LangChain vs. LlamaIndex - What Framework to use for RAG?

Summary

Dans cette vidéo, nous explorons l'utilisation des frameworks LangChain et LlamaIndex pour effectuer la génération augmentée par récupération (RAG). Nous examinons comment charger et diviser des données en morceaux, créer des index et récupérer des informations via une base de données vectorielle. Les deux frameworks permettent de faire appel à un LLM pour générer des réponses, mais LangChain offre plus de contrôle et de personnalisation, tandis que LlamaIndex simplifie le processus pour les utilisateurs débutants. À travers des exemples pratiques, cette vidéo compare les deux solutions pour aider à choisir la plus adaptée à vos besoins.

Takeaways

• 😀 LangChain et LlamaIndex sont deux frameworks utilisés pour la génération augmentée par récupération (RAG) avec des modèles de langage.
• 😀 L'objectif principal de la RAG est de permettre à un LLM de générer des réponses sur des données qui n'ont pas été utilisées pendant son entraînement, sans devoir fournir l'intégralité du dataset.
• 😀 La première étape consiste à charger les données dans la mémoire à l'aide de loaders spécifiques comme 'DirectoryLoader' dans LangChain et LlamaIndex.
• 😀 Dans LangChain, les données sont chargées sous forme de documents avec des métadonnées comme la source du fichier, tandis que LlamaIndex inclut plus d'informations dans ses métadonnées, telles que la taille, la date de création et la dernière modification.
• 😀 La séparation des données en morceaux (chunks ou nodes) est essentielle pour le traitement efficace des documents volumineux.
• 😀 LangChain utilise des 'TextSplitter' pour diviser les documents, tandis que LlamaIndex emploie des 'Nodes' qui contiennent plus d'informations et permettent de mieux suivre les relations entre les morceaux de texte.
• 😀 Les embeddings sont générés à partir des morceaux de texte et stockés dans une base de données vectorielle (comme Chroma) pour faciliter la récupération de documents similaires.
• 😀 Dans LangChain, la récupération se fait en utilisant un 'Retriever' qui compare les questions aux vecteurs stockés dans la base de données et renvoie les documents les plus pertinents.
• 😀 LlamaIndex simplifie le processus de récupération en utilisant une abstraction de 'QueryEngine' pour exécuter des requêtes et obtenir les résultats de manière plus directe.
• 😀 LangChain offre plus de contrôle sur la création des chaînes et des prompts, ce qui le rend plus flexible mais aussi plus complexe à utiliser, tandis que LlamaIndex offre une API plus abstraite et plus facile à apprendre.
• 😀 L'apprentissage de LlamaIndex est plus rapide, car il est conçu pour être plus simple, mais LangChain reste plus puissant et flexible pour des cas d'utilisation avancés nécessitant plus de personnalisation.

Q & A

Qu'est-ce que le RAG (retrieval-augmented generation) et pourquoi est-il important ?

Le RAG est un processus où un modèle de langage génère des réponses à partir de données qu'il n'a pas été spécifiquement formé à comprendre. Il est important car il permet de faire des réponses basées sur des informations externes tout en évitant de surcharger le modèle avec un grand volume de données non pertinentes.

Quels sont les inconvénients de fournir un ensemble de données complet à un modèle de langage ?

Les inconvénients incluent l'ajout de bruit dans les données, ce qui peut rendre la tâche du modèle moins précise, ainsi que la limitation de la fenêtre de contexte de nombreux modèles de langage qui ne peuvent pas traiter de grandes quantités de données à la fois.

Quels sont les deux frameworks comparés dans ce tutoriel ?

Les deux frameworks comparés sont LangChain et LlamaIndex. Ces deux outils facilitent la mise en place de systèmes de génération augmentée par récupération.

Comment fonctionne le processus de récupération dans LangChain et LlamaIndex ?

Dans les deux frameworks, le processus de récupération implique l'indexation des données sous forme d'embeddings (représentations vectorielles), puis la comparaison de ces embeddings avec une requête pour extraire les documents les plus pertinents. Cette récupération permet ensuite au modèle de langage de générer une réponse.

Quel est le rôle des 'chunks' ou 'nodes' dans le processus de RAG ?

Les 'chunks' (dans LangChain) ou 'nodes' (dans LlamaIndex) sont des segments plus petits d'un document. Ces morceaux permettent de rendre les données plus gérables et d'améliorer la précision des résultats lors de la récupération, car ils contiennent des informations plus ciblées.

Quels sont les types de données utilisés dans ce processus de RAG ?

Les types de données incluent des fichiers texte, des fichiers JSON, et des pages web. Ces données sont chargées dans la mémoire, puis divisées en 'chunks' ou 'nodes' avant d'être indexées et utilisées pour la récupération.

Quels outils sont utilisés pour l'indexation et la récupération dans LangChain et LlamaIndex ?

Les deux frameworks utilisent Chroma comme base de données vectorielle pour l'indexation et la récupération. LlamaIndex crée un 'VectorStore' avec des clients et des collections, tandis que LangChain utilise une interface standardisée pour la récupération via un retriever.

Quelle est la différence entre la gestion des prompts dans LangChain et LlamaIndex ?

Dans LangChain, les prompts doivent être définis manuellement et connectés au modèle via un processus complexe de chaîne. En revanche, LlamaIndex propose un modèle plus abstrait où les prompts peuvent être modifiés directement via la méthode 'update_prompts' sur le 'QueryEngine', ce qui simplifie la gestion des requêtes.

Quel est l'avantage principal de LlamaIndex par rapport à LangChain pour les débutants ?

L'avantage principal de LlamaIndex est qu'il offre une API de haut niveau qui est plus facile à utiliser pour les débutants. Il permet de créer des systèmes RAG sans avoir besoin de gérer beaucoup de détails complexes, ce qui le rend plus accessible que LangChain, qui est plus flexible mais aussi plus complexe.

LangChain et LlamaIndex sont-ils interchangeables ?

Oui, les deux frameworks peuvent être utilisés de manière interchangeable après avoir appris l'un ou l'autre. Cependant, LangChain offre plus de flexibilité et de contrôle, tandis que LlamaIndex simplifie le processus avec une API plus facile à comprendre.