Langchain vs LlamaIndex vs OpenAI GPTs: Which one should you use?

What's AI by Louis-François Bouchard
21 Dec 202308:59

Summary

TLDRLe script de la vidéo traite de l'utilisation des modèles de langage de grande taille (LLM) dans le développement d'applications. Il compare la construction d'un cadre à partir de zéro avec l'utilisation de plateformes établies telles que Lang chain, L index et Open AI. La création d'un cadre personnalisé offre le contrôle total mais nécessite des ressources et des compétences considérables, tandis que les assistants Open AI sont accessibles et rapides à déployer. Lang chain offre un équilibre entre la personnalisation et la facilité d'utilisation, adapté pour les développeurs qui cherchent une flexibilité dans leurs interactions avec les LLM. L index se démarque par ses capacités de gestion et de récupération de données robustes, idéal pour les applications axées sur les données comme les systèmes RAG. Le choix dépend des besoins spécifiques du projet et des ressources disponibles, chaque option présentant ses avantages et ses défis.

Takeaways

  • 🤖 Utiliser des modèles de langage de grande taille (LLM) pour votre application nécessite de choisir entre développer son propre cadre ou d'utiliser des plateformes existantes comme Lang chain, L index et Open AI.
  • 🚀 Créer son propre framework offre une liberté et un contrôle inestimables, mais cela demande des connaissances techniques approfondies et beaucoup de temps et de ressources.
  • 🛠️ L'implémentation de techniques avancées telles que la génération de documents synthétiques pour la recherche peut être difficile à partir de zéro, mais possible avec des frameworks comme Lang chain et L index.
  • 🏗️ Pour un produit à long terme et une propriété totale des IP, le développement à partir de zéro peut être la meilleure option, bien que cela prenne plus de temps.
  • ⏱️ Si le temps et les ressources ne sont pas illimités, les plateformes préconstruites comme Open AI sont idéales pour un déploiement rapide et accessible.
  • 🧲 Open AI propose des assistants puissants et conviviaux, bien que cela implique une forte dépendance par rapport à Open AI et limitera la capacité à apporter de la valeur unique.
  • 💡 Lang chain offre un équilibre entre la personnalisation et la facilité d'utilisation, avec des outils d'ingénierie de prompt et de parsing de données très utiles.
  • 🔍 L index est excellent pour la gestion et la récupération de données sophistiquées, adapté pour les projets nécessitant des ensembles de données complexes et des techniques de requêtage avancées.
  • 🔗 Lang chain et L index offrent des avantages significatifs pour les applications axées sur les données, telles que les systèmes de génération augmentée par les données (RAG).
  • 🛠️ Les outils de débogage de Lang chain et les fonctionnalités de manipulation de données de L index simplifient le processus de développement et réduisent le fardeau technique.
  • 📚 Chaque plateforme a des avantages et des défis uniques, et le choix dépend des objectifs du projet et des contraintes de la société.
  • 📈 Aligner la décision avec les objectifs du projet et les ressources disponibles est clé pour choisir le meilleur cadre pour votre cas d'utilisation.

Q & A

  • Quelle est la première option discutée pour le développement d'une application avec des modèles de langage de grande taille (LLM) ?

    -La première option discutée est la construction d'un cadre à partir de zéro, ce qui nécessite de coder tout, mais offre une liberté et un contrôle précieux ainsi que la possibilité de forker et d'éditer des approches open source.

  • Quels sont les avantages de construire son propre cadre pour les applications LLM ?

    -Les avantages incluent la liberté et le contrôle total sur le produit, la possibilité de forker et d'éditer des approches open source, et la capacité de créer des systèmes de génération augmentée par la recherche ou RAG personnalisés.

  • Comment la technique HIDE peut-elle être intégrée dans les cadres comme LangChain et LlamaIndex ?

    -La technique HIDE, qui génère des documents synthétiques basés sur l'invite de l'utilisateur et utilise l'embedding des documents générés pour la recherche, peut être intégrée dans ces cadres en une seule ligne de code.

  • Quelle est la différence entre utiliser OpenAI et construire un cadre à partir de zéro pour le développement d'applications à long terme ?

    -OpenAI offre une expérience raffinée et conviviale pour un déploiement rapide et accessible, mais il dépend fortement d'OpenAI et il est difficile d'apporter une valeur unique. Construire à partir de zéro prend plus de temps mais permet de créer un produit sur lequel vous avez pleinement la propriété intellectuelle et les mises à jour.

  • Quels sont les avantages de LangChain pour le développement d'applications avec des LLM ?

    -LangChain offre une intégration sans faille avec divers fournisseurs de LLM, prend en charge l'ingénierie d'invites, transforme les réponses en texte en données structurées et est utile pour les applications nécessitant de maintenir le contexte de l'utilisateur tout au long d'une conversation.

  • Quels types d'applications sont idéales pour utiliser LlamaIndex ?

    -LlamaIndex est particulièrement adapté pour les projets nécessitant la gestion de jeux de données complexes et l'utilisation de techniques de requêtage avancées, comme les applications RAG.

  • Quels sont les outils que LlamaIndex propose pour faciliter la gestion et la récupération des données ?

    -LlamaIndex propose des connecteurs de données pour l'intégration de diverses sources de données, une capacité d'indexation de données pour une consommation rapide par les LLM, et des méthodes de récupération efficaces et de meilleures stratégies de morceau.

  • Quelle est la fonctionnalité clé de LangChain qui permet de prototypage rapide et d'essayer différentes combinaisons de composants ?

    -LangChain Expression Language (LCL) permet de créer des chaînes en les raccordant simplement en utilisant le symbole de la barre verticale.

  • Quels sont les avantages de LlamaIndex pour les applications basées sur les données ?

    -LlamaIndex offre des fonctionnalités robustes pour la gestion et la manipulation de données, des techniques de recherche avancées, et prend en charge l'indexation et la récupération efficaces, la meilleure segmentation et la multimodalité.

  • Quelle est la fonctionnalité de LangChain qui facilite le déploiement des chaînes ?

    -LangServe est une fonctionnalité de LangChain conçue pour faciliter le processus de déploiement des chaînes en utilisant FastAPI.

  • Quels sont les avantages de l'utilisation d'OpenAI pour le développement rapide de preuves de concept ?

    -OpenAI offre une expérience raffinée et conviviale, ce qui permet de construire des applications puissantes très rapidement. Il est idéal pour ceux qui cherchent à intégrer rapidement et efficacement les capacités des LLM dans leurs applications sans la complexité de construire et d'entraîner des modèles et des cadres à partir de zéro.

Outlines

00:00

🚀 Développement d'applications avec des LLM : construire ou utiliser des plateformes existantes ?

Le premier paragraphe aborde le dilemme entre la construction d'une infrastructure personnalisée à partir de zéro ou l'utilisation de plateformes établies telles que Lang chain, L index et Open AI. Il souligne les avantages de chaque approche, y compris le contrôle total et la liberté de modification avec la construction à partir de zéro, et la rapidité et l'accessibilité avec les plateformes préconstruites. Il mentionne également les défis et les ressources nécessaires pour chaque méthode, ainsi que les cas d'utilisation idéaux pour chaque option.

05:02

📚 Lang chain et L index : équilibre personnalisation et simplicité

Le deuxième paragraphe compare Lang chain et L index en tant que solutions intermédiaires entre des solutions sur mesure et des plateformes préconstruites. Lang chain est décrit comme offrant une grande flexibilité et un équilibre entre la personnalisation et la facilité d'utilisation, avec des outils conviviaux pour l'ingénierie de prompt et l'analyse de données. L index, quant à lui, est présenté comme un outil spécialisé dans la gestion et la récupération de données complexes, idéal pour les applications à base de données intensives. Le paragraphe détaille les fonctionnalités clés de chaque plateforme et leur adaptabilité à divers types d'applications, y compris les systèmes de questions-réponses documentaires et les assistants de connaissance.

Mindmap

Keywords

💡Modèles de langage de grande taille (LLM)

Les modèles de langage de grande taille (LLM) sont des systèmes informatiques conçus pour traiter et générer du langage naturel. Dans la vidéo, ils sont au cœur de la discussion sur la manière la plus efficace d'intégrer ces modèles dans les applications. Les LLM sont utilisés pour améliorer la qualité des réponses des systèmes d'IA et sont essentiels pour le développement des applications mentionnées dans le script.

💡Développement d'applications (LLM)

Le développement d'applications (LLM) fait référence au processus de création de logiciels qui utilisent les modèles de langage de grande taille pour fournir des fonctionnalités avancées. Dans le contexte de la vidéo, cela implique de choisir entre la construction d'un cadre à partir de zéro ou l'utilisation de plateformes établies pour intégrer efficacement les LLM dans une application.

💡Lang chain

Lang chain est une plateforme qui permet aux développeurs de créer des applications avec des modèles de langage de grande taille. Il offre la possibilité d'intégrer avec différents fournisseurs de LLM et de gérer efficacement les données et les requêtes. Dans le script, il est présenté comme un moyen de trouver un équilibre entre la personnalisation et la facilité d'utilisation.

💡Lama index

Lama index est une infrastructure spécialisée dans la gestion et la récupération de données complexes. Il est particulièrement adapté aux projets qui nécessitent des ensembles de données sophistiqués et des techniques de requêtage avancées. La vidéo souligne ses capacités en matière de connecteurs de données, d'indexation et de récupération efficaces, et de traitement de données multimodales.

💡Génération augmentée par les données (RAG)

La génération augmentée par les données (RAG) est une technique qui combine les modèles de langage avec des données structurées pour améliorer la qualité des réponses. Le script mentionne que les frameworks comme Lang chain et Lama index facilitent le développement d'applications RAG grâce à leurs capacités de gestion de données et de requêtage avancées.

💡Ingénierie des prompts

L'ingénierie des prompts est une pratique clé dans le travail avec les LLM. Elle consiste à concevoir des invites efficaces pour influencer la qualité de la sortie du modèle. Lang chain simplifie ce processus avec des outils comme les modèles d'invite qui permettent une intégration facile de variables et de contexte.

💡Analyse des données structurées

L'analyse des données structurées fait référence à la transformation des réponses textuelles des modèles de langage en données structurées telles que des objets JSON. Cela est crucial pour les applications qui nécessitent une gestion de données efficace et est facilité par les outils comme Lang chain.

💡Débogage

Le débogage est le processus de résolution des erreurs dans le code. Les outils de débogage dans les plateformes comme Lang chain simplifient le processus de développement en réduisant la charge technique, ce qui est particulièrement utile pour les développeurs travaillant avec les LLM.

💡Open AI

Open AI est une organisation de recherche et de développement qui a créé des modèles de langage de grande taille comme GPT-3. Dans la vidéo, Open AI est mentionné en tant que fournisseur de services d'assistance, y compris GPT 3.5 Turbo et GPT-4, offrant une expérience utilisateur simplifiée et conviviale pour le développement rapide d'applications.

💡Lang serve

Lang serve est une fonctionnalité de Lang chain conçue pour faciliter le processus de déploiement des chaînes en utilisant Fast API. Elle fournit des modèles pour différents cas d'utilisation et une interface de chat simple, offrant une solution pratique pour les développeurs qui cherchent à déployer rapidement des applications avec des LLM.

💡Lang chain expression language (LCL)

Le Lang chain expression language (LCL) est un langage de programmation qui permet aux développeurs de créer des chaînes en utilisant une syntaxe de code simple. Cela permet une prototypage rapide et l'expérimentation de différentes combinaisons de composants avec le symbole de pipe, ce qui est mentionné dans le script comme un moyen de prototypage efficace.

Highlights

Comparing building your own framework from scratch with utilizing established platforms like Lang chain, L index, and Open AI.

Building your own framework offers freedom and control but requires substantial resources and expertise.

Lang chain and L index allow for one-line code implementation of techniques like the Hierarchical Iterative Retrieval (HIR).

Constructing your own framework is ideal for long-term products with full IP ownership.

Open AI provides a quick deployment and user-friendly experience, suitable for proof of concept demonstrations.

Lang chain offers a flexible framework for integrating with various LLM providers and data sources.

Lang chain supports prompt engineering with tools like prompt templates for effective user interaction.

Lang chain simplifies data parsing with output parsers that transform text responses into structured data.

Lang chain's Lang serve feature facilitates the deployment process using Fast API.

Lama index excels in sophisticated data handling and retrieval capabilities, suitable for complex data sets.

Lama index provides data connectors for integrating diverse data sources, including APIs, PDFs, and SQL databases.

Lama index supports efficient indexing and retrieval methods, making it suitable for various applications.

Recursive retrieval in Lama index allows applications to navigate interconnected nodes for precise information.

Lama packs offer real-world RAG-based applications ready for deployment and easy to build upon.

The choice of framework depends on project goals, company requirements, and available resources.

Lang chain and Lama index provide a balance between customization and ease of use for LLM applications.

Lang chain and Lama index offer debugging tools to simplify the development process.

Free courses on Lang chain are available in the Gen 360 course series.

Lama index is open source, continually developed, and offers fine-tuning and embedding optimizations.

Transcripts

00:00

are you using large language models or

00:02

llms in your work and seeking the most

00:04

effective way to leverage the power for

00:06

your application then this video is for

00:09

you let's dive into llm application

00:11

development comparing the path of

00:13

building your own framework from scratch

00:16

with utilizing established platforms

00:18

like Lang chain L index and open AI

00:21

assistants the first obvious choice is

00:23

to construct your own framework from the

00:26

ground up you need to code everything

00:28

this route well demon in terms of

00:31

technical expertise time and resources

00:33

gives you invaluable freedom and control

00:36

plus you can easily fork and edit open

00:38

source approaches as we did with our AI

00:41

tutor with Buster a useful repository if

00:44

you aim to build retrieval augmented

00:46

generation or rag systems imagine

00:49

implementing the hide technique which

00:52

generates synthetic documents based on

00:54

the user's prompt and uses the generated

00:57

documents embedding for retrieval which

00:59

may be Clos closer to a data point in

01:01

the aming space than the original query

01:03

it's a challenging technique to

01:04

implement from scratch but it's possible

01:06

to incorporate it in Frameworks like

01:08

Lama index and Lang chain in one line of

01:11

code if you aim for a very long-term

01:13

product that you can fully own its IP

01:16

and updates then going from scratch is

01:19

the way to go the results will be the

01:21

perfect fit for your specific

01:22

requirements but you will encounter many

01:24

challenges that you didn't expect and it

01:26

will take much more time to develop if

01:28

you do not have unlimited time and

01:31

resources then you may want to take a

01:33

look at pre-built platforms like using

01:35

open

01:38

gpts if quick deployment and

01:40

accessibility are your priorities this

01:42

path is the go-to openi assistance

01:45

including GPT 3.5 turbo and gp4 provide

01:48

a streamlined and userfriendly

01:49

experience you can build very powerful

01:52

apps super quickly but they will be

01:54

quite dependent on open a and you will

01:56

hardly be able to bring unique value

01:58

this is definitely not an an ideal

02:00

long-term option but it's a powerful way

02:02

to quickly build a proof of concept and

02:04

show it to others they are perfect for

02:06

those eager to integrate llm

02:08

capabilities swiftly and efficiently

02:11

into their applications without the

02:13

complexities of building and training

02:14

models and Frameworks from scratch plus

02:17

the code interpreter noledge Retriever

02:20

and custom function code they provide

02:22

allow you to build a quite powerful app

02:24

especially if you can code your own apis

02:26

or use external ones the cost while

02:29

present is just generally more

02:30

manageable than undertaking the entire

02:32

development process on your own as well

02:34

it's going to cost you a few dollars to

02:36

make it and then it will depend on how

02:38

much you share it with others obviously

02:40

but what if you need something more

02:41

tailored than offir Solutions yet not as

02:45

time incentive as building from scratch

02:47

this is where Lang chain and L index

02:50

come into play but you need to

02:51

understand the difference between

02:54

both Lang chain offers a powerful and

02:57

flexible framework for building

02:59

applications with llms it stand out for

03:01

its ability to integrate seamlessly with

03:03

various llm providers like openi cohere

03:06

and hugging face or your own as well as

03:09

data sources such as Google search and

03:11

Wikipedia use l chain to create

03:13

application that can process user input

03:15

text and retrieve relevant responses

03:17

leveraging the latest NLP technology a

03:20

key advantage of Lang chain is its

03:22

support for prompt engineering a crucial

03:24

aspect of working with llms by

03:26

constructing effective prompts you can

03:28

significantly influence the quality of

03:30

the model's output Lang chain simplifies

03:32

this process with tools like prompt

03:34

templates which allow for the easy

03:36

integration of variables and context

03:39

into the prompts additionally output

03:41

parsers in L chain will transform the

03:43

language models text responses into

03:46

structured data like Json objects which

03:48

you don't have to code yourself L chain

03:50

is also quite useful for applications

03:53

requiring maintaining a user's context

03:55

throughout a conversation similar to

03:57

chat GPT like a medical chatbot or a ma

04:00

tutor for example they also recently

04:02

introduced Lang chain expression

04:04

language or LCL for short a coding

04:06

syntax where you can create chains by

04:08

simply piping them together using the

04:10

bar symbol it enables Swift prototyping

04:13

and trying different combinations of

04:15

components they also introduced The Lang

04:17

serve feature designed to facilitate

04:19

chains deployment process using fast API

04:22

they provide great features like

04:24

templates for different use cases and a

04:26

simple chat interface in summary Lang

04:29

chain is a nice middle ground for a

04:30

balance between customization and ease

04:32

of use its flexibility and integrating

04:34

with different llms and external data

04:36

sources coupled with its userfriendly

04:38

tools for prompt engineering and data

04:41

parsing make it an ideal choice for

04:43

building a wide range of llm powered

04:45

applications across various domains

04:47

another Advantage is their debugging

04:49

tools that simplify the development

04:51

process reducing the technical burden

04:54

significantly if you are curious about L

04:56

chain we shared two free courses using

04:58

it in the Gen 360 course series Linked

05:02

In the description below in contrast

05:04

Lama index excels in sophisticated data

05:07

handling and retrieval

05:10

capabilities it's particularly suited

05:12

for projects where you must handle

05:15

complex data sets and use Advanced

05:17

querying techniques Lama index's

05:19

strength lies in its robust data

05:22

management and manipulation features

05:24

making it a powerful tool for data

05:26

intensive applications practical terms l

05:29

IND offers key features such as data

05:31

connectors for integrating diverse data

05:34

sources including apis PDFs and SQL

05:37

databases it's data indexing capability

05:40

organizes data to make it readily

05:42

consumable by llms enhancing the

05:44

efficiency of data retrieval this

05:46

framework is particularly beneficial for

05:48

building rag applications where it acts

05:51

as a powerful data framework connecting

05:53

data with language models simplifying

05:55

programmers lives L index supports

05:58

efficient indexing and retrieval methods

06:00

better chunking strategies and

06:02

multimodality making it suitable for

06:04

various applications including Document

06:07

qna Systems data augmented chat buts

06:10

knowledge agents structured analytics

06:12

and Etc these tools also make it well

06:15

suited for advanced use cases like

06:17

multi-document analysis and querying

06:19

complex PDFs with embedded tables and

06:22

charts one example query tool is the sub

06:25

question query engine which breaks down

06:27

a complex query into several sub

06:29

questions and uses different data

06:31

sources to respond to each it then

06:33

complies all the retrieved documents to

06:36

construct the final answer as I

06:38

mentioned the Lama index framework

06:40

offers a wide range of advanced

06:42

retrieving techniques but more

06:44

specifically there's the recursive

06:46

retrieval enabling the application to

06:48

navigate through the graph of

06:50

interconnected nodes to locate precise

06:52

information in multiple chunks they also

06:54

introduced the concept of Lama packs a

06:57

collection of real world rag based

06:59

applications ready for deployment and

07:01

easy to build on top of these were just

07:03

a few concrete examples but there are

07:05

many other techniques that they can

07:07

facilitate for us which makes the

07:08

library really useful in essence Lama

07:11

index is your go-to for a rag based

07:14

application also offering fine-tuning

07:16

and embeding optimizations and the best

07:18

thing is that it's free open source and

07:21

continually

07:23

developed each of these paths offer its

07:25

unique set of advantages and challenges

07:28

building your own framework from scratch

07:30

gives you complete control but demands

07:33

substantial resources and expertise open

07:35

ey assistants offer an accessible and

07:38

quick to deploy option suitable for

07:40

those looking to integrate llms without

07:42

deep technical involvement or to create

07:44

a quick proof of concept L chain

07:46

provides a balance of customization and

07:49

ease of use ideal for developers seeking

07:51

flexibility in their llm interactions in

07:54

most cases Lama index stands out in its

07:57

robust data handling and retrieval

08:00

capabilities perfect for data Centric

08:02

applications like rag in the end the

08:04

choice boils down to your project and

08:06

the company's specific requirements and

08:08

constraints the key is to align your

08:10

decision with the projects goals and the

08:13

resources at your disposal they each

08:15

have a purpose and I personally used all

08:17

of them for different projects we also

08:20

have detailed lessons on Lang chain and

08:22

Lama index with practical examples in

08:24

the course we've built in collaboration

08:26

with 2di active Loop and the Intel

08:29

disruptor initiative I hope this video

08:31

was useful to help you choose the best

08:33

framework for your use case thank you

08:36

for

08:38

[Music]

08:45

[Music]

08:58

watching

Rate This

5.0 / 5 (0 votes)

Tags associés
Modèles de LangueDéveloppement d'ApplicationLang ChainLama IndexOpen AIIntégration RapideContrôle CompletPrototypeRAG SystèmesDonnées AvancéesNLPPrompt EngineeringData ParsingDébogageFrameworks LibresOptimisation de Données