聊聊 LangChain、LlamaIndex 和 Llama Stack 是什么玩意儿

随着对大型语言模型（LLM）需求的增长，一些简化它们在应用程序中集成的工具应运而生。三个强大的工具——LangChain，LlamaIndex，和Llama Stack——提供了各自独特的方式来增强基于LLM的开发工作。本文将详细介绍每个工具的工作方式、主要应用场景以及它们之间的区别，帮助开发人员为他们的项目挑选合适的工具。

LangChain 是：LangChain 是一个框架，旨在使使用语言模型（LLMs）来构建复杂的软件应用变得更加简单。它抽象了诸如链式提示、API整合、内存管理和外部数据连接等功能。

它如何帮助：LangChain 简化了开发过程，通过允许开发者管理涉及多个大规模语言模型调用、内存处理和与 API 或数据库集成的工作流程。

主要应用场景：对话机器人、自定义知识库以及链式使用多个模型处理复杂问题。

在 2022 年，Harrison Chase 创建了此工具，旨在简化 NLP 工作流。

因其模块化的设计和灵活性而受到欢迎。

LangChain通过将语言模型与外部系统链接成称为链的序列来连接它们。其关键组件有：

• 提示模板：预定义的模板，用于与大语言模型进行高效输入输出。
• 链：一系列相互连接的操作，例如模型调用或API调用等。
• 记忆：保存大语言模型查询之间的对话上下文。
• 代理：自动系统，根据大语言模型的输出来决定接下来的动作，比如发起API调用或者查询数据库等。

市场份额：67.9%

LangChain的灵活性，使其能与多种工具和工作流程无缝结合，推动了需要与LLM进行复杂多步骤交互的行业的显著采用，特别是在对话AI和自定义知识系统领域。

1. 输入：用户提交了一个查询请求。
2. 提示模板：输入会按照预设的模板进行处理。
3. 操作序列：这些LLM、API或数据库会依次处理模板。
4. 记忆：如果有启用记忆功能，会调用之前的对话或数据。
5. 代理：代理根据模型输出的结果决定下一步的操作。
6. 输出：最终生成响应或执行动作。

一个使用LangChain构建的客户服务聊天机器人可以连接到多个API（如查询配送情况）和数据库，同时在交互中保持上下文。

简单来说：LlamaIndex 是一个框架，构建高效索引，使开发人员能够查询大规模数据集。它非常适合集成外部知识，使大型语言模型能够从大型文档集中检索相关信息。

它如何发挥作用：LlamaIndex 在需要整合大规模知识库的应用中表现优异，能够高效地搜索和查询这样的结构化或非结构化的数据源。

主要应用场景：搜索引擎、文档问答系统以及检索增强生成（即将检索结果用于生成文本的系统）（RAG）。

由Jerry Liu开发，从GPT-Index进化到LlamaIndex。

因其高效的数据检索功能而越来越受欢迎。

LlamaIndex 构建索引，以便大型语言模型可以高效地搜索和检索相关信息。

• 数据加载：将外部数据（如文档和数据库）加载到系统中。
• 创建索引：将数据组织成结构化的索引，以优化搜索过程。
• 查询：支持高效搜索索引中的数据，从而提高复杂查询的响应速度。

市场份额：55.4%

LlamaIndex 在需要结构化外部数据集成和高效查询功能的开发者中很受欢迎。它专注于检索增强生成（RAG），非常适合研究、法律科技以及文档密集型领域。

1. 数据加载：导入外部数据，例如PDF文件和数据库。
2. 索引：对数据进行索引，以实现高效的搜索。
3. 查询：通过索引发送查询，以检索相关数据。
4. 输出：LLM使用检索到的数据来生成知情的回复。

对于科研助理的应用，LlamaIndex可以索引大量的科学论文，使大模型能够快速准确地回答类似“医疗保健领域中的AI最新进展是什么？”这样的复杂问题，比如“在医疗保健领域的AI最新进展是什么？”

什么是它：Llama Stack 是一个用于使用 Meta 的 Llama 模型的集成生态系统，旨在简化这些数据处理、模型训练和推理等任务。

它如何帮助：它提供了一个预构建的堆栈来使用Llama模型，简化了这些模型的部署和扩展，尤其是那些更倾向于使用Meta模型的应用程序。

主要应用场景：使用Llama模型的各种通用应用程序，例如大规模文本总结或智能虚拟助手或聊天机器人。

基于Meta公司在2023年发布的Llama模型。

在医疗和金融等行业中非常流行。

Llama Stack 提供了一个从头到尾的系统，专注于使用 Meta 的模型，同时优化部署、扩展性和数据预处理。

• 预处理模块：为Llama准备原始数据。
• 模型训练/推断模块：支持为Llama架构优化的训练和推断任务。
• 部署模块：促进模型部署和扩展。

市场份额：42.3%

Llama Stack在部署和扩展Meta的Llama模型方面表现出色，尤其是在需要高处理效率的实时应用中，越来越受欢迎。Meta的参与尤其激发了那些大型企业和希望利用开源Llama模型的开发者的兴趣。

1. 数据输入：原始数据被送入预处理模块。
2. 模型训练/推理：使用Llama模型对数据进行训练或推理。
3. 部署：模型训练完成后，接下来使用可扩展的基础设施进行部署。
4. 可扩展性：系统确保模型可以低延迟地处理大量查询请求。

一个文本摘要平台工具可以使用Llama Stack处理大量新闻文章，训练Llama模型做摘要，并将这些模型部署起来以高效处理数百万请求。

注：请在后续文本中确保对 "LlamaIndex" 和 "Llama Stack" 进行解释或引入，以帮助读者理解这些术语。

• LangChain 专注于通过连接大语言模型（LLMs）与API、工具和数据源来协调工作流程。
• LlamaIndex 专门集成外部数据源并实现高效的查询功能，非常适合搜索和查询任务。
• Llama Stack 提供了一站式解决方案，用于与Meta的Llama模型一起工作，重点在于简化部署和增强可扩展性。

在快速变化的人工智能和自然语言处理领域中，选择合适的工具能显著影响项目的成败。每个框架——LangChain、LlamaIndex 和 Llama Stack——都有其独特的优势和应用场景。

LangChain 在连接各种任务和工具方面表现出色，非常适合复杂的工作流程。LlamaIndex 专注于高效地从大型数据集中查询和检索信息，这对于需要快速且准确数据访问的应用程序来说至关重要。Llama Stack 提供了使用 Meta 的 Llama 模型部署应用程序的坚实基础，简化了扩展过程。

通过了解每个框架的独特功能，开发人员可以做出明智的决定，从而增强他们的项目效果，在自然语言处理领域中开发出更有效和高效的程序。

参考：

1. https://docs.llamaindex.ai/en/stable/#introduction
2. https://python.langchain.com/docs/introduction/
3. https://github.com/meta-llama/llama-stack/blob/main/docs/getting_started.md
4. https://stackoverflow.com/questions/76990736/differences-between-langchain-llamaindex
5. https://www.leewayhertz.com/llamaindex/#如何用LlamaIndex来构建一个基于GPT的自定义聊天机器人