Le paysage actuel de l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) par les entreprises reflète un changement significatif vers une intégration plus définitive dans les opérations commerciales.

Des enquêtes récentes indiquent que 771 entreprises sur 30 utilisent ou explorent l'IA, et 831 entreprises sur 30 la considèrent comme une priorité absolue dans leurs plans stratégiques. Cela représente une augmentation substantielle par rapport aux années précédentes, ce qui témoigne d'une reconnaissance croissante du potentiel de l'IA pour renforcer l'avantage concurrentiel.

Selon l'enquête d'Anssen Horowitz, les budgets consacrés à l'IA générative ont explosé, et les entreprises cherchent à y consacrer davantage. 2 à 5 fois L'année dernière, le budget a été consacré à davantage d'expérimentations genAI. Bien que certaines réserves subsistent, et c'est compréhensible, les dirigeants d'entreprise élargissent le nombre de cas d'utilisation qui passent du stade de l'expérimentation à celui de la production à plus petite échelle. 

Dans cet article, nous examinons en profondeur les trois cadres LLM les plus populaires qui ont généré une traction notable dans l'accompagnement des entreprises développant leurs applications GenAI avec une étude de cas. 

Langchain contre LlamaIndex contre deepset

LangChain, LlamaIndex et deepset proposent des solutions distinctes adaptées aux différents besoins des entreprises. Ces outils sont connus sous le nom de LLMOps et aident les entreprises à rationaliser leur processus de développement d'applications. 

Vous trouverez ci-dessous une comparaison complète de ces trois frameworks en fonction des fonctionnalités et capacités clés, des options de personnalisation et de l'étude de cas respective.

LangChain

Lancé en octobre 2022 en tant que projet open source, Langchain est rapidement devenu l'un des plus populaires avec des centaines d'utilisateurs de Github contribuant à des améliorations et établissant une communauté dynamique avec des tutoriels et des rencontres générés par les utilisateurs. Au cours des 20 derniers mois, Langchain a levé 1435 millions de dollars en deux tours auprès d'investisseurs tels que Sequoia Capital et Benchmark. 

Index des lamas

Lancé en novembre 2022 en tant que projet open source, LlamaIndex est un framework de données open source permettant de connecter des ensembles de données personnalisés à de grands modèles linguistiques (LLM), visant à simplifier la création d'applications LLM à forte intensité de connaissances. LlamaIndex n'a levé qu'un seul tour de financement de 14,8 millions de livres sterling auprès d'investisseurs tels que Greylock et Dropbox Ventures en juin 2023.

Enfoncé (meule de foin)

Fondé en juin 2018 en Allemagne, deepset est un éditeur de logiciels d'entreprise qui fournit aux développeurs les outils nécessaires pour créer des systèmes de traitement du langage naturel (NLP) prêts à la production. Son offre la plus connue est Haystack, un framework Python open source pour la création d'applications personnalisées avec de grands modèles de langage. deepset a depuis levé 145,6 millions de livres sterling en trois cycles auprès d'investisseurs tels que Google Ventures et Balderton Capital.  

Comparaison des fonctionnalités et des capacités clés

Chaîne de langue

• Architecture modulaire : LangChain propose un framework modulaire et composable qui permet aux développeurs de créer des applications sophistiquées en combinant différents composants tels que des modèles de langage, des sources de données et des étapes de traitement. Cette modularité favorise la réutilisabilité du code et le prototypage rapide.
• Intégration avec les LLM : LangChain sert de passerelle entre les LLM et les applications du monde réel, en fournissant une interface unifiée qui résume les complexités de l'interaction avec différents modèles. Il prend en charge plusieurs LLM de divers fournisseurs, tels qu'OpenAI et Hugging Face.
• Applications et cas d'utilisation:LangChain est utilisé pour une large gamme d'applications, notamment les chatbots, la recherche intelligente, les systèmes de questions-réponses, la synthèse de texte, etc. Sa flexibilité lui permet d'être appliqué dans divers secteurs, des soins de santé au marketing.
• Outils et composants : TLe framework comprend divers outils tels que LangGraph pour la création d'applications avec état, LangServe pour le déploiement d'applications sous forme d'API et LangSmith pour la surveillance et le débogage des applications LLM. Il comprend également des composants tels que des modèles d'invite, des récupérateurs et des analyseurs de sortie pour améliorer les tâches de traitement du langage

Index des lamas

• Intégration des données : LlamaIndex propose une large gamme de connecteurs de données via son LlamaHub, permettant une ingestion transparente de données provenant de diverses sources telles que des API, des bases de données, des PDF, etc. Cette intégration permet de créer des applications riches en contexte en reliant les données externes aux LLM.
• Indexation et recherche : Le framework prend en charge plusieurs méthodes d'indexation, notamment les index vectoriels, arborescents, de liste et de mots-clés, pour organiser et récupérer les données de manière efficace. Ces index facilitent la récupération d'informations pertinentes en fonction des requêtes des utilisateurs, améliorant ainsi les performances des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG).
• Interfaces de requête : LlamaIndex fournit des interfaces de requête avancées qui permettent des interactions en langage naturel avec les données. Cette fonctionnalité est essentielle pour les applications telles que les chatbots, les systèmes de questions-réponses et l'extraction de données structurées, permettant aux utilisateurs d'interroger les données de manière conversationnelle.
• Prise en charge multimodale : Le framework peut gérer des documents multimodaux, permettant le traitement de différents types de données tels que des images et du texte. Cette capacité élargit le champ d'application de LlamaIndex, le rendant ainsi adapté aux environnements de données complexes.
• Personnalisation et flexibilité : LlamaIndex permet aux développeurs de personnaliser des composants tels que des modèles d'invite, des modèles d'intégration et des moteurs de requête. Cette flexibilité le rend adaptable à des cas d'utilisation spécifiques et améliore son intégration avec d'autres frameworks comme LangChain et l'API d'OpenAI.

Enfoncé

• Meule de foin: Haystack permet aux développeurs de créer des pipelines personnalisés pour des tâches telles que la récupération de documents, la recherche sémantique, la génération de texte et la réponse aux questions. Il s'intègre à diverses plateformes telles que Hugging Face Transformers, Elasticsearch et OpenAI, entre autres.
• Nuage profond : Il s'agit d'une plateforme SaaS commerciale qui fournit une version gérée de Haystack. Elle prend en charge l'intégralité du cycle de vie du développement d'applications NLP, du prototypage au déploiement et à la surveillance. Deepset Cloud est conçu pour être convivial, même pour ceux qui ne sont pas très versés dans le NLP, et comprend des fonctionnalités telles que la mise à l'échelle et la surveillance automatiques pour faciliter le développement d'applications de niveau entreprise.
• Focus sur l'entreprise : deepset s'adresse aux entreprises en leur fournissant des outils conformes aux normes du secteur, telles que SOC 2 et GDPR. Ses plateformes sont conçues pour gérer des applications NLP à grande échelle qui nécessitent une infrastructure robuste et des fonctionnalités de sécurité.
• Applications et cas d'utilisation : La technologie de deepset est utilisée dans divers secteurs, notamment la finance, la santé et le droit. Elle prend en charge des applications telles que les chatbots, les moteurs de recherche sémantique et les systèmes d'IA pour les environnements critiques comme l'aviation

Comparaison des options de personnalisation et étude de cas

Chaîne de langue

• Flexibilité et modularité : LangChain est conçu avec un haut degré de flexibilité, permettant aux développeurs de créer des applications hautement personnalisées. Son architecture modulaire permet aux utilisateurs de personnaliser divers composants, tels que des chaînes, des invites et des modèles, pour répondre à des besoins spécifiques.
• Chaînes et composants personnalisés : Les utilisateurs peuvent créer des chaînes personnalisées à l'aide du langage LangChain Expression Language (LCEL), qui permet des configurations avancées telles que l'exécution parallèle, les solutions de secours et les méthodes asynchrones. Cette capacité le rend adapté aux flux de travail complexes.
• Intégration avec les sources de données : LangChain prend en charge l'intégration avec une large gamme de sources de données et d'API, permettant aux développeurs d'affiner le comportement de LLM et de se connecter de manière transparente à des ensembles de données personnalisés.
• Personnalisation du comportement LLM : Les développeurs peuvent modifier considérablement le comportement des modèles de langage, notamment en ajustant les invites et la logique de traitement, ce qui permet une expérience utilisateur plus personnalisée.

Étude de cas : Ayden

Adyen, une plateforme de technologie financière, a dû faire face à des défis liés à l’accélération du commerce mondial, qui a entraîné une augmentation des volumes de transactions et de la pression sur ses équipes de support. Pour y remédier, Adyen a recherché des solutions technologiques pour faire évoluer ses opérations sans augmenter la taille de ses équipes. Elle a réuni une équipe de data scientists et d’ingénieurs en machine learning dans son nouveau Tech Hub de Madrid pour améliorer l’efficacité et la satisfaction de son équipe de support.

La solution impliquait la mise en œuvre de deux applications clés utilisant LangChain : (1) un système de routage de tickets intelligent et (2) un copilote agent de supportLe système de routage intelligent des tickets visait à diriger rapidement les tickets vers le personnel d'assistance approprié, en fonction de l'analyse du contenu. Le copilote de l'agent d'assistance a fourni aux agents des suggestions de réponses, améliorant ainsi la rapidité et la précision du traitement des tickets. Le cadre de LangChain a permis à Adyen d'expérimenter différents modèles sans être enfermé dans un seul, garantissant ainsi flexibilité et personnalisation.

Résultats : Adyen a amélioré l'efficacité et la précision du routage des tickets, permettant aux commerçants de bénéficier rapidement de l'assistance des experts techniques les plus compétents. En quatre mois, ils ont développé une base de données documentaire complète pour une récupération efficace des informations, surpassant de loin les méthodes de recherche traditionnelles. Cela a conduit à des délais de réponse du support plus rapides et à une satisfaction accrue des agents du support, validant l'efficacité du nouveau système

Index des lamas

• API de niveau inférieur pour les utilisateurs avancés : LlamaIndex fournit des API de niveau inférieur qui permettent aux utilisateurs avancés de personnaliser et d'étendre divers modules, notamment des connecteurs de données, des index et des moteurs de requête. Cette flexibilité est bénéfique pour les développeurs qui cherchent à créer des applications plus complexes.
• Couche de stockage échangeable : LlamaIndex permet aux utilisateurs de personnaliser la couche de stockage où sont stockés les documents et les métadonnées ingérés. Cette fonctionnalité permet aux entreprises de choisir leurs solutions de gestion de données préférées.
• Facilité d'utilisation pour les débutants : Pour les utilisateurs moins expérimentés, LlamaIndex propose des API de haut niveau qui simplifient le processus d'ingestion et d'interrogation des données, facilitant ainsi la prise en main sans personnalisation approfondie.
• Se concentrer sur l'indexation et la recherche : Bien que LlamaIndex prenne en charge la personnalisation, son objectif principal est l'indexation et la récupération efficaces des données, ce qui peut limiter l'étendue de la personnalisation au niveau de l'application par rapport à LangChain.

Étude de cas : Scaleport AI

Scaleport AI, une entreprise spécialisée dans la technologie de l’IA pour les secteurs juridique, du commerce électronique, de l’immobilier et de la finance, a dû faire face à des défis importants dans ses processus de développement. Parmi ces défis, citons les longs délais de développement des prototypes techniques, les difficultés à démontrer la valeur ajoutée aux clients, les configurations complexes d’ingestion de données et les performances inadéquates de l’OCR. Ces obstacles ont entravé sa capacité à fournir efficacement des solutions d’IA et à engager efficacement ses clients.

Pour surmonter ces problèmes, Scaleport AI a adopté LlamaCloud, une plateforme complète de développement d’IA. a fourni une interface de connaissances centralisée qui a rationalisé la gestion des données et réduit le temps consacré à la gestion des donnéesL'outil LlamaParse de la plateforme a considérablement amélioré la précision et l'efficacité de l'OCR. De plus, les capacités avancées d'indexation et de récupération de LlamaCloud ont facilité l'intégration flexible avec diverses sources de données, améliorant ainsi l'accessibilité des données. La plateforme a également offert un prototypage rapide et des transitions transparentes de l'interface utilisateur au code, accélérant ainsi le processus de développement.

Résultats : LlamaCloud a permis d'accélérer les délais de développement, permettant à Scaleport AI de créer rapidement des prototypes techniques et de démontrer une valeur tangible aux clients, améliorant ainsi les résultats des ventes. Les performances OCR améliorées et les capacités flexibles de traitement des données ont permis d'obtenir des résultats de haute qualité délivrés plus efficacement.

Dans l’ensemble, LlamaCloud s’est avéré être un outil révolutionnaire, réduisant les heures de développement de 50 à 601 TP3T et augmentant considérablement l’efficacité opérationnelle et l’engagement client de Scaleport AI.

enfoncé

• Recherche et récupération personnalisables : deepset fournit des outils qui permettent aux entreprises de personnaliser leurs processus de recherche et de récupération. Les utilisateurs peuvent adapter les modèles et pipelines sous-jacents pour répondre aux exigences spécifiques du domaine.
• Intégration avec les systèmes existants : La plateforme permet l’intégration avec les systèmes de données existants, permettant aux utilisateurs de personnaliser la manière dont les données sont ingérées et interrogées.
• Contrôle fin limité : Bien que Deepset offre des options de personnalisation, il peut ne pas fournir le même niveau de contrôle précis sur le comportement de LLM que LangChain, se concentrant davantage sur l'amélioration des capacités de recherche plutôt que sur une personnalisation étendue des applications.

Étude de cas : Airbus

Airbus a dû relever le défi de récupérer efficacement les informations contenues dans son très volumineux manuel d'exploitation de l'équipage (Flight Crew Operating Manual, FCOM), qui est crucial pour les pilotes pendant la formation et les opérations en vol. Ce manuel, qui s'étend sur des milliers de pages, comprend à la fois du texte et des tableaux, ce qui complique la tâche des pilotes pour trouver rapidement les informations nécessaires à l'aide du système de recherche par mots-clés existant. Ce système obligeait les pilotes à connaître les termes exacts utilisés dans le manuel, ce qui pouvait retarder la recherche de solutions dans des situations critiques.

Pour résoudre ce problème, Airbus a collaboré avec deepset pour mettre en œuvre un système sophistiqué de réponses aux questions (QA) en utilisant le framework HaystackCe système intègre des fonctionnalités d'assurance qualité de texte et de tableau, en exploitant des modèles tels que TaPas de Google pour les données de tableau. La solution utilise un double pipeline de récupération-lecture, traitant les requêtes via des modèles d'assurance qualité de texte et de tableau et combinant les résultats en fonction des niveaux de confiance. Cette configuration permet au système de gérer efficacement les requêtes complexes et de fournir des réponses précises, que les informations soient sous forme de texte ou de tableau.

Résultats : Le système a considérablement amélioré la vitesse et la précision de la recherche d'informations. Bien qu'il soit encore expérimental pour des scénarios critiques pour la vie, le système a montré un potentiel pour des applications plus larges dans l'ingénierie et la formation des pilotes, démontrant la valeur des technologies NLP avancées dans les domaines techniques.

Conclusion

Il est clair que chacun de ces frameworks a ses points forts et ses points faibles. Vous trouverez ci-dessous un tableau comparatif résumant les différences entre les fonctionnalités et les capacités clés des trois frameworks :

Guide comparatif du framework LLM : Langchain, Llamaindex et deepset

LangChain est conçu pour créer des applications qui nécessitent des interactions complexes avec des modèles de langage. Il excelle dans la génération de dialogues, la création de contenu et l'orchestration de plusieurs LLM pour effectuer des tâches spécifiques. Il est idéal pour les applications nécessitant des capacités de conversation dynamiques ou des flux de travail complexes impliquant plusieurs LLM. À cet égard, LangChain pourrait être plus adapté aux projets qui nécessitent une flexibilité dans la gestion de diverses interactions LLM et la génération de résultats complexes.

D'autre part, LlamaIndex se concentre sur l'indexation et la récupération efficaces des données, ce qui le rend adapté aux applications qui nécessitent un accès rapide et précis aux données. Il est idéal pour les projets où un accès rapide à de grands ensembles de données est essentiel, comme les moteurs de recherche ou les applications gourmandes en données. Bien que LlamaIndex soit optimisé pour les scénarios où la vitesse et la précision de récupération des données sont primordiales, il peut ne pas offrir le même niveau de capacités NLP que LangChain.

Enfin, Haystack est un framework robuste pour la création de systèmes de recherche et d'applications d'assurance qualité. Il prend en charge diverses tâches de traitement du langage naturel, notamment la recherche de documents et la réponse aux questions, en mettant l'accent sur l'intégration aux systèmes de données existants. Il est particulièrement adapté aux entreprises qui cherchent à mettre en œuvre des capacités de recherche avancées ou des systèmes d'assurance qualité qui s'intègrent parfaitement à leur infrastructure de données existante. Haystack est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin de solutions complètes de recherche et d'assurance qualité, en tirant parti de sa capacité à gérer des requêtes complexes et à s'intégrer à diverses sources de données.

Votre choix de frameworks LLM doit toujours dépendre de vos besoins spécifiques : LangChain pour les interactions linguistiques complexes, LlamaIndex pour une récupération efficace des données et deepset pour des capacités de recherche et d'assurance qualité avancées.