El panorama actual de adopción de Inteligencia Artificial (IA) por parte de las empresas refleja un cambio significativo hacia una integración más definitiva en las operaciones comerciales.

Encuestas recientes indican que el 771% de las empresas están utilizando o explorando la IA, y el 831% la considera una prioridad máxima en sus planes estratégicos. Esto marca un aumento sustancial con respecto a años anteriores, lo que demuestra un creciente reconocimiento del potencial de la IA para mejorar la ventaja competitiva.

Según la encuesta de Andressen Horowitz, los presupuestos para IA generativa se han disparado y las empresas buscan invertir en ella. 2 a 5 veces del presupuesto del año pasado para apoyar más experimentación con genAI. Aunque todavía quedan algunas reservas, y es comprensible, los líderes empresariales están ampliando el número de casos de uso que están pasando de la etapa de experimentación a implementarse en una escala de producción más pequeña. 

En este artículo, analizamos en profundidad los tres marcos LLM más populares que han generado una tracción notable al apoyar a las empresas que desarrollan sus aplicaciones GenAI con un estudio de caso. 

Comparación entre Langchain y LlamaIndex y Deepset

LangChain, LlamaIndex y deepset ofrecen soluciones específicas para distintas necesidades empresariales. Se las conoce como herramientas LLMOps, que ayudan a las empresas a optimizar su proceso de desarrollo de aplicaciones. 

A continuación se muestra una comparación completa de estos tres marcos en función de las características y capacidades clave, las opciones de personalización y el estudio de caso respectivo.

Cadena Lang

Lanzado en octubre de 2022 como un proyecto de código abierto, Langchain se convirtió rápidamente en uno de los más populares, con cientos de usuarios de Github que aportaban mejoras y establecían una comunidad vibrante con tutoriales y reuniones generados por los usuarios. En los últimos 20 meses, Langchain ha recaudado 1,3 billones de dólares en dos rondas de inversores como Sequoia Capital y Benchmark. 

Índice de llamas

LlamaIndex, lanzado en noviembre de 2022 como un proyecto de código abierto, es un marco de datos de código abierto para conectar conjuntos de datos personalizados con modelos de lenguaje grandes (LLM), con el objetivo de simplificar la creación de aplicaciones LLM intensivas en conocimiento. LlamaIndex solo ha recaudado una ronda de $8,5 millones de inversores como Greylock y Dropbox Ventures hasta junio de 2023.

Profundo (Pajar)

Fundada en junio de 2018 en Alemania, deepset es un proveedor de software empresarial que ofrece a los desarrolladores las herramientas para crear sistemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) listos para producción. Su oferta más conocida es Haystack, un marco de Python de código abierto para crear aplicaciones personalizadas con grandes modelos de lenguaje. Desde entonces, deepset ha recaudado 1,4 billones de yuanes en tres rondas de inversores como Google Ventures y Balderton Capital.  

Una comparación de las características y capacidades clave

Cadena de langostinos

• Arquitectura modular: LangChain ofrece un marco modular y componible que permite a los desarrolladores crear aplicaciones sofisticadas combinando diferentes componentes, como modelos de lenguaje, fuentes de datos y pasos de procesamiento. Esta modularidad promueve la reutilización del código y la creación rápida de prototipos.
• Integración con LLM: LangChain actúa como puente entre los LLM y las aplicaciones del mundo real, proporcionando una interfaz unificada que abstrae las complejidades de interactuar con diferentes modelos. Admite múltiples LLM de varios proveedores, como OpenAI y Hugging Face.
• Aplicaciones y casos de usoLangChain se utiliza para una amplia gama de aplicaciones, incluidos chatbots, búsqueda inteligente, sistemas de preguntas y respuestas, resumen de texto y más. Su flexibilidad permite su aplicación en diversas industrias, desde la atención médica hasta el marketing.
• Herramientas y componentes: TEl marco incluye varias herramientas como LangGraph para crear aplicaciones con estado, LangServe para implementar aplicaciones como API y LangSmith para monitorear y depurar aplicaciones LLM. También incluye componentes como plantillas de indicaciones, recuperadores y analizadores de salida para mejorar las tareas de procesamiento del lenguaje.

Índice de llamas

• Integración de datos: LlamaIndex ofrece una amplia gama de conectores de datos a través de su LlamaHub, lo que permite la ingesta fluida de datos de diversas fuentes, como API, bases de datos, archivos PDF y más. Esta integración ayuda a crear aplicaciones ricas en contexto al conectar datos externos con LLM.
• Indexación y recuperación: El marco admite múltiples métodos de indexación, incluidos índices vectoriales, de árbol, de lista y de palabras clave, para organizar y recuperar datos de manera eficiente. Estos índices facilitan la recuperación de información relevante en función de las consultas del usuario, lo que mejora el rendimiento de los sistemas de recuperación y generación aumentada (RAG).
• Interfaces de consulta: LlamaIndex ofrece interfaces de consulta avanzadas que permiten interacciones con los datos en lenguaje natural. Esta característica es fundamental para aplicaciones como chatbots, sistemas de preguntas y respuestas y extracción de datos estructurados, ya que permite a los usuarios consultar datos de manera conversacional.
• Soporte multimodal: El marco puede manejar documentos multimodales, lo que permite el procesamiento de varios tipos de datos, como imágenes y texto. Esta capacidad amplía el alcance de aplicación de LlamaIndex, lo que lo hace adecuado para entornos de datos complejos.
• Personalización y flexibilidad: LlamaIndex permite a los desarrolladores personalizar componentes como plantillas de indicaciones, modelos de incrustación y motores de consulta. Esta flexibilidad lo hace adaptable a casos de uso específicos y mejora su integración con otros marcos como LangChain y la API de OpenAI.

Profundo

• Almiar: Haystack permite a los desarrolladores crear canales personalizados para tareas como recuperación de documentos, búsqueda semántica, generación de texto y respuesta a preguntas. Se integra con varias plataformas como Hugging Face Transformers, Elasticsearch y OpenAI, entre otras.
• Nube profunda: Se trata de una plataforma SaaS comercial que ofrece una versión administrada de Haystack. Admite todo el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, desde la creación de prototipos hasta la implementación y la supervisión. Deepset Cloud está diseñado para ser fácil de usar, incluso para aquellos que no están muy familiarizados con el procesamiento del lenguaje natural, e incluye funciones como escalado y supervisión automáticos para facilitar el desarrollo de aplicaciones de nivel empresarial.
• Enfoque empresarial: deepset se dirige a clientes empresariales y ofrece herramientas que cumplen con estándares de la industria como SOC 2 y GDPR. Sus plataformas están diseñadas para manejar aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural a gran escala que requieren una infraestructura sólida y características de seguridad.
• Aplicaciones y casos de uso: La tecnología de deepset se aplica en diversas industrias, como las finanzas, la atención médica y el sector legal. Es compatible con aplicaciones como chatbots, motores de búsqueda semánticos y sistemas de inteligencia artificial para entornos críticos como la aviación.

Comparación de opciones de personalización y estudio de caso

Cadena de langostinos

• Flexibilidad y modularidad: LangChain está diseñado con un alto grado de flexibilidad, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones altamente personalizadas. Su arquitectura modular permite a los usuarios personalizar diversos componentes, como cadenas, indicaciones y modelos, para satisfacer necesidades específicas.
• Cadenas y componentes personalizados: Los usuarios pueden crear cadenas personalizadas mediante el lenguaje de expresión LangChain (LCEL), que permite configuraciones avanzadas como ejecución paralela, alternativas y métodos asincrónicos. Esta capacidad lo hace adecuado para flujos de trabajo complejos.
• Integración con fuentes de datos: LangChain admite la integración con una amplia gama de fuentes de datos y API, lo que permite a los desarrolladores ajustar el comportamiento de LLM y conectarse a conjuntos de datos personalizados sin problemas.
• Personalización del comportamiento de LLM: Los desarrolladores pueden modificar ampliamente el comportamiento de los modelos de lenguaje, incluido el ajuste de las indicaciones y la lógica de procesamiento, lo que permite una experiencia de usuario más personalizada.

Caso práctico: Ayden

Adyen, una plataforma de tecnología financiera, se enfrentó a desafíos a medida que el comercio global se aceleraba, lo que generó un aumento en los volúmenes de transacciones y presión sobre sus equipos de soporte. Para abordar esto, Adyen buscó soluciones tecnológicas para escalar las operaciones sin expandir el tamaño del equipo. Reunió a un equipo de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático en su nuevo centro tecnológico en Madrid para mejorar la eficiencia y la satisfacción del equipo de soporte.

La solución implicó implementar dos aplicaciones clave utilizando LangChain: (1) un sistema de enrutamiento de billetes inteligente y (2) Un agente de soporte copilotoEl sistema de enrutamiento de tickets inteligente tenía como objetivo dirigir los tickets al personal de soporte adecuado rápidamente, en función del análisis de contenido. El agente de soporte copiloto proporcionó respuestas sugeridas a los agentes, lo que mejoró la velocidad y la precisión del manejo de los tickets. El marco de trabajo de LangChain le permitió a Adyen experimentar con diferentes modelos sin limitarse a uno solo, lo que garantiza la flexibilidad y la personalización.

Resultados: Adyen logró un enrutamiento de tickets más eficiente y preciso, lo que permitió a los comerciantes recibir soporte de los expertos técnicos más adecuados con prontitud. En cuatro meses, desarrollaron una base de datos de documentos integral para una recuperación de información eficaz, superando significativamente los métodos de búsqueda tradicionales. Esto generó tiempos de respuesta de soporte más rápidos y una mayor satisfacción entre los agentes de soporte, lo que validó la eficacia del nuevo sistema.

Índice de llamas

• API de nivel inferior para usuarios avanzados: LlamaIndex ofrece API de nivel inferior que permiten a los usuarios avanzados personalizar y ampliar varios módulos, incluidos conectores de datos, índices y motores de consulta. Esta flexibilidad es beneficiosa para los desarrolladores que buscan crear aplicaciones más complejas.
• Capa de almacenamiento intercambiable: LlamaIndex permite a los usuarios personalizar la capa de almacenamiento donde se almacenan los documentos y metadatos ingresados. Esta función permite a las empresas elegir sus soluciones de gestión de datos preferidas.
• Facilidad de uso para principiantes: Para los usuarios menos experimentados, LlamaIndex ofrece API de alto nivel que simplifican el proceso de ingesta y consulta de datos, lo que hace que sea fácil comenzar sin una personalización extensa.
• Centrarse en la indexación y la recuperación: Si bien LlamaIndex admite la personalización, su enfoque principal está en la indexación y recuperación eficiente de datos, lo que puede limitar el alcance de la personalización a nivel de aplicación en comparación con LangChain.

Estudio de caso: Scaleport AI

Scaleport AI, una empresa especializada en tecnología de IA para sectores como el jurídico, el comercio electrónico, el inmobiliario y el financiero, se enfrentó a importantes desafíos en sus procesos de desarrollo, entre ellos, plazos de desarrollo prolongados para prototipos técnicos, dificultades para demostrar el valor a los clientes, configuraciones complejas de ingesta de datos y un rendimiento de OCR inadecuado. Estos obstáculos obstaculizaron su capacidad para ofrecer soluciones de IA de manera eficiente e interactuar con los clientes de manera eficaz.

Para superar estos problemas, Scaleport AI adoptó LlamaCloud, una plataforma integral de desarrollo de IA. LlamaCloud Proporcionó una interfaz de conocimiento centralizada que agilizó la gestión de datos y redujo el tiempo dedicado a la manipulación de datos.La herramienta LlamaParse de la plataforma mejoró significativamente la precisión y la eficiencia del reconocimiento óptico de caracteres. Además, las capacidades avanzadas de indexación y recuperación de LlamaCloud facilitaron la integración flexible con diversas fuentes de datos, lo que mejoró la accesibilidad a los datos. La plataforma también ofreció una creación rápida de prototipos y transiciones fluidas de la interfaz de usuario al código, lo que agilizó el proceso de desarrollo.

Resultados: LlamaCloud permitió acelerar los plazos de desarrollo, lo que permitió a Scaleport AI crear prototipos técnicos rápidamente y demostrar un valor tangible a los clientes, mejorando así los resultados de ventas. El rendimiento mejorado del OCR y las capacidades flexibles de manejo de datos dieron como resultado resultados de alta calidad entregados de manera más eficiente.

En general, LlamaCloud demostró ser un cambio radical, reduciendo las horas de desarrollo entre un 50 y un 60% y aumentando significativamente la eficiencia operativa y la participación del cliente de Scaleport AI.

profundamente arraigado

• Búsqueda y recuperación personalizables: deepset ofrece herramientas que permiten a las empresas personalizar sus procesos de búsqueda y recuperación. Los usuarios pueden adaptar los modelos y los procesos subyacentes para que se ajusten a los requisitos específicos del dominio.
• Integración con sistemas existentes: La plataforma permite la integración con sistemas de datos existentes, lo que permite a los usuarios personalizar cómo se ingieren y consultan los datos.
• Control de grano fino limitado: Si bien deepset ofrece opciones de personalización, es posible que no proporcione el mismo nivel de control detallado sobre el comportamiento de LLM que LangChain, centrándose más en mejorar las capacidades de búsqueda en lugar de una personalización extensiva de la aplicación.

Caso práctico: Airbus

Airbus se enfrentó al desafío de recuperar de manera eficiente la información de su extenso Manual de Operaciones de la Tripulación de Vuelo (FCOM), que es crucial para los pilotos durante el entrenamiento y las operaciones en vuelo. El manual, que abarca miles de páginas, incluye tanto texto como tablas, lo que dificulta que los pilotos encuentren rápidamente la información necesaria utilizando el sistema de búsqueda basado en palabras clave existente. Este sistema requería que los pilotos conocieran los términos exactos utilizados en el manual, lo que podía retrasar la búsqueda de soluciones en situaciones críticas.

Para abordar este problema, Airbus colaboró con Deepset para Implementar un sistema sofisticado de preguntas y respuestas (QA) utilizando el marco HaystackEste sistema integra capacidades de control de calidad de texto y de tabla, aprovechando modelos como TaPas de Google para datos de tabla. La solución emplea una doble canalización de recuperación y lectura, que procesa consultas a través de modelos de control de calidad de texto y de tabla y combina los resultados en función de los niveles de confianza. Esta configuración permite que el sistema gestione de manera eficiente consultas complejas y proporcione respuestas precisas, independientemente de si la información está en formato de texto o de tabla.

Resultados: El sistema mejoró significativamente la velocidad y la precisión de la recuperación de información. Aunque todavía se encuentra en fase experimental para situaciones críticas para la vida, el sistema ha demostrado potencial para aplicaciones más amplias en ingeniería y capacitación de pilotos, lo que demuestra el valor de las tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural en dominios técnicos.

Conclusión

Es evidente que cada uno de estos marcos tiene sus puntos fuertes y débiles. A continuación se muestra una tabla comparativa que resume las diferencias entre las características y capacidades clave de los tres marcos:

Guía comparativa de los frameworks LLM: Langchain, Llamaindex y deepset

LangChain está diseñado para crear aplicaciones que requieren interacciones complejas con modelos de lenguaje. Se destaca en la generación de diálogos, la creación de contenido y la orquestación de múltiples LLM para realizar tareas específicas. Es ideal para aplicaciones que necesitan capacidades de conversación dinámicas o flujos de trabajo complejos que involucran múltiples LLM. En ese sentido, LangChain podría ser más adecuado para proyectos que requieren flexibilidad para manejar varias interacciones de LLM y generar resultados complejos.

Por otro lado, LlamaIndex se centra en la indexación y recuperación de datos eficientes, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren un acceso rápido y preciso a los datos. Es mejor para proyectos en los que el acceso rápido a grandes conjuntos de datos es fundamental, como motores de búsqueda o aplicaciones con gran cantidad de datos. Si bien LlamaIndex está optimizado para escenarios en los que la velocidad y la precisión de la recuperación de datos son primordiales, es posible que no ofrezca el mismo nivel de capacidades de procesamiento del lenguaje natural que LangChain.

Por último, Haystack es un marco sólido para crear sistemas de búsqueda y aplicaciones de control de calidad. Admite varias tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), incluida la recuperación de documentos y la respuesta a preguntas, con un fuerte enfoque en la integración con los sistemas de datos existentes. Es más adecuado para empresas que buscan implementar capacidades de búsqueda avanzadas o sistemas de control de calidad que se integren sin problemas con su infraestructura de datos existente. Haystack es particularmente beneficioso para las organizaciones que necesitan soluciones integrales de búsqueda y control de calidad, aprovechando su capacidad para manejar consultas complejas e integrarse con diversas fuentes de datos.

Su elección de marcos LLM siempre debe depender de sus necesidades específicas: LangChain para interacciones lingüísticas complejas, LlamaIndex para una recuperación de datos eficiente y deepset para capacidades avanzadas de búsqueda y control de calidad.