Die 3 wichtigsten LLM-Frameworks zur Entwicklung von GenAI-Apps mit Fallstudien

Die aktuelle Landschaft der Einführung künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen spiegelt einen deutlichen Wandel hin zu einer stärkeren Integration in die Geschäftsabläufe wider.

Aktuelle Umfragen zeigen, dass 771 Prozent der Unternehmen KI entweder nutzen oder sich damit beschäftigen, und 831 Prozent erachten sie als oberste Priorität in ihren strategischen Plänen. Dies stellt einen deutlichen Anstieg gegenüber den Vorjahren dar und zeigt eine wachsende Anerkennung des Potenzials von KI zur Steigerung des Wettbewerbsvorteils.

Laut der Umfrage von Andressen Horowitz sind die Budgets für generative KI in die Höhe geschossen. Unternehmen wollen 2 bis 5 mal des Budgets des letzten Jahres, um mehr GenAI-Experimente zu unterstützen. Obwohl es verständlicherweise noch einige Vorbehalte gibt, erweitern Unternehmensleiter die Anzahl der Anwendungsfälle, die aus der Experimentierphase in einen kleineren Produktionsmaßstab übergehen.

In diesem Artikel tauchen wir anhand einer Fallstudie tief in die drei beliebtesten LLM-Frameworks ein, die bemerkenswerten Erfolg bei der Unterstützung von Unternehmen bei der Entwicklung ihrer GenAI-Apps erzielt haben.

Langchain vs. LlamaIndex vs. Deepset

LangChain, LlamaIndex und deepset bieten unterschiedliche Lösungen, die auf unterschiedliche Unternehmensanforderungen zugeschnitten sind. Diese sogenannten LLMOps-Tools helfen Unternehmen dabei, ihren App-Entwicklungsprozess zu optimieren.

Nachfolgend finden Sie einen umfassenden Vergleich dieser drei Frameworks anhand der wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten, Anpassungsoptionen und der jeweiligen Fallstudie.

LangChain

Langchain wurde im Oktober 2022 als Open-Source-Projekt gestartet und entwickelte sich schnell zu einem der beliebtesten Projekte. Hunderte von Github-Benutzern trugen Verbesserungen bei und gründeten eine lebendige Community mit benutzergenerierten Tutorials und Meetups. In den letzten 20 Monaten hat Langchain in zwei Runden 1435 Millionen TP1T von Investoren wie Sequoia Capital und Benchmark eingesammelt.

LamaIndex

LlamaIndex wurde im November 2022 als Open-Source-Projekt veröffentlicht und ist ein Open-Source-Datenframework zum Verbinden benutzerdefinierter Datensätze mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Erstellung wissensintensiver LLM-Anwendungen vereinfachen soll. LlamaIndex hat bis Juni 2023 nur eine Runde von $8,5 Millionen von Investoren wie Greylock und Dropbox Ventures eingesammelt.

Deepset (Heuhaufen)

Deepset wurde im Juni 2018 in Deutschland gegründet und ist ein Anbieter von Unternehmenssoftware, der Entwicklern die Tools zum Erstellen produktionsreifer Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Verfügung stellt. Das bekannteste Angebot ist Haystack, ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen benutzerdefinierter Anwendungen mit großen Sprachmodellen. Deepset hat seitdem in drei Runden $45,6 Millionen von Investoren wie Google Ventures und Balderton Capital eingesammelt.

Ein Vergleich der wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten

Langchain

Modulare Architektur: LangChain bietet ein modulares und zusammensetzbares Framework, mit dem Entwickler anspruchsvolle Anwendungen erstellen können, indem sie verschiedene Komponenten wie Sprachmodelle, Datenquellen und Verarbeitungsschritte kombinieren. Diese Modularität fördert die Wiederverwendbarkeit von Code und schnelles Prototyping.
Integration mit LLMs: LangChain dient als Brücke zwischen LLMs und realen Anwendungen und bietet eine einheitliche Schnittstelle, die die Komplexität der Interaktion mit verschiedenen Modellen abstrahiert. Es unterstützt mehrere LLMs von verschiedenen Anbietern, wie OpenAI und Hugging Face.
Anwendungen und Anwendungsfälle: LangChain wird für eine breite Palette von Anwendungen verwendet, darunter Chatbots, intelligente Suche, Frage-Antwort-Systeme, Textzusammenfassungen und mehr. Seine Flexibilität ermöglicht den Einsatz in verschiedenen Branchen, vom Gesundheitswesen bis zum Marketing.
Werkzeuge und Komponenten: TDas Framework umfasst verschiedene Tools wie LangGraph zum Erstellen von Stateful-Anwendungen, LangServe zum Bereitstellen von Anwendungen als APIs und LangSmith zum Überwachen und Debuggen von LLM-Anwendungen. Es enthält außerdem Komponenten wie Eingabeaufforderungsvorlagen, Retriever und Ausgabeparser zur Verbesserung von Sprachverarbeitungsaufgaben.

LamaIndex

Datenintegration: LlamaIndex bietet über seinen LlamaHub eine breite Palette von Datenkonnektoren, die eine nahtlose Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen wie APIs, Datenbanken, PDFs und mehr ermöglichen. Diese Integration hilft bei der Erstellung kontextreicher Anwendungen, indem externe Daten mit LLMs verbunden werden.
Indizierung und Abruf: Das Framework unterstützt mehrere Indizierungsmethoden, darunter Vektor-, Baum-, Listen- und Stichwortindizes, um Daten effizient zu organisieren und abzurufen. Diese Indizes erleichtern das Abrufen relevanter Informationen auf der Grundlage von Benutzerabfragen und verbessern die Leistung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen.
Abfrageschnittstellen: LlamaIndex bietet erweiterte Abfrageschnittstellen, die eine Interaktion mit Daten in natürlicher Sprache ermöglichen. Diese Funktion ist für Anwendungen wie Chatbots, Frage-Antwort-Systeme und strukturierte Datenextraktion von entscheidender Bedeutung, da sie es Benutzern ermöglicht, Daten in einer Konversationsform abzufragen.
Multimodale Unterstützung: Das Framework kann multimodale Dokumente verarbeiten und ermöglicht die Verarbeitung verschiedener Datentypen wie Bilder und Text. Diese Fähigkeit erweitert den Anwendungsbereich von LlamaIndex und macht es für komplexe Datenumgebungen geeignet.
Anpassung und Flexibilität: Mit LlamaIndex können Entwickler Komponenten wie Eingabeaufforderungsvorlagen, Einbettungsmodelle und Abfrage-Engines anpassen. Diese Flexibilität macht es an spezifische Anwendungsfälle anpassbar und verbessert seine Integration mit anderen Frameworks wie LangChain und der API von OpenAI.

Tiefsee

Heuhaufen: Mit Haystack können Entwickler benutzerdefinierte Pipelines für Aufgaben wie Dokumentenabruf, semantische Suche, Textgenerierung und Fragenbeantwortung erstellen. Es lässt sich in verschiedene Plattformen wie Hugging Face Transformers, Elasticsearch und OpenAI integrieren.
tiefste Wolke: Dies ist eine kommerzielle SaaS-Plattform, die eine verwaltete Version von Haystack bereitstellt. Sie unterstützt den gesamten Lebenszyklus der NLP-Anwendungsentwicklung, vom Prototyping bis zur Bereitstellung und Überwachung. Deepset Cloud ist benutzerfreundlich gestaltet, auch für Benutzer, die sich nicht so gut mit NLP auskennen, und umfasst Funktionen wie automatische Skalierung und Überwachung, um die Entwicklung von Anwendungen auf Unternehmensniveau zu erleichtern.
Unternehmensfokus: deepset richtet sich an Unternehmenskunden und bietet Tools, die Branchenstandards wie SOC 2 und DSGVO entsprechen. Die Plattformen sind für die Verarbeitung groß angelegter NLP-Anwendungen konzipiert, die eine robuste Infrastruktur und Sicherheitsfunktionen erfordern.
Anwendungen und Anwendungsfälle: Die Technologie von deepset wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter im Finanz-, Gesundheits- und Rechtssektor. Sie unterstützt Anwendungen wie Chatbots, semantische Suchmaschinen und KI-Systeme für kritische Umgebungen wie die Luftfahrt

Ein Vergleich der Anpassungsoptionen und eine Fallstudie

Langchain

Flexibilität und Modularität: LangChain ist mit einem hohen Maß an Flexibilität konzipiert, sodass Entwickler hochgradig maßgeschneiderte Anwendungen erstellen können. Seine modulare Architektur ermöglicht es Benutzern, verschiedene Komponenten wie Ketten, Eingabeaufforderungen und Modelle an spezifische Anforderungen anzupassen.
Benutzerdefinierte Ketten und Komponenten: Benutzer können benutzerdefinierte Ketten mit der LangChain Expression Language (LCEL) erstellen, die erweiterte Konfigurationen wie parallele Ausführung, Fallbacks und asynchrone Methoden ermöglicht. Diese Funktion macht sie für komplexe Arbeitsabläufe geeignet.
Integration mit Datenquellen: LangChain unterstützt die Integration mit einer breiten Palette an Datenquellen und APIs, sodass Entwickler das LLM-Verhalten optimieren und eine nahtlose Verbindung zu benutzerdefinierten Datensätzen herstellen können.
Anpassung des LLM-Verhaltens: Entwickler können das Verhalten von Sprachmodellen umfassend ändern, einschließlich der Anpassung von Eingabeaufforderungen und der Verarbeitungslogik, was eine individuellere Benutzererfahrung ermöglicht.

Fallstudie: Ayden

Adyen, eine Plattform für Finanztechnologie, stand vor Herausforderungen, da der globale Handel an Fahrt aufnahm, was zu höheren Transaktionsvolumina und Druck auf die Supportteams führte. Um dieses Problem zu lösen, suchte Adyen nach technologischen Lösungen, um den Betrieb zu skalieren, ohne die Teamgröße zu erhöhen. Sie stellten in ihrem neuen Tech Hub in Madrid ein Team aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen zusammen, um die Effizienz und Zufriedenheit des Supportteams zu steigern.

Die Lösung umfasste die Implementierung von zwei Schlüsselanwendungen mit LangChain: (1) ein intelligentes Ticket-Routing-System Und (2) ein Support-Agent-Copilot. Das intelligente Ticket-Routing-System zielte darauf ab, Tickets auf der Grundlage von Inhaltsanalysen schnell an das entsprechende Support-Personal weiterzuleiten. Der Support-Agent-Copilot lieferte den Agenten Antwortvorschläge und verbesserte so die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Ticketbearbeitung. Das Framework von LangChain ermöglichte es Adyen, mit verschiedenen Modellen zu experimentieren, ohne sich auf ein einziges festzulegen, was Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten gewährleistete.

Ergebnisse: Adyen erreichte eine effizientere und genauere Ticketweiterleitung, sodass Händler umgehend Unterstützung von den am besten geeigneten technischen Experten erhalten konnten. Innerhalb von vier Monaten entwickelten sie eine umfassende Dokumentendatenbank für eine effektive Informationssuche, die herkömmliche Suchmethoden deutlich übertraf. Dies führte zu schnelleren Support-Reaktionszeiten und einer höheren Zufriedenheit der Support-Mitarbeiter, was die Wirksamkeit des neuen Systems bestätigte.

LamaIndex

APIs auf niedrigerer Ebene für fortgeschrittene Benutzer: LlamaIndex bietet APIs auf niedrigerer Ebene, mit denen fortgeschrittene Benutzer verschiedene Module, darunter Datenkonnektoren, Indizes und Abfrage-Engines, anpassen und erweitern können. Diese Flexibilität ist für Entwickler von Vorteil, die komplexere Anwendungen erstellen möchten.
Austauschbare Speicherebene: Mit LlamaIndex können Benutzer die Speicherebene anpassen, in der aufgenommene Dokumente und Metadaten gespeichert werden. Mit dieser Funktion können Unternehmen ihre bevorzugten Datenverwaltungslösungen auswählen.
Benutzerfreundlichkeit für Anfänger: Für weniger erfahrene Benutzer bietet LlamaIndex APIs auf hoher Ebene, die den Prozess der Datenaufnahme und -abfrage vereinfachen und so einen einfachen Einstieg ohne umfangreiche Anpassungen ermöglichen.
Schwerpunkt auf Indizierung und Abruf: Obwohl LlamaIndex Anpassungen unterstützt, liegt sein Hauptaugenmerk auf der effizienten Indizierung und Abfrage von Daten, was den Umfang der Anpassung auf Anwendungsebene im Vergleich zu LangChain einschränken kann.

Fallstudie: Scaleport AI

Scaleport AI, ein auf KI-Technologie für Branchen wie Recht, E-Commerce, Immobilien und Finanzen spezialisiertes Unternehmen, stand in seinen Entwicklungsprozessen vor erheblichen Herausforderungen. Dazu gehörten lange Entwicklungszeiten für technische Prototypen, Schwierigkeiten bei der Demonstration des Mehrwerts für Kunden, komplexe Datenerfassungs-Setups und unzureichende OCR-Leistung. Diese Hindernisse behinderten ihre Fähigkeit, KI-Lösungen effizient bereitzustellen und Kunden effektiv einzubinden.

Um diese Probleme zu lösen, hat Scaleport AI LlamaCloud eingeführt, eine umfassende KI-Entwicklungsplattform. LlamaCloud Bereitstellung einer zentralen Wissensschnittstelle, die das Datenmanagement rationalisiert und den Zeitaufwand für die Datenbearbeitung reduziert. Das LlamaParse-Tool der Plattform verbesserte die OCR-Genauigkeit und -Effizienz erheblich. Darüber hinaus erleichterten die erweiterten Indizierungs- und Abruffunktionen von LlamaCloud die flexible Integration mit verschiedenen Datenquellen und verbesserten die Datenzugänglichkeit. Die Plattform ermöglichte auch schnelles Prototyping und nahtlose Übergänge von der Benutzeroberfläche zum Code, was den Entwicklungsprozess beschleunigte.

Ergebnisse: LlamaCloud führte zu beschleunigten Entwicklungszeiten, sodass Scaleport AI schnell technische Prototypen erstellen und den Kunden einen greifbaren Mehrwert bieten konnte, was zu besseren Verkaufsergebnissen führte. Die verbesserte OCR-Leistung und die flexiblen Datenverarbeitungsfunktionen führten zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen, die effizienter geliefert wurden.

Insgesamt erwies sich LlamaCloud als bahnbrechende Neuerung, da die Entwicklungsstunden um 50-60% reduziert und die Betriebseffizienz und Kundenbindung von Scaleport AI deutlich gesteigert wurden.

tiefliegend

Anpassbare Suche und Abfrage: deepset bietet Tools, mit denen Unternehmen ihre Such- und Abfrageprozesse anpassen können. Benutzer können die zugrunde liegenden Modelle und Pipelines an spezifische Domänenanforderungen anpassen.
Integration mit bestehenden Systemen: Die Plattform ermöglicht die Integration in vorhandene Datensysteme, sodass Benutzer die Art und Weise der Datenaufnahme und -abfrage individuell anpassen können.
Begrenzte Feinsteuerung: Obwohl Deepset Anpassungsoptionen bietet, ist die Möglichkeit zur Feinsteuerung des LLM-Verhaltens möglicherweise nicht mit dem gleichen Grad an Detailgenauigkeit wie bei LangChain gegeben. Der Schwerpunkt liegt eher auf der Verbesserung der Suchfunktionen als auf einer umfassenden Anwendungsanpassung.

Fallstudie: Airbus

Airbus stand vor der Herausforderung, Informationen aus seinem umfangreichen Flight Crew Operating Manual (FCOM) effizient abzurufen, das für Piloten während der Ausbildung und des Flugbetriebs von entscheidender Bedeutung ist. Das Tausende von Seiten umfassende Handbuch enthält sowohl Text als auch Tabellen, sodass es für Piloten schwierig war, mithilfe des vorhandenen schlagwortbasierten Suchsystems schnell die erforderlichen Informationen zu finden. Dieses System erforderte, dass Piloten die genauen Begriffe kennen, die im Handbuch verwendet wurden, was die Lösungsfindung in kritischen Situationen verzögern konnte.

Um dieses Problem zu lösen, arbeitete Airbus mit deepset zusammen, um Implementieren Sie ein anspruchsvolles Frage-Antwort-System (QA) mithilfe des Haystack-Frameworks. Dieses System integriert sowohl Text- als auch Tabellen-QA-Funktionen und nutzt Modelle wie Googles TaPas für Tabellendaten. Die Lösung verwendet eine duale Retriever-Reader-Pipeline, die Abfragen sowohl über Text- als auch Tabellen-QA-Modelle verarbeitet und die Ergebnisse basierend auf Konfidenzniveaus kombiniert. Durch dieses Setup kann das System komplexe Abfragen effizient verarbeiten und präzise Antworten liefern, unabhängig davon, ob die Informationen in Text- oder Tabellenform vorliegen.

Ergebnisse: Das System verbesserte die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Informationsabrufs erheblich. Obwohl das System für lebenswichtige Szenarien noch experimentell ist, hat es Potenzial für breitere Anwendungen im Ingenieurwesen und in der Pilotenausbildung gezeigt und den Wert fortschrittlicher NLP-Technologien in technischen Bereichen demonstriert.

Abschluss

Es ist klar, dass jedes dieser Frameworks seine Stärken und Schwächen hat. Nachfolgend finden Sie eine Vergleichstabelle, die die Unterschiede zwischen den Hauptfunktionen und Fähigkeiten der drei Frameworks zusammenfasst:

Vergleichbare Anleitungen für LLM-Frameworks: Langchain, Llamaindex und Deepset

LangChain wurde für die Erstellung von Anwendungen entwickelt, die komplexe Sprachmodellinteraktionen erfordern. Es eignet sich hervorragend für die Dialoggenerierung, Inhaltserstellung und Orchestrierung mehrerer LLMs zur Ausführung bestimmter Aufgaben. Es ist ideal für Anwendungen, die dynamische Konversationsfunktionen oder komplexe Workflows mit mehreren LLMs benötigen. In diesem Sinne ist LangChain möglicherweise besser für Projekte geeignet, die Flexibilität bei der Handhabung verschiedener LLM-Interaktionen und der Generierung komplexer Ausgaben erfordern.

LlamaIndex hingegen konzentriert sich auf effiziente Datenindizierung und -abfrage und eignet sich daher für Anwendungen, die einen schnellen und genauen Datenzugriff erfordern. Es eignet sich am besten für Projekte, bei denen ein schneller Zugriff auf große Datensätze entscheidend ist, wie etwa Suchmaschinen oder datenintensive Anwendungen. Obwohl LlamaIndex für Szenarien optimiert ist, bei denen Geschwindigkeit und Genauigkeit beim Datenabruf von größter Bedeutung sind, bietet es möglicherweise nicht das gleiche Maß an NLP-Funktionen wie LangChain.

Schließlich ist Haystack ein robustes Framework zum Erstellen von Suchsystemen und QA-Anwendungen. Es unterstützt verschiedene NLP-Aufgaben, einschließlich Dokumentenabruf und Beantwortung von Fragen, mit einem starken Fokus auf die Integration in vorhandene Datensysteme. Es eignet sich am besten für Unternehmen, die erweiterte Suchfunktionen oder QA-Systeme implementieren möchten, die sich nahtlos in ihre vorhandene Dateninfrastruktur integrieren lassen. Haystack ist besonders nützlich für Organisationen, die umfassende Such- und QA-Lösungen benötigen, da es die Fähigkeit nutzt, komplexe Abfragen zu verarbeiten und in verschiedene Datenquellen zu integrieren.

Ihre Wahl des LLM-Frameworks sollte immer von Ihren spezifischen Anforderungen abhängen: LangChain für komplexe Sprachinteraktionen, LlamaIndex für effizienten Datenabruf und Deepset für erweiterte Such- und QA-Funktionen.