  
from langchain.embeddings 导入 OpenAIEmbeddings  
from langchain.vectorstores 导入 FAISS  
from langchain.chains 导入 RetrievalQA  

# 从指定目录加载文档  
loader = DirectoryLoader('path/to/documents')  
documents = loader.load()  

# 将文档分割成片段  
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)  
texts = text_splitter.split_documents(documents)  

# 创建一个向量存储库  
embeddings = OpenAIEmbeddings()  
vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings)  

# 创建一个检索QA链路  
qa = RetrievalQA.from_chain_type(  
    llm=ChatOpenAI(),  
    chain_type="stuff",  
    retriever=vectorstore.as_retriever()  
)  

# 使用查询链进行查询  
response = qa.run("生命的意义是什么？")  

print(response)

优点

• 高度可定制： LangChain 提供无与伦比的灵活性，使您能够定制 RAG 管道的每个方面。
• 模块化设计： 它的模块化架构让您能够轻松组合不同组件，构建复杂的流程。
• 丰富的生态系统： LangChain 集成了大量的 LLMs、嵌入技术以及检索方法。

不足:

• 更陡的学习曲线: LangChain 的各种功能和自定义选项需要更深入地理解其各个组件。
• 更复杂的配置: 与 LlamaIndex 相比，使用 LangChain 构建一个完整的 RAG 管道可能更复杂一些。

LlamaIndex 非常适合：

• 简单的RAG实现方法: 当你需要快速且简单地将LLM关联到知识库时。
• 主要由文档构成的知识库: 当你主要处理的是PDF、文章或网站等文档时。

LangChain非常适合用于构建复杂的应用程序。

• 更高级的RAG工作流: 当你需要更多控制和灵活性来自定义检索和生成流程时。
• 整合各种类型的数据: 当你需要整合各种类型的数据，比如文本、代码、表格之类时。

选 LlamaIndex 还是 LangChain，要看您的具体需求：

• 如果你的主要关注点是高效的数据索引和检索，并且实现简单的话，LlamaIndex 是最理想的。
• 相比之下，LangChain 则提供了更大的灵活性和适应性，适合构建需要串联逻辑或多种检索技术的复杂应用。

这两个框架可以结合起来，利用各自的优势——LlamaIndex用于高效的数据处理，而LangChain则用于构建强大的应用程序，从而创建出强大的解决方案。

总之，LlamaIndex 和 LangChain 都是构建 RAG 应用领域里的强大工具。LlamaIndex 在简单易用方面非常出色，而 LangChain 则提供了高度的自定义和灵活性。最终的选择取决于您的具体需求和项目的复杂程度。RAG（检索增强生成）应用需要结合检索和生成技术来增强生成内容的能力。

参考资料：

1. LlamaIndex 使用文档：LlamaIndex,
2. LangChain 使用文档：LangChain,
3. 基于检索的生成：RAG

更多阅读

• 增强检索的生成方法在知识密集型NLP任务中的应用, 链接
• 最大化边缘相关性：用于多样性重排序的后处理技术, 链接
• 大规模NLP中的高效文本分割技术, 链接