O cenário atual de adoção empresarial de Inteligência Artificial (IA) reflete uma mudança significativa em direção a uma integração mais definitiva nas operações comerciais.

Pesquisas recentes indicam que 77% de empresas estão usando ou explorando IA, com 83% considerando-a uma prioridade máxima em seus planos estratégicos. Isso marca um aumento substancial em relação aos anos anteriores, mostrando um reconhecimento crescente do potencial da IA para aumentar a vantagem competitiva.

De acordo com a pesquisa de Andressen Horowitz, os orçamentos para IA generativa têm disparado, onde as empresas estão procurando gastar 2 a 5 vezes do orçamento do ano passado para dar suporte a mais experimentação de genAI. Embora ainda haja algumas reservas, e compreensivelmente, os líderes empresariais estão expandindo o número de casos de uso que estão mudando do estágio de experimentação para serem implantados em uma escala de produção menor. 

Neste artigo, nos aprofundamos nas três estruturas de LLM mais populares que geraram tração notável no suporte a empresas que desenvolvem seus aplicativos GenAI com um estudo de caso. 

Langchain vs. LlamaIndex vs. deepset

LangChain, LlamaIndex e deepset oferecem soluções distintas, adaptadas para diferentes necessidades empresariais. Elas são conhecidas como ferramentas LLMOps que ajudam as empresas a otimizar seus processos de desenvolvimento de aplicativos. 

Abaixo está uma comparação abrangente dessas três estruturas com base nos principais recursos e capacidades, opções de personalização e respectivos estudos de caso.

Cadeia Lang

Lançado em outubro de 2022 como um projeto de código aberto, o Langchain rapidamente se tornou um dos mais populares, com centenas de usuários do Github contribuindo com melhorias e estabelecendo uma comunidade vibrante com tutoriais e meetups gerados por usuários. Nos últimos 20 meses, o Langchain levantou $35 milhões em duas rodadas de investidores como Sequoia Capital e Benchmark. 

Índice de Lhama

Lançado em novembro de 2022 como um projeto de código aberto, o LlamaIndex é uma estrutura de dados de código aberto para conectar conjuntos de dados personalizados com grandes modelos de linguagem (LLMs), visando simplificar a construção de aplicativos LLM intensivos em conhecimento. O LlamaIndex levantou apenas 1 rodada de $8,5 milhões de investidores como Greylock e Dropbox Ventures em junho de 2023.

Deepset (Palheiro)

Fundada em junho de 2018 na Alemanha, a deepset é uma fornecedora de software empresarial que fornece aos desenvolvedores as ferramentas para construir sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) prontos para produção. Sua oferta mais conhecida é o Haystack, uma estrutura Python de código aberto para construir aplicativos personalizados com grandes modelos de linguagem. Desde então, a deepset levantou $45,6 milhões em três rodadas de investidores como Google Ventures e Balderton Capital.  

Uma comparação dos principais recursos e capacidades

Cadeia longa

• Arquitetura modular: LangChain oferece uma estrutura modular e componível que permite aos desenvolvedores construir aplicativos sofisticados combinando diferentes componentes, como modelos de linguagem, fontes de dados e etapas de processamento. Essa modularidade promove a reutilização de código e a prototipagem rápida.
• Integração com LLMs: LangChain serve como uma ponte entre LLMs e aplicativos do mundo real, fornecendo uma interface unificada que abstrai as complexidades de interagir com diferentes modelos. Ele suporta múltiplos LLMs de vários provedores, como OpenAI e Hugging Face.
• Aplicações e casos de uso: LangChain é usado para uma ampla gama de aplicações, incluindo chatbots, busca inteligente, sistemas de perguntas e respostas, resumo de texto e muito mais. Sua flexibilidade permite que seja aplicado em vários setores, de saúde a marketing.
• Ferramentas e componentes: TO framework inclui várias ferramentas, como LangGraph para construir aplicativos com estado, LangServe para implementar aplicativos como APIs e LangSmith para monitorar e depurar aplicativos LLM. Ele também apresenta componentes como modelos de prompt, recuperadores e analisadores de saída para aprimorar tarefas de processamento de linguagem

Índice de Lhama

• Integração de dados: O LlamaIndex oferece uma ampla gama de conectores de dados por meio do seu LlamaHub, permitindo a ingestão contínua de dados de várias fontes, como APIs, bancos de dados, PDFs e muito mais. Essa integração ajuda a criar aplicativos ricos em contexto ao conectar dados externos com LLMs.
• Indexação e recuperação: A estrutura suporta múltiplos métodos de indexação, incluindo índices de vetor, árvore, lista e palavra-chave, para organizar e recuperar dados de forma eficiente. Esses índices facilitam a recuperação de informações relevantes com base em consultas de usuários, aprimorando o desempenho dos sistemas Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Interfaces de consulta: O LlamaIndex fornece interfaces de consulta avançadas que permitem interações de linguagem natural com dados. Esse recurso é crucial para aplicativos como chatbots, sistemas de perguntas e respostas e extração de dados estruturados, permitindo que os usuários consultem dados de forma conversacional.
• Suporte multimodal: O framework pode manipular documentos multimodais, permitindo o processamento de vários tipos de dados, como imagens e texto. Essa capacidade amplia o escopo de aplicação do LlamaIndex, tornando-o adequado para ambientes de dados complexos.
• Personalização e flexibilidade: O LlamaIndex permite que os desenvolvedores personalizem componentes como modelos de prompt, modelos de incorporação e mecanismos de consulta. Essa flexibilidade o torna adaptável a casos de uso específicos e aprimora sua integração com outras estruturas como LangChain e API do OpenAI.

Profundo

• Palheiro: O Haystack permite que os desenvolvedores criem pipelines personalizados para tarefas como recuperação de documentos, pesquisa semântica, geração de texto e resposta a perguntas. Ele se integra a várias plataformas como Hugging Face Transformers, Elasticsearch e OpenAI, entre outras.
• Nuvem profunda: Esta é uma plataforma SaaS comercial que fornece uma versão gerenciada do Haystack. Ela suporta todo o ciclo de vida do desenvolvimento de aplicativos NLP, desde a prototipagem até a implantação e o monitoramento. O Deepset Cloud foi projetado para ser amigável ao usuário, mesmo para aqueles que não são muito versados em NLP, e inclui recursos como dimensionamento e monitoramento automáticos para facilitar o desenvolvimento de aplicativos de nível empresarial.
• Foco empresarial: A deepset tem como alvo clientes corporativos, fornecendo ferramentas que são compatíveis com padrões da indústria como SOC 2 e GDPR. Suas plataformas são projetadas para lidar com aplicações NLP de larga escala que exigem infraestrutura robusta e recursos de segurança.
• Aplicações e casos de uso: A tecnologia da deepset é aplicada em vários setores, incluindo finanças, saúde e setores jurídicos. Ela oferece suporte a aplicativos como chatbots, mecanismos de busca semântica e sistemas de IA para ambientes críticos como aviação

Uma comparação de opções de personalização e estudo de caso

Cadeia longa

• Flexibilidade e modularidade: O LangChain é projetado com um alto grau de flexibilidade, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos altamente personalizados. Sua arquitetura modular permite que os usuários personalizem vários componentes, como cadeias, prompts e modelos, para atender a necessidades específicas.
• Correntes e componentes personalizados: Os usuários podem criar cadeias personalizadas usando a LangChain Expression Language (LCEL), que permite configurações avançadas como execução paralela, fallbacks e métodos assíncronos. Essa capacidade a torna adequada para fluxos de trabalho complexos.
• Integração com fontes de dados: O LangChain oferece suporte à integração com uma ampla variedade de fontes de dados e APIs, permitindo que os desenvolvedores ajustem o comportamento do LLM e se conectem a conjuntos de dados personalizados perfeitamente.
• Personalização do comportamento do LLM: Os desenvolvedores podem modificar amplamente o comportamento dos modelos de linguagem, incluindo o ajuste de prompts e lógica de processamento, o que permite uma experiência do usuário mais personalizada.

Estudo de caso: Ayden

A Adyen, uma plataforma de tecnologia financeira, enfrentou desafios à medida que o comércio global acelerava, resultando em maiores volumes de transações e pressão sobre suas equipes de suporte. Para lidar com isso, a Adyen buscou soluções tecnológicas para escalar as operações sem expandir o tamanho da equipe. Eles montaram uma equipe de cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina em seu novo Tech Hub em Madri para aumentar a eficiência e a satisfação da equipe de suporte.

A solução envolveu a implementação de duas aplicações principais usando LangChain: (1) um sistema inteligente de roteamento de bilhetes e (2) um copiloto agente de suporte. O sistema de roteamento de tickets inteligente tinha como objetivo direcionar tickets para a equipe de suporte apropriada rapidamente, com base na análise de conteúdo. O copiloto do agente de suporte forneceu aos agentes respostas sugeridas, melhorando a velocidade e a precisão do tratamento de tickets. A estrutura da LangChain permitiu que a Adyen experimentasse diferentes modelos sem ficar presa a um único, garantindo flexibilidade e personalização.

Resultados: A Adyen alcançou um roteamento de tickets mais eficiente e preciso, permitindo que os comerciantes recebessem suporte dos especialistas técnicos mais adequados prontamente. Em quatro meses, eles desenvolveram um banco de dados de documentos abrangente para recuperação eficaz de informações, superando significativamente os métodos de pesquisa tradicionais. Isso levou a tempos de resposta de suporte mais rápidos e maior satisfação entre os agentes de suporte, validando a eficácia do novo sistema

Índice de Lhama

• APIs de nível inferior para usuários avançados: O LlamaIndex fornece APIs de nível inferior que permitem que usuários avançados personalizem e estendam vários módulos, incluindo conectores de dados, índices e mecanismos de consulta. Essa flexibilidade é benéfica para desenvolvedores que buscam construir aplicativos mais complexos.
• Camada de armazenamento trocável: O LlamaIndex permite que os usuários personalizem a camada de armazenamento onde os documentos e metadados ingeridos são armazenados. Esse recurso permite que as empresas escolham suas soluções de gerenciamento de dados preferidas.
• Facilidade de uso para iniciantes: Para usuários menos experientes, o LlamaIndex oferece APIs de alto nível que simplificam o processo de ingestão e consulta de dados, facilitando o início sem necessidade de personalização extensa.
• Foco em Indexação e Recuperação: Embora o LlamaIndex suporte personalização, seu foco principal é na indexação e recuperação eficientes de dados, o que pode limitar a extensão da personalização no nível do aplicativo em comparação ao LangChain.

Estudo de caso: Scaleport AI

A Scaleport AI, uma empresa especializada em tecnologia de IA para setores como Jurídico, eCommerce, Imobiliário e Financeiro, enfrentou desafios significativos em seus processos de desenvolvimento. Isso incluía longos cronogramas de desenvolvimento para protótipos técnicos, dificuldades em demonstrar valor aos clientes, configurações complexas de ingestão de dados e desempenho inadequado de OCR. Esses obstáculos dificultaram sua capacidade de entregar soluções de IA de forma eficiente e envolver os clientes de forma eficaz.

Para superar esses problemas, a Scaleport AI adotou o LlamaCloud, uma plataforma abrangente de desenvolvimento de IA. LlamaCloud forneceu uma interface de conhecimento centralizada que simplificou o gerenciamento de dados e reduziu o tempo gasto na manipulação de dados. A ferramenta LlamaParse da plataforma melhorou significativamente a precisão e a eficiência do OCR. Além disso, os recursos avançados de indexação e recuperação do LlamaCloud facilitaram a integração flexível com várias fontes de dados, aprimorando a acessibilidade dos dados. A plataforma também ofereceu prototipagem rápida e transições perfeitas da IU para o código, agilizando o processo de desenvolvimento.

Resultados: O LlamaCloud levou a cronogramas de desenvolvimento acelerados, permitindo que a Scaleport AI criasse protótipos técnicos rapidamente e demonstrasse valor tangível aos clientes, melhorando os resultados de vendas. O desempenho aprimorado de OCR e os recursos flexíveis de manipulação de dados resultaram em resultados de alta qualidade entregues de forma mais eficiente.

No geral, o LlamaCloud provou ser um divisor de águas, reduzindo as horas de desenvolvimento em 50-60% e aumentando significativamente a eficiência operacional e o engajamento do cliente da Scaleport AI.

profundo

• Pesquisa e recuperação personalizáveis: deepset fornece ferramentas que permitem que as empresas personalizem seus processos de busca e recuperação. Os usuários podem adaptar os modelos e pipelines subjacentes para atender a requisitos de domínio específicos.
• Integração com sistemas existentes: A plataforma permite a integração com sistemas de dados existentes, permitindo que os usuários personalizem como os dados são ingeridos e consultados.
• Controle limitado e granular: Embora o deepset ofereça opções de personalização, ele pode não fornecer o mesmo nível de controle detalhado sobre o comportamento do LLM que o LangChain, concentrando-se mais em aprimorar os recursos de pesquisa do que em uma personalização extensiva do aplicativo.

Estudo de caso: Airbus

A Airbus enfrentou o desafio de recuperar informações de forma eficiente de seu extenso Manual de Operação da Tripulação de Voo (FCOM), que é crucial para os pilotos durante o treinamento e as operações em voo. O manual, abrangendo milhares de páginas, inclui texto e tabelas, dificultando que os pilotos encontrem rapidamente as informações necessárias usando o sistema de busca baseado em palavras-chave existente. Esse sistema exigia que os pilotos soubessem os termos exatos usados no manual, o que poderia atrasar a descoberta de soluções em situações críticas.

Para resolver isso, a Airbus colaborou com a Deepset para implementar um sistema sofisticado de resposta a perguntas (QA) usando a estrutura Haystack. Este sistema integra recursos de QA de texto e tabela, alavancando modelos como o TaPas do Google para dados de tabela. A solução emprega um pipeline de leitor-recuperador duplo, processando consultas por meio de modelos de QA de texto e tabela e combinando os resultados com base em níveis de confiança. Esta configuração permite que o sistema lide com eficiência com consultas complexas e forneça respostas precisas, independentemente de as informações estarem em formato de texto ou tabela.

Resultados: O sistema melhorou significativamente a velocidade e a precisão da recuperação de informações. Embora ainda experimental para cenários críticos de vida, o sistema mostrou potencial para aplicações mais amplas em engenharia e treinamento de pilotos, demonstrando o valor de tecnologias avançadas de PNL em domínios técnicos.

Conclusão

É claro que cada uma dessas estruturas tem seus pontos fortes e fracos. Abaixo está uma tabela de comparação resumindo as diferenças entre os principais recursos e capacidades entre as três estruturas:

Guia comparável da estrutura LLM: Langchain, Llamaindex e deepset

O LangChain foi projetado para construir aplicativos que exigem interações complexas de modelos de linguagem. Ele se destaca na geração de diálogos, criação de conteúdo e orquestração de vários LLMs para executar tarefas específicas. É ideal para aplicativos que precisam de recursos de conversação dinâmica ou fluxos de trabalho complexos envolvendo vários LLMs. Nessa nota, o LangChain pode ser mais adequado para projetos que exigem flexibilidade no manuseio de várias interações de LLM e na geração de saídas complexas.

Por outro lado, o LlamaIndex foca na indexação e recuperação eficientes de dados, tornando-o adequado para aplicativos que exigem acesso rápido e preciso aos dados. É melhor para projetos onde o acesso rápido a grandes conjuntos de dados é crítico, como mecanismos de busca ou aplicativos com muitos dados. Embora o LlamaIndex seja otimizado para cenários onde a velocidade e a precisão da recuperação de dados são primordiais, ele pode não oferecer o mesmo nível de recursos de PNL que o LangChain.

Por fim, o Haystack é uma estrutura robusta para a construção de sistemas de busca e aplicativos de QA. Ele suporta várias tarefas de PNL, incluindo recuperação de documentos e resposta a perguntas, com um forte foco na integração com sistemas de dados existentes. Ele é mais adequado para empresas que buscam implementar recursos avançados de busca ou sistemas de QA que se integrem perfeitamente com sua infraestrutura de dados existente. O Haystack é particularmente benéfico para organizações que precisam de soluções abrangentes de busca e QA, alavancando sua capacidade de lidar com consultas complexas e integrar-se com diversas fontes de dados.

Sua escolha de estruturas LLM deve sempre depender de suas necessidades específicas: LangChain para interações de linguagem complexas, LlamaIndex para recuperação eficiente de dados e deepset para recursos avançados de pesquisa e controle de qualidade.