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LlamaindexとLangchainの違いとは?

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概要

LlamaindexとLangchainは,GPTのような大規模言語モデル(LLM)を活用するためのライブラリです.正直僕はLllamaindexしか使ったことがなく,それぞれの違いについてよく理解していなかったので,記事にします.

Llamaindex

結論から言うと,Lllamaindexは独自のデータを使ったQAチャットができるLLMを簡単に作成できるライブラリです.Lllamaindexも内部的にはLangchainを使っているみたいです.

そもそも,LLMのカスタマイズするためのパラダイムには主に2種類があります.

  1. LLMをFine-tuningする
  2. 入力プロンプトにコンテキストを埋め込む

Llamaindexは後者である「入力プロンプトにコンテキストを埋め込む」を,より性能よく,効率よく,安価に行うために様々なデータ取り込みやインデックス化を実施することが可能です.

Llamaindexでは,以下のようなインデックス構造が提供されています.

インデックス名 説明
GPTListIndex 単にNodeのリストを保持し,クエリ時は先頭から順次処理し,それぞれの出力を合成
GPTVectorStoreIndex 各Nodeに対応する埋め込みベクトルと共に順序付けせずに保持し,埋め込みベクトルを使用してNodeを抽出し,それぞれの出力を合成
GPTTreeIndex ノードをツリー構造にして保持し,クエリ時はRootから探索して,使用するノードを決め,その出力を合成
GPTKeywordTableIndex 各Nodeからキーワードを抽出し,キーワードに対するNodeをマッピングして保持し,クエリ時はクエリのキーワードを使ってNodeを選択し,それぞれのノードの出力を合成

時間があったら別のタイミングでindexの種類についても記事にしたいと思います.

参考

Langchain

Langchainは,LLMをwebサービスや自作のAPI,プログラムの実行環境,ターミナルなどに接続するライブラリです

Langchainは,LLMにさまざまな機能を付け加えるのに便利なものです.Langchainでは以下のようなコンポーネントが提供されています.

コンポーネント 説明
Models OpenAIをはじめとした様々な言語モデル・チャットモデル・エンべディングモデルを切り替えたり、組み合わせたりすることができる
Prompt プロンプトの管理・最適化・シリアル化などをすることができる
Indexes PDFやCSVなどの外部データを用いて回答を生成することができる
Chains 複数のプロンプト入力を実行することができる
Agents 言語モデルに渡されたツールを用いて、モデル自体が次にどのようなアクションを取るかを決定し、実行し、観測し、完了するまで繰り返すことができる
Memory ChainsやAgentsの内部における状態保持をすることができる

参考

最後に

Lllamaindex とLangchainの違いについて簡単に記事にしてみました.

記事にする前は,全く別々の存在なのかと思っていたら,実は兄弟みたいな関係だったんだと言うことに気がつきました.

誰かの役に立てれば幸いです.

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