Langchain vs LlamaIndex vs OpenAI GPTs: Which one should you use?
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
🚀 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.
📚 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)
💡Développement d'applications (LLM)
💡Lang chain
💡Lama index
💡Génération augmentée par les données (RAG)
💡Ingénierie des prompts
💡Analyse des données structurées
💡Débogage
💡Open AI
💡Lang serve
💡Lang chain expression language (LCL)
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
are you using large language models or
llms in your work and seeking the most
effective way to leverage the power for
your application then this video is for
you let's dive into llm application
development comparing the path of
building your own framework from scratch
with utilizing established platforms
like Lang chain L index and open AI
assistants the first obvious choice is
to construct your own framework from the
ground up you need to code everything
this route well demon in terms of
technical expertise time and resources
gives you invaluable freedom and control
plus you can easily fork and edit open
source approaches as we did with our AI
tutor with Buster a useful repository if
you aim to build retrieval augmented
generation or rag systems imagine
implementing the hide technique which
generates synthetic documents based on
the user's prompt and uses the generated
documents embedding for retrieval which
may be Clos closer to a data point in
the aming space than the original query
it's a challenging technique to
implement from scratch but it's possible
to incorporate it in Frameworks like
Lama index and Lang chain in one line of
code if you aim for a very long-term
product that you can fully own its IP
and updates then going from scratch is
the way to go the results will be the
perfect fit for your specific
requirements but you will encounter many
challenges that you didn't expect and it
will take much more time to develop if
you do not have unlimited time and
resources then you may want to take a
look at pre-built platforms like using
open
gpts if quick deployment and
accessibility are your priorities this
path is the go-to openi assistance
including GPT 3.5 turbo and gp4 provide
a streamlined and userfriendly
experience you can build very powerful
apps super quickly but they will be
quite dependent on open a and you will
hardly be able to bring unique value
this is definitely not an an ideal
long-term option but it's a powerful way
to quickly build a proof of concept and
show it to others they are perfect for
those eager to integrate llm
capabilities swiftly and efficiently
into their applications without the
complexities of building and training
models and Frameworks from scratch plus
the code interpreter noledge Retriever
and custom function code they provide
allow you to build a quite powerful app
especially if you can code your own apis
or use external ones the cost while
present is just generally more
manageable than undertaking the entire
development process on your own as well
it's going to cost you a few dollars to
make it and then it will depend on how
much you share it with others obviously
but what if you need something more
tailored than offir Solutions yet not as
time incentive as building from scratch
this is where Lang chain and L index
come into play but you need to
understand the difference between
both Lang chain offers a powerful and
flexible framework for building
applications with llms it stand out for
its ability to integrate seamlessly with
various llm providers like openi cohere
and hugging face or your own as well as
data sources such as Google search and
Wikipedia use l chain to create
application that can process user input
text and retrieve relevant responses
leveraging the latest NLP technology a
key advantage of Lang chain is its
support for prompt engineering a crucial
aspect of working with llms by
constructing effective prompts you can
significantly influence the quality of
the model's output Lang chain simplifies
this process with tools like prompt
templates which allow for the easy
integration of variables and context
into the prompts additionally output
parsers in L chain will transform the
language models text responses into
structured data like Json objects which
you don't have to code yourself L chain
is also quite useful for applications
requiring maintaining a user's context
throughout a conversation similar to
chat GPT like a medical chatbot or a ma
tutor for example they also recently
introduced Lang chain expression
language or LCL for short a coding
syntax where you can create chains by
simply piping them together using the
bar symbol it enables Swift prototyping
and trying different combinations of
components they also introduced The Lang
serve feature designed to facilitate
chains deployment process using fast API
they provide great features like
templates for different use cases and a
simple chat interface in summary Lang
chain is a nice middle ground for a
balance between customization and ease
of use its flexibility and integrating
with different llms and external data
sources coupled with its userfriendly
tools for prompt engineering and data
parsing make it an ideal choice for
building a wide range of llm powered
applications across various domains
another Advantage is their debugging
tools that simplify the development
process reducing the technical burden
significantly if you are curious about L
chain we shared two free courses using
it in the Gen 360 course series Linked
In the description below in contrast
Lama index excels in sophisticated data
handling and retrieval
capabilities it's particularly suited
for projects where you must handle
complex data sets and use Advanced
querying techniques Lama index's
strength lies in its robust data
management and manipulation features
making it a powerful tool for data
intensive applications practical terms l
IND offers key features such as data
connectors for integrating diverse data
sources including apis PDFs and SQL
databases it's data indexing capability
organizes data to make it readily
consumable by llms enhancing the
efficiency of data retrieval this
framework is particularly beneficial for
building rag applications where it acts
as a powerful data framework connecting
data with language models simplifying
programmers lives L index supports
efficient indexing and retrieval methods
better chunking strategies and
multimodality making it suitable for
various applications including Document
qna Systems data augmented chat buts
knowledge agents structured analytics
and Etc these tools also make it well
suited for advanced use cases like
multi-document analysis and querying
complex PDFs with embedded tables and
charts one example query tool is the sub
question query engine which breaks down
a complex query into several sub
questions and uses different data
sources to respond to each it then
complies all the retrieved documents to
construct the final answer as I
mentioned the Lama index framework
offers a wide range of advanced
retrieving techniques but more
specifically there's the recursive
retrieval enabling the application to
navigate through the graph of
interconnected nodes to locate precise
information in multiple chunks they also
introduced the concept of Lama packs a
collection of real world rag based
applications ready for deployment and
easy to build on top of these were just
a few concrete examples but there are
many other techniques that they can
facilitate for us which makes the
library really useful in essence Lama
index is your go-to for a rag based
application also offering fine-tuning
and embeding optimizations and the best
thing is that it's free open source and
continually
developed each of these paths offer its
unique set of advantages and challenges
building your own framework from scratch
gives you complete control but demands
substantial resources and expertise open
ey assistants offer an accessible and
quick to deploy option suitable for
those looking to integrate llms without
deep technical involvement or to create
a quick proof of concept L chain
provides a balance of customization and
ease of use ideal for developers seeking
flexibility in their llm interactions in
most cases Lama index stands out in its
robust data handling and retrieval
capabilities perfect for data Centric
applications like rag in the end the
choice boils down to your project and
the company's specific requirements and
constraints the key is to align your
decision with the projects goals and the
resources at your disposal they each
have a purpose and I personally used all
of them for different projects we also
have detailed lessons on Lang chain and
Lama index with practical examples in
the course we've built in collaboration
with 2di active Loop and the Intel
disruptor initiative I hope this video
was useful to help you choose the best
framework for your use case thank you
for
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