ภูมิทัศน์ปัจจุบันของการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในองค์กร สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญไปสู่การบูรณาการที่ชัดเจนยิ่งขึ้นในกระบวนการดำเนินธุรกิจ

ผลสำรวจล่าสุดระบุว่าบริษัท 77% กำลังใช้งานหรือกำลังศึกษาเกี่ยวกับ AI โดย 83% ถือว่า AI มีความสำคัญสูงสุดในแผนกลยุทธ์ของบริษัท ซึ่งถือเป็นการเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับปีก่อนๆ และแสดงให้เห็นถึงการรับรู้ที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับศักยภาพของ AI ในการเพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขัน

ตามการสำรวจของ Andressen Horowitz งบประมาณสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งองค์กรต่าง ๆ กำลังมองหาวิธีที่จะใช้จ่าย 2 ถึง 5 ครั้ง งบประมาณปีที่แล้วเพื่อสนับสนุนการทดลอง genAI เพิ่มเติม แม้ว่าจะยังมีข้อสงวนอยู่บ้าง ซึ่งเข้าใจได้ว่าผู้นำองค์กรกำลังขยายจำนวนกรณีการใช้งานที่เปลี่ยนจากขั้นตอนการทดลองไปสู่การใช้งานในระดับการผลิตที่เล็กลง 

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกกรอบงาน LLM ที่ได้รับความนิยมสูงสุด 3 กรอบงาน ซึ่งสร้างแรงผลักดันอย่างเห็นได้ชัดในการสนับสนุนธุรกิจต่างๆ ในการพัฒนาแอป GenAI ของตนเอง โดยใช้กรณีศึกษา 

Langchain เทียบกับ LlamaIndex เทียบกับ deepset

LangChain, LlamaIndex และ deepset นำเสนอโซลูชันเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กรที่แตกต่างกัน โซลูชันเหล่านี้เรียกว่าเครื่องมือ LLMOps ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับปรุงกระบวนการพัฒนาแอปของตนให้มีประสิทธิภาพ 

ด้านล่างนี้เป็นการเปรียบเทียบแบบครอบคลุมระหว่างกรอบงานทั้งสามนี้โดยพิจารณาจากคุณลักษณะและความสามารถหลัก ตัวเลือกการปรับแต่ง และกรณีศึกษาที่เกี่ยวข้อง

หลางเชน

Langchain เปิดตัวในเดือนตุลาคม 2022 ในฐานะโปรเจ็กต์โอเพ่นซอร์ส และกลายเป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ที่ได้รับความนิยมสูงสุดอย่างรวดเร็ว โดยมีผู้ใช้ Github หลายร้อยคนร่วมกันปรับปรุงและสร้างชุมชนที่มีชีวิตชีวาด้วยบทช่วยสอนและการพบปะที่ผู้ใช้สร้างขึ้น ในช่วง 20 เดือนที่ผ่านมา Langchain ระดมทุนได้ $35 ล้านดอลลาร์ในสองรอบจากนักลงทุน เช่น Sequoia Capital และ Benchmark 

ลามะอินเด็กซ์

LlamaIndex ซึ่งเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2022 ในฐานะโครงการโอเพ่นซอร์ส เป็นกรอบงานข้อมูลโอเพ่นซอร์สสำหรับเชื่อมต่อชุดข้อมูลที่กำหนดเองกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยมุ่งหวังที่จะลดความซับซ้อนในการสร้างแอปพลิเคชัน LLM ที่เน้นความรู้ LlamaIndex ระดมทุนได้เพียงรอบเดียวที่ $8.5 ล้านจากนักลงทุน เช่น Greylock และ Dropbox Ventures ณ เดือนมิถุนายน 2023

ดีพเซ็ต (เฮย์สแต็ค)

deepset ก่อตั้งขึ้นในเดือนมิถุนายน 2018 ในประเทศเยอรมนี โดยเป็นผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่มอบเครื่องมือให้กับนักพัฒนาเพื่อสร้างระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่พร้อมใช้งานจริง ผลิตภัณฑ์ที่มีชื่อเสียงที่สุดคือ Haystack ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก Python โอเพนซอร์สสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบบกำหนดเองด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ นับจากนั้น deepset ก็สามารถระดมทุนได้ $45.6 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุน เช่น Google Ventures และ Balderton Capital ในสามรอบ  

การเปรียบเทียบคุณสมบัติและความสามารถหลัก

ลังเชน

• สถาปัตยกรรมโมดูลาร์: LangChain นำเสนอกรอบงานแบบโมดูลาร์และแบบประกอบได้ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้โดยการรวมเอาส่วนประกอบต่างๆ เช่น โมเดลภาษา แหล่งข้อมูล และขั้นตอนการประมวลผล การทำงานแบบโมดูลาร์นี้ส่งเสริมการนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่และสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็ว
• การบูรณาการกับ LLM: LangChain ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่าง LLM กับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง โดยให้อินเทอร์เฟซรวมที่แยกความซับซ้อนของการโต้ตอบกับโมเดลต่างๆ ออกไป รองรับ LLM หลายรายการจากผู้ให้บริการต่างๆ เช่น OpenAI และ Hugging Face
• แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน:LangChain ถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ มากมาย เช่น แชทบอท การค้นหาอัจฉริยะ ระบบคำถาม-คำตอบ การสรุปข้อความ และอื่นๆ อีกมากมาย ความยืดหยุ่นของ LangChain ช่วยให้นำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้มากมาย ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการตลาด
• เครื่องมือและส่วนประกอบ: Tกรอบงานนี้ประกอบด้วยเครื่องมือต่างๆ เช่น LangGraph สำหรับสร้างแอปพลิเคชันที่มีสถานะ LangServe สำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชันเป็น API และ LangSmith สำหรับการตรวจสอบและแก้ไขข้อบกพร่องแอปพลิเคชัน LLM นอกจากนี้ยังมีส่วนประกอบต่างๆ เช่น เทมเพลตพร้อมต์ ตัวดึงข้อมูล และตัวแยกวิเคราะห์เอาต์พุตเพื่อปรับปรุงงานการประมวลผลภาษา

ลามะอินเด็กซ์

• การบูรณาการข้อมูล: LlamaIndex นำเสนอตัวเชื่อมต่อข้อมูลที่หลากหลายผ่าน LlamaHub ซึ่งช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น API ฐานข้อมูล PDF และอื่นๆ ได้อย่างราบรื่น การผสานรวมนี้ช่วยในการสร้างแอปพลิเคชันที่มีบริบทหลากหลายโดยเชื่อมโยงข้อมูลภายนอกกับ LLM
• การจัดทำดัชนีและการดึงข้อมูล: กรอบงานนี้รองรับวิธีการจัดทำดัชนีหลายวิธี เช่น ดัชนีเวกเตอร์ แผนภูมิต้นไม้ รายการ และคำหลัก เพื่อจัดระเบียบและเรียกค้นข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ดัชนีเหล่านี้ช่วยให้เรียกค้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามแบบสอบถามของผู้ใช้ได้ง่ายขึ้น ส่งผลให้ระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• อินเทอร์เฟซแบบสอบถาม: LlamaIndex นำเสนออินเทอร์เฟซการค้นหาขั้นสูงที่ช่วยให้สามารถโต้ตอบกับข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติได้ คุณลักษณะนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น แชทบอท ระบบตอบคำถาม และการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาข้อมูลในลักษณะสนทนาได้
• การรองรับหลายโหมด: กรอบงานนี้สามารถจัดการเอกสารหลายโหมดได้ ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น รูปภาพและข้อความได้ ความสามารถนี้ช่วยขยายขอบเขตการใช้งานของ LlamaIndex ทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมข้อมูลที่ซับซ้อน
• การปรับแต่งและความยืดหยุ่น: LlamaIndex ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งส่วนประกอบต่างๆ เช่น เทมเพลตพร้อมท์ โมเดลการฝัง และกลไกการค้นหา ความยืดหยุ่นนี้ทำให้สามารถปรับใช้กับกรณีการใช้งานเฉพาะได้ และปรับปรุงการบูรณาการกับเฟรมเวิร์กอื่นๆ เช่น LangChain และ API ของ OpenAI

ดีพเซท

• กองหญ้า: Haystack ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างกระบวนการแบบกำหนดเองสำหรับงานต่างๆ เช่น การค้นหาเอกสาร การค้นหาความหมาย การสร้างข้อความ และการตอบคำถาม นอกจากนี้ยังสามารถบูรณาการกับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Hugging Face Transformers, Elasticsearch และ OpenAI เป็นต้น
• คลาวด์ที่ลึกล้ำ: นี่คือแพลตฟอร์ม SaaS เชิงพาณิชย์ที่ให้บริการ Haystack เวอร์ชันที่ได้รับการจัดการ รองรับวงจรชีวิตทั้งหมดของการพัฒนาแอปพลิเคชัน NLP ตั้งแต่การสร้างต้นแบบไปจนถึงการใช้งานและการตรวจสอบ Deepset Cloud ได้รับการออกแบบมาให้ใช้งานง่ายแม้กระทั่งสำหรับผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญใน NLP และมีคุณสมบัติเช่นการปรับขนาดและการตรวจสอบอัตโนมัติเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาแอปพลิเคชันระดับองค์กร
• โฟกัสองค์กร: deepset มุ่งเป้าไปที่ลูกค้าองค์กร โดยนำเสนอเครื่องมือที่สอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น SOC 2 และ GDPR แพลตฟอร์มของบริษัทได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับแอปพลิเคชัน NLP ขนาดใหญ่ที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและคุณลักษณะด้านความปลอดภัย
• แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน: เทคโนโลยีของ deepset ถูกนำไปใช้งานในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมถึงภาคการเงิน การดูแลสุขภาพ และกฎหมาย โดยรองรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น แชทบอท เครื่องมือค้นหาความหมาย และระบบ AI สำหรับสภาพแวดล้อมที่สำคัญ เช่น การบิน

การเปรียบเทียบตัวเลือกการปรับแต่งและกรณีศึกษา

ลังเชน

• ความยืดหยุ่นและความเป็นโมดูล: LangChain ได้รับการออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นสูง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการ สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งส่วนประกอบต่างๆ เช่น เชน พรอมต์ และโมเดล เพื่อให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะ
• โซ่และส่วนประกอบที่กำหนดเอง: ผู้ใช้สามารถสร้างเชนแบบกำหนดเองได้โดยใช้ LangChain Expression Language (LCEL) ซึ่งช่วยให้สามารถกำหนดค่าขั้นสูงได้ เช่น การดำเนินการแบบขนาน การสำรอง และวิธีการแบบอะซิงโครนัส ความสามารถนี้ทำให้เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน
• การบูรณาการกับแหล่งข้อมูล: LangChain รองรับการบูรณาการกับแหล่งข้อมูลและ API ที่หลากหลาย ช่วยให้นักพัฒนาปรับแต่งพฤติกรรม LLM และเชื่อมต่อกับชุดข้อมูลที่กำหนดเองได้อย่างราบรื่น
• การปรับแต่งพฤติกรรม LLM: นักพัฒนาสามารถปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดลภาษาได้อย่างมาก รวมถึงปรับการแจ้งเตือนและตรรกะของการประมวลผล ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่เหมาะสมมากยิ่งขึ้น

กรณีศึกษา: เอเดน

Adyen ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเทคโนโลยีทางการเงิน เผชิญกับความท้าทายเนื่องจากการค้าโลกขยายตัวอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้ปริมาณธุรกรรมเพิ่มขึ้นและทีมสนับสนุนต้องเผชิญกับแรงกดดัน เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Adyen จึงแสวงหาโซลูชันทางเทคโนโลยีเพื่อขยายการดำเนินงานโดยไม่ต้องเพิ่มขนาดทีม พวกเขาได้จัดตั้งทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ Tech Hub แห่งใหม่ในกรุงมาดริดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความพึงพอใจของทีมสนับสนุน

โซลูชันนี้เกี่ยวข้องกับการนำแอปพลิเคชันหลักสองตัวมาใช้โดยใช้ LangChain: (1) ระบบจัดเส้นทางตั๋วอัจฉริยะ และ (2) ผู้ช่วยนักบินตัวแทนฝ่ายสนับสนุนระบบกำหนดเส้นทางตั๋วอัจฉริยะมีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งตั๋วไปยังเจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุนที่เหมาะสมอย่างรวดเร็วโดยอิงจากการวิเคราะห์เนื้อหา ผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนจะให้คำแนะนำในการตอบกลับแก่เจ้าหน้าที่ ซึ่งช่วยปรับปรุงความเร็วและความแม่นยำในการจัดการตั๋ว กรอบงานของ LangChain ช่วยให้ Adyen สามารถทดลองใช้โมเดลต่างๆ ได้โดยไม่ต้องจำกัดอยู่กับโมเดลเดียว ทำให้มั่นใจได้ถึงความยืดหยุ่นและการปรับแต่ง

ผลลัพธ์: Adyen สามารถกำหนดเส้นทางตั๋วได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้ผู้ค้าสามารถรับการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างรวดเร็ว ภายในเวลาสี่เดือน พวกเขาได้พัฒนาฐานข้อมูลเอกสารที่ครอบคลุมเพื่อค้นหาข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการค้นหาแบบเดิมอย่างเห็นได้ชัด ส่งผลให้เวลาในการตอบสนองของฝ่ายสนับสนุนเร็วขึ้น และเจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุนมีความพึงพอใจมากขึ้น ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นถึงประสิทธิภาพของระบบใหม่

ลามะอินเด็กซ์

• API ระดับล่างสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง: LlamaIndex นำเสนอ API ระดับล่างที่อนุญาตให้ผู้ใช้ขั้นสูงปรับแต่งและขยายโมดูลต่างๆ รวมถึงตัวเชื่อมต่อข้อมูล ดัชนี และเอ็นจิ้นการค้นหา ความยืดหยุ่นนี้เป็นประโยชน์สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนมากขึ้น
• ชั้นจัดเก็บข้อมูลที่สามารถสลับได้: LlamaIndex ช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งชั้นการจัดเก็บข้อมูลที่ใช้จัดเก็บเอกสารและข้อมูลเมตาที่รับเข้ามาได้ คุณลักษณะนี้ช่วยให้องค์กรสามารถเลือกโซลูชันการจัดการข้อมูลที่ตนต้องการได้
• ความสะดวกในการใช้งานสำหรับผู้เริ่มต้น: สำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์น้อย LlamaIndex เสนอ API ระดับสูงที่ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการรวบรวมและสอบถามข้อมูล ทำให้เริ่มต้นใช้งานได้ง่ายโดยไม่ต้องปรับแต่งมากมาย
• เน้นการจัดทำดัชนีและการดึงข้อมูล: แม้ว่า LlamaIndex จะรองรับการปรับแต่ง แต่จุดเน้นหลักจะอยู่ที่การจัดทำดัชนีและการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งอาจจำกัดขอบเขตของการปรับแต่งในระดับแอพพลิเคชั่นเมื่อเทียบกับ LangChain

กรณีศึกษา: Scaleport AI

Scaleport AI บริษัทที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น กฎหมาย อีคอมเมิร์ซ อสังหาริมทรัพย์ และการเงิน เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญในกระบวนการพัฒนา ซึ่งรวมถึงระยะเวลาการพัฒนาที่ยาวนานสำหรับต้นแบบทางเทคนิค ความยากลำบากในการแสดงมูลค่าให้ลูกค้าเห็น การตั้งค่าการรวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อน และประสิทธิภาพ OCR ที่ไม่เพียงพอ อุปสรรคเหล่านี้ขัดขวางความสามารถในการส่งมอบโซลูชัน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและดึงดูดลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิผล

เพื่อเอาชนะปัญหาเหล่านี้ Scaleport AI ได้นำ LlamaCloud ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา AI ที่ครอบคลุมมาใช้ LlamaCloud จัดทำอินเทอร์เฟซความรู้แบบรวมศูนย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการข้อมูลและลดเวลาในการจัดการข้อมูลเครื่องมือ LlamaParse ของแพลตฟอร์มช่วยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของ OCR ได้อย่างมาก นอกจากนี้ ความสามารถในการจัดทำดัชนีและการดึงข้อมูลขั้นสูงของ LlamaCloud ยังช่วยให้บูรณาการกับแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างยืดหยุ่น ช่วยเพิ่มการเข้าถึงข้อมูล นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังเสนอการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและการเปลี่ยนผ่านจาก UI ไปเป็นโค้ดอย่างราบรื่น ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา

ผลลัพธ์: LlamaCloud ช่วยให้ระยะเวลาการพัฒนารวดเร็วขึ้น ช่วยให้ Scaleport AI สร้างต้นแบบทางเทคนิคได้อย่างรวดเร็วและแสดงมูลค่าที่จับต้องได้ให้กับลูกค้า ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์การขาย ประสิทธิภาพ OCR ที่ได้รับการปรับปรุงและความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ยืดหยุ่นส่งผลให้ส่งมอบผลลัพธ์คุณภาพสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

โดยรวมแล้ว LlamaCloud ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกม โดยลดชั่วโมงการพัฒนาลง 50-60% และเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานของ Scaleport AI และการมีส่วนร่วมของลูกค้าอย่างมีนัยสำคัญ

ล้ำลึก

• การค้นหาและการดึงข้อมูลที่ปรับแต่งได้: deepset นำเสนอเครื่องมือที่ช่วยให้องค์กรปรับแต่งกระบวนการค้นหาและดึงข้อมูลได้เอง ผู้ใช้สามารถปรับแต่งโมเดลและขั้นตอนพื้นฐานเพื่อให้เหมาะกับข้อกำหนดเฉพาะของโดเมนได้
• การบูรณาการกับระบบที่มีอยู่: แพลตฟอร์มนี้รองรับการบูรณาการกับระบบข้อมูลที่มีอยู่ ช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งวิธีการรวบรวมและค้นหาข้อมูลได้
• การควบคุมแบบละเอียดจำกัด: แม้ว่า deepset จะนำเสนอตัวเลือกการปรับแต่ง แต่ก็อาจไม่ให้การควบคุมที่ละเอียดในระดับเดียวกับ LangChain ที่มีต่อพฤติกรรมของ LLM โดยเน้นไปที่การปรับปรุงความสามารถในการค้นหามากกว่าการปรับแต่งแอปพลิเคชันอย่างครอบคลุม

กรณีศึกษา: แอร์บัส

แอร์บัสเผชิญกับความท้าทายในการค้นหาข้อมูลจากคู่มือการปฏิบัติงานลูกเรือประจำเครื่องบิน (FCOM) ที่มีเนื้อหาครอบคลุมอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักบินในระหว่างการฝึกและปฏิบัติการบนเครื่องบิน คู่มือดังกล่าวมีเนื้อหาหลายพันหน้า มีทั้งข้อความและตาราง ทำให้ยากต่อนักบินที่จะค้นหาข้อมูลที่จำเป็นได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ระบบค้นหาตามคำสำคัญที่มีอยู่ ระบบนี้กำหนดให้นักบินต้องทราบคำศัพท์ที่ใช้ในคู่มืออย่างชัดเจน ซึ่งอาจทำให้การค้นหาวิธีแก้ปัญหาในสถานการณ์วิกฤตล่าช้า

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ แอร์บัสได้ร่วมมือกับกลุ่ม Deepset เพื่อ... นำระบบตอบคำถาม (QA) ที่ซับซ้อนมาใช้โดยใช้กรอบการทำงาน Haystackระบบนี้ผสานรวมความสามารถด้านการตรวจสอบคุณภาพทั้งข้อความและตาราง โดยใช้ประโยชน์จากโมเดลเช่น TaPas ของ Google สำหรับข้อมูลตาราง โซลูชันนี้ใช้ไพพ์ไลน์ตัวดึงข้อมูล-ตัวอ่านคู่ ซึ่งประมวลผลแบบสอบถามผ่านโมเดลการตรวจสอบคุณภาพทั้งข้อความและตาราง และรวมผลลัพธ์ตามระดับความเชื่อมั่น การตั้งค่านี้ช่วยให้ระบบสามารถจัดการแบบสอบถามที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและให้คำตอบที่แม่นยำ ไม่ว่าข้อมูลจะอยู่ในรูปแบบข้อความหรือตารางก็ตาม

ผลลัพธ์: ระบบนี้ปรับปรุงความเร็วและความแม่นยำในการเรียกค้นข้อมูลได้อย่างมีนัยสำคัญ ถึงแม้ว่าระบบจะยังอยู่ในขั้นทดลองสำหรับสถานการณ์ที่สำคัญต่อชีวิต แต่ระบบนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการใช้งานที่กว้างขึ้นในด้านวิศวกรรมและการฝึกอบรมนักบิน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของเทคโนโลยี NLP ขั้นสูงในโดเมนทางเทคนิค

บทสรุป

เห็นได้ชัดว่ากรอบงานแต่ละกรอบมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ด้านล่างนี้คือตารางเปรียบเทียบที่สรุปความแตกต่างระหว่างคุณสมบัติหลักและความสามารถระหว่างกรอบงานทั้งสาม:

คู่มือเปรียบเทียบกรอบ LLM: Langchain, Llamaindex และ deepset

LangChain ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ต้องการการโต้ตอบของโมเดลภาษาที่ซับซ้อน โดย LangChain เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างบทสนทนา การสร้างเนื้อหา และการประสานงาน LLM หลายฉบับเพื่อดำเนินการงานเฉพาะ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความสามารถในการสนทนาแบบไดนามิกหรือเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับ LLM หลายฉบับ โดยที่ LangChain อาจเหมาะสมกว่าสำหรับโปรเจ็กต์ที่ต้องการความยืดหยุ่นในการจัดการการโต้ตอบ LLM ต่างๆ และการสร้างเอาต์พุตที่ซับซ้อน

ในทางกลับกัน LlamaIndex มุ่งเน้นไปที่การจัดทำดัชนีและการเรียกค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็วและแม่นยำ เหมาะที่สุดสำหรับโครงการที่การเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญ เช่น เครื่องมือค้นหาหรือแอปพลิเคชันที่เน้นข้อมูลจำนวนมาก แม้ว่า LlamaIndex จะได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับสถานการณ์ที่ความเร็วและความแม่นยำในการเรียกค้นข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่สุด แต่ก็อาจไม่มีความสามารถด้าน NLP ในระดับเดียวกับ LangChain

ในที่สุด Haystack ก็เป็นกรอบงานที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างระบบการค้นหาและแอปพลิเคชัน QA รองรับงาน NLP ต่างๆ รวมถึงการดึงเอกสารและการตอบคำถาม โดยเน้นที่การบูรณาการกับระบบข้อมูลที่มีอยู่ เหมาะที่สุดสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ความสามารถในการค้นหาขั้นสูงหรือระบบ QA ที่บูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น Haystack มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการโซลูชันการค้นหาและ QA ที่ครอบคลุม โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการจัดการแบบสอบถามที่ซับซ้อนและบูรณาการกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย

กรอบงาน LLM ที่คุณเลือกควรขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณเสมอ: LangChain สำหรับการโต้ตอบภาษาที่ซับซ้อน LlamaIndex สำหรับการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ และ deepset สำหรับการค้นหาขั้นสูงและความสามารถ QA