LangChain 与 LlamaIndex：基本概述
LlamaIndex在搜索和检索任务方面表现出色。它是一款功能强大的数据索引和查询工具，是需要高级搜索的项目的绝佳选择。LlamaIndex 能够处理大型数据集，从而实现快速准确的信息检索。
LangChain是一个具有模块化和灵活工具集的框架，可用于构建各种 NLP 应用程序。它提供了用于构建链的标准接口、与各种工具的广泛集成以及针对常见应用场景的完整端到端链。
让我们更详细地了解一下。您还可以阅读我们的完整LlamaIndex 教程和LangChain 教程以了解更多信息。
LangChain 关键组件
LangChain 的设计围绕以下方面：
提示
提示是向语言模型发出的指导其响应的指令。LangChain 提供了一个标准化的界面来创建和管理提示，使其更容易在不同的模型和应用程序中自定义和重复使用它们。您可以在 DataCamp 的代码演示中了解有关使用 GPT 和 LangChain 进行提示工程的更多信息。
模型
LangChain 提供统一的接口，用于与各种大型语言模型(LLM) 交互。其中包括来自 OpenAI（例如GPT-4o）、Anthropic（例如 Claude）和 Cohere 等提供商的模型。该框架通过抽象不同模型之间的差异来简化不同模型之间的切换，从而实现无缝集成。
记忆
LangChain 的突出特点是其对 LLM 的内存管理功能。与单独处理每个查询的典型 LLM 不同，LangChain 保留了先前交互的信息，以实现上下文感知和连贯的对话。
它提供了各种记忆实现，存储整个对话历史，并通过总结较旧的互动来保留最近的互动来维护最近的互动。
链条
链是一系列操作，其中一个步骤 投资者数据库 的输出用作下一个步骤的输入。LangChain 提供了一个用于构建和管理链的强大界面，以及大量可重复使用的组件。这种模块化方法允许创建集成多种工具和 LLM 调用的复杂工作流。
代理
LangChain 中的代理旨在根据提供的输入确定和执行操作。它们使用 LLM 来决定操作顺序并利用各种工具来完成任务。LangChain 包含各种预构建的代理，这些代理可用于或定制以满足特定的应用程序需求。
LangChain 的优势
对于聊天机器人和自动客户支持等应用程序，保留对话上下文对于提供相关响应至关重要。
提示 LLM 执行诸如生成文本、翻译语言或回答查询之类的任务。
文档加载器可以访问来自不同来源和格式的各种文档，增强 LLM 从丰富的知识库中提取信息的能力。
LangChain 使用文本嵌入模型来创建能够捕捉文本语义的嵌入，从而改善内容发现和检索。它支持 50 多种不同的嵌入、存储和检索存储选项。
LangChain 代理和工具包
在 LangChain 中，代理使用自然语言指令进行操作，并可以使用工具来回答查询。根据用户输入，代理确定要采取哪些操作以及按什么顺序进行。操作可能涉及使用工具（如搜索引擎或计算器）并处理其输出或向用户返回响应。
代理可以根据用户输入动态调用链。
LangChain 集成：LangSmith 和 LangServe
朗史密斯
LangSmith评估套件用于测试和优化 LLM 应用程序。您可以通过我们的教程深入了解如何在 LangSmith 中调试和测试 LLM 。
LangSmith 套件包括各种评估器和工具，用于评估 LLM 绩效的定性和定量方面。
数据集是 LangSmith 评估过程的核心，作为系统用于测试和基准性能的示例集合。
数据集可以手动整理、从用户反馈中收集或通过 LLM 生成，它们构成了运行实验和跟踪随时间推移的性能的基础。
评估人员衡量具体的绩效指标：
字符串评估器将预测的字符串与参考输出进行比较，轨迹评估器则评估代理采取的整个动作序列。
LLM 作为评委评估者，其中 LLM 本身有助于根据预定义的标准（例如相关性、连贯性和有用性）对输出进行评分。
LangSmith 的评估可以离线和在线进行：可以在部署之前对参考数据集进行离线评估，而在线评估则持续监控实时应用程序，以确保它们符合性能标准并检测漂移或回归等问题。
LangSmith 对于从原型到生产的转变很有用，以便应用程序在真实条件下表现良好。
语言服务
LangServe 用于 LangChain 应用程序的部署阶段，通过自动化模式推理、提供 API 端点和实时监控。
LangServe 可以将任何链转换为 REST API，方法是：
自动模式推断消除了手动定义输入和输出模式的需要
预配置的 API 端点，例如/invoke、/batch和/stream，可以同时处理多个请求。
监控
LangServe 可与 LangSmith 跟踪集成，实现实时监控功能，例如：
跟踪性能指标、调试问题并深入了解应用程序的行为。
保持应用程序的高性能标准。
LangServe 为技术和非技术用户提供了一个游乐场环境
