Bối cảnh hiện tại về việc doanh nghiệp áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) phản ánh sự thay đổi đáng kể theo hướng tích hợp chặt chẽ hơn vào hoạt động kinh doanh.

Các cuộc khảo sát gần đây cho thấy 77% công ty đang sử dụng hoặc khám phá AI, với 83% coi đây là ưu tiên hàng đầu trong các kế hoạch chiến lược của họ. Điều này đánh dấu sự gia tăng đáng kể so với những năm trước, cho thấy sự công nhận ngày càng tăng về tiềm năng của AI trong việc tăng cường lợi thế cạnh tranh.

Theo khảo sát của Andressen Horowitz, ngân sách cho AI tạo sinh đã tăng vọt, nơi các doanh nghiệp đang tìm cách chi tiêu 2 đến 5 lần ngân sách năm ngoái để hỗ trợ nhiều thử nghiệm genAI hơn. Mặc dù vẫn còn một số hạn chế và điều này dễ hiểu, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang mở rộng số lượng trường hợp sử dụng đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai ở quy mô sản xuất nhỏ hơn. 

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào ba khuôn khổ LLM phổ biến nhất đã tạo ra sức hút đáng kể trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp phát triển Ứng dụng GenAI của họ thông qua một nghiên cứu điển hình. 

Langchain so với LlamaIndex so với deepset

LangChain, LlamaIndex và deepset cung cấp các giải pháp riêng biệt được thiết kế riêng cho các nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp. Chúng được gọi là các công cụ LLMOps giúp các công ty hợp lý hóa quy trình phát triển ứng dụng của họ. 

Dưới đây là bảng so sánh toàn diện giữa ba khuôn khổ này dựa trên các tính năng và khả năng chính, tùy chọn tùy chỉnh và nghiên cứu trường hợp tương ứng.

LangChain

Ra mắt vào tháng 10 năm 2022 dưới dạng một dự án nguồn mở, Langchain nhanh chóng trở thành một trong những dự án phổ biến nhất với hàng trăm người dùng Github đóng góp cải tiến và thiết lập một cộng đồng sôi động với các hướng dẫn và buổi gặp gỡ do người dùng tạo ra. Trong vòng 20 tháng qua, Langchain đã huy động được $35 triệu đô la trong hai vòng từ các nhà đầu tư như Sequoia Capital và Benchmark. 

Chỉ số Llama

Được phát hành vào tháng 11 năm 2022 dưới dạng một dự án nguồn mở, LlamaIndex là một khuôn khổ dữ liệu nguồn mở để kết nối các tập dữ liệu tùy chỉnh với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhằm mục đích đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng LLM chuyên sâu về kiến thức. LlamaIndex chỉ huy động được 1 vòng $8,5 triệu từ các nhà đầu tư như Greylock và Dropbox Ventures tính đến tháng 6 năm 2023.

Deepset (Đống cỏ khô)

Được thành lập vào tháng 6 năm 2018 tại Đức, deepset là một nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ để xây dựng các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sẵn sàng cho sản xuất. Sản phẩm nổi tiếng nhất của công ty là Haystack, một khuôn khổ Python nguồn mở để xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh với các mô hình ngôn ngữ lớn. deepset đã huy động được $45,6 triệu đô la trong ba vòng từ các nhà đầu tư như Google Ventures và Balderton Capital.  

So sánh các tính năng và khả năng chính

Langchain

• Kiến trúc mô-đun: LangChain cung cấp một khuôn khổ mô-đun và có thể cấu thành cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng phức tạp bằng cách kết hợp các thành phần khác nhau như mô hình ngôn ngữ, nguồn dữ liệu và các bước xử lý. Tính mô-đun này thúc đẩy khả năng tái sử dụng mã và tạo mẫu nhanh.
• Tích hợp với LLM: LangChain đóng vai trò là cầu nối giữa LLM và các ứng dụng thực tế, cung cấp một giao diện thống nhất giúp trừu tượng hóa sự phức tạp khi tương tác với các mô hình khác nhau. Nó hỗ trợ nhiều LLM từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, chẳng hạn như OpenAI và Hugging Face.
• Ứng dụng và trường hợp sử dụng:LangChain được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm chatbot, tìm kiếm thông minh, hệ thống trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, v.v. Tính linh hoạt của nó cho phép ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến tiếp thị.
• Công cụ và Linh kiện: TKhung bao gồm nhiều công cụ khác nhau như LangGraph để xây dựng các ứng dụng có trạng thái, LangServe để triển khai các ứng dụng dưới dạng API và LangSmith để giám sát và gỡ lỗi các ứng dụng LLM. Nó cũng có các thành phần như mẫu nhắc nhở, trình truy xuất và trình phân tích cú pháp đầu ra để tăng cường các tác vụ xử lý ngôn ngữ

Chỉ số Llama

• Tích hợp dữ liệu: LlamaIndex cung cấp nhiều trình kết nối dữ liệu thông qua LlamaHub, cho phép thu thập dữ liệu liền mạch từ nhiều nguồn khác nhau như API, cơ sở dữ liệu, PDF, v.v. Tích hợp này giúp tạo ra các ứng dụng giàu ngữ cảnh bằng cách kết nối dữ liệu bên ngoài với LLM.
• Lập chỉ mục và truy xuất: Khung hỗ trợ nhiều phương pháp lập chỉ mục, bao gồm chỉ mục vector, tree, list và keyword, để tổ chức và truy xuất dữ liệu hiệu quả. Các chỉ mục này tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy xuất thông tin có liên quan dựa trên truy vấn của người dùng, nâng cao hiệu suất của các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Giao diện truy vấn: LlamaIndex cung cấp giao diện truy vấn nâng cao cho phép tương tác ngôn ngữ tự nhiên với dữ liệu. Tính năng này rất quan trọng đối với các ứng dụng như chatbot, hệ thống trả lời câu hỏi và trích xuất dữ liệu có cấu trúc, cho phép người dùng truy vấn dữ liệu theo cách đàm thoại.
• Hỗ trợ đa phương thức: Khung có thể xử lý các tài liệu đa phương thức, cho phép xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau như hình ảnh và văn bản. Khả năng này mở rộng phạm vi ứng dụng của LlamaIndex, khiến nó phù hợp với các môi trường dữ liệu phức tạp.
• Tùy chỉnh và tính linh hoạt: LlamaIndex cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh các thành phần như mẫu nhắc nhở, mô hình nhúng và công cụ truy vấn. Tính linh hoạt này giúp nó thích ứng với các trường hợp sử dụng cụ thể và tăng cường khả năng tích hợp với các khuôn khổ khác như LangChain và API của OpenAI.

Bộ sâu

• Đống cỏ khô: Haystack cho phép các nhà phát triển tạo các đường ống tùy chỉnh cho các tác vụ như truy xuất tài liệu, tìm kiếm ngữ nghĩa, tạo văn bản và trả lời câu hỏi. Nó tích hợp với nhiều nền tảng khác nhau như Hugging Face Transformers, Elasticsearch và OpenAI, cùng nhiều nền tảng khác.
• deepset Đám mây: Đây là nền tảng SaaS thương mại cung cấp phiên bản được quản lý của Haystack. Nó hỗ trợ toàn bộ vòng đời phát triển ứng dụng NLP, từ tạo mẫu đến triển khai và giám sát. Deepset Cloud được thiết kế thân thiện với người dùng, ngay cả với những người không am hiểu sâu về NLP, và bao gồm các tính năng như tự động mở rộng quy mô và giám sát để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các ứng dụng cấp doanh nghiệp.
• Tập trung vào doanh nghiệp: deepset nhắm đến khách hàng doanh nghiệp, cung cấp các công cụ tuân thủ các tiêu chuẩn của ngành như SOC 2 và GDPR. Nền tảng của nó được thiết kế để xử lý các ứng dụng NLP quy mô lớn đòi hỏi cơ sở hạ tầng và tính năng bảo mật mạnh mẽ.
• Ứng dụng và trường hợp sử dụng: Công nghệ của deepset được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe và các lĩnh vực pháp lý. Nó hỗ trợ các ứng dụng như chatbot, công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và hệ thống AI cho các môi trường quan trọng như hàng không

So sánh các tùy chọn tùy chỉnh và nghiên cứu trường hợp

Langchain

• Tính linh hoạt và tính mô-đun: LangChain được thiết kế với mức độ linh hoạt cao, cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng được thiết kế riêng biệt. Kiến trúc mô-đun của nó cho phép người dùng tùy chỉnh nhiều thành phần khác nhau, chẳng hạn như chuỗi, lời nhắc và mô hình, để phù hợp với các nhu cầu cụ thể.
• Chuỗi và thành phần tùy chỉnh: Người dùng có thể tạo chuỗi tùy chỉnh bằng Ngôn ngữ biểu thức LangChain (LCEL), cho phép cấu hình nâng cao như thực thi song song, phương pháp dự phòng và phương pháp không đồng bộ. Khả năng này làm cho nó phù hợp với quy trình làm việc phức tạp.
• Tích hợp với các nguồn dữ liệu: LangChain hỗ trợ tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu và API khác nhau, cho phép các nhà phát triển tinh chỉnh hành vi LLM và kết nối với các tập dữ liệu tùy chỉnh một cách liền mạch.
• Tùy chỉnh hành vi LLM: Các nhà phát triển có thể thay đổi đáng kể hành vi của mô hình ngôn ngữ, bao gồm điều chỉnh lời nhắc và xử lý logic, cho phép mang lại trải nghiệm người dùng phù hợp hơn.

Nghiên cứu tình huống: Ayden

Adyen, một nền tảng công nghệ tài chính, đã phải đối mặt với những thách thức khi thương mại toàn cầu tăng tốc, dẫn đến khối lượng giao dịch tăng lên và gây áp lực lên các nhóm hỗ trợ của họ. Để giải quyết vấn đề này, Adyen đã tìm kiếm các giải pháp công nghệ để mở rộng quy mô hoạt động mà không cần mở rộng quy mô nhóm. Họ đã tập hợp một nhóm các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học tại Tech Hub mới của họ ở Madrid để nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của nhóm hỗ trợ.

Giải pháp bao gồm việc triển khai hai ứng dụng chính sử dụng LangChain: (1) hệ thống định tuyến vé thông minh Và (2) một phi công hỗ trợ. Hệ thống định tuyến vé thông minh nhằm mục đích chuyển hướng vé đến nhân viên hỗ trợ phù hợp một cách nhanh chóng, dựa trên phân tích nội dung. Trợ lý hỗ trợ cung cấp cho nhân viên các phản hồi được đề xuất, cải thiện tốc độ và độ chính xác của việc xử lý vé. Khung của LangChain cho phép Adyen thử nghiệm các mô hình khác nhau mà không bị giới hạn trong một mô hình duy nhất, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng tùy chỉnh.

Kết quả: Adyen đạt được định tuyến vé hiệu quả và chính xác hơn, cho phép các thương gia nhận được hỗ trợ từ các chuyên gia kỹ thuật phù hợp nhất một cách nhanh chóng. Trong vòng bốn tháng, họ đã phát triển một cơ sở dữ liệu tài liệu toàn diện để truy xuất thông tin hiệu quả, vượt trội đáng kể so với các phương pháp tìm kiếm truyền thống. Điều này dẫn đến thời gian phản hồi hỗ trợ nhanh hơn và tăng sự hài lòng giữa các nhân viên hỗ trợ, xác nhận hiệu quả của hệ thống mới

Chỉ số Llama

• API cấp thấp hơn dành cho người dùng nâng cao: LlamaIndex cung cấp API cấp thấp hơn cho phép người dùng nâng cao tùy chỉnh và mở rộng nhiều mô-đun khác nhau, bao gồm trình kết nối dữ liệu, chỉ mục và công cụ truy vấn. Tính linh hoạt này có lợi cho các nhà phát triển muốn xây dựng các ứng dụng phức tạp hơn.
• Lớp lưu trữ có thể hoán đổi: LlamaIndex cho phép người dùng tùy chỉnh lớp lưu trữ nơi lưu trữ các tài liệu và siêu dữ liệu đã nhập. Tính năng này cho phép doanh nghiệp lựa chọn giải pháp quản lý dữ liệu ưa thích của mình.
• Dễ sử dụng cho người mới bắt đầu: Đối với người dùng ít kinh nghiệm, LlamaIndex cung cấp các API cấp cao giúp đơn giản hóa quá trình thu thập và truy vấn dữ liệu, giúp bạn dễ dàng bắt đầu mà không cần tùy chỉnh nhiều.
• Tập trung vào lập chỉ mục và truy xuất: Mặc dù LlamaIndex hỗ trợ tùy chỉnh nhưng trọng tâm chính của nó là lập chỉ mục và truy xuất dữ liệu hiệu quả, điều này có thể hạn chế mức độ tùy chỉnh ở cấp ứng dụng so với LangChain.

Nghiên cứu tình huống: Scaleport AI

Scaleport AI, một công ty chuyên về công nghệ AI cho các ngành như Luật, Thương mại điện tử, Bất động sản và Tài chính, đã phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong quá trình phát triển của họ. Những thách thức này bao gồm thời gian phát triển dài cho các nguyên mẫu kỹ thuật, khó khăn trong việc chứng minh giá trị cho khách hàng, thiết lập thu thập dữ liệu phức tạp và hiệu suất OCR không đầy đủ. Những trở ngại này cản trở khả năng cung cấp các giải pháp AI hiệu quả và thu hút khách hàng hiệu quả.

Để khắc phục những vấn đề này, Scaleport AI đã áp dụng LlamaCloud, một nền tảng phát triển AI toàn diện. LlamaCloud cung cấp một giao diện kiến thức tập trung giúp hợp lý hóa việc quản lý dữ liệu và giảm thời gian dành cho việc xử lý dữ liệu. Công cụ LlamaParse của nền tảng đã cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của OCR. Ngoài ra, khả năng lập chỉ mục và truy xuất tiên tiến của LlamaCloud tạo điều kiện tích hợp linh hoạt với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, nâng cao khả năng truy cập dữ liệu. Nền tảng này cũng cung cấp khả năng tạo mẫu nhanh và chuyển đổi liền mạch từ UI sang mã, đẩy nhanh quá trình phát triển.

Kết quả: LlamaCloud dẫn đến việc đẩy nhanh tiến độ phát triển, cho phép Scaleport AI tạo ra các nguyên mẫu kỹ thuật nhanh chóng và chứng minh giá trị hữu hình cho khách hàng, cải thiện kết quả bán hàng. Hiệu suất OCR được nâng cao và khả năng xử lý dữ liệu linh hoạt dẫn đến kết quả chất lượng cao được cung cấp hiệu quả hơn.

Nhìn chung, LlamaCloud đã chứng tỏ là một bước đột phá, giúp giảm thời gian phát triển xuống 50-60% và tăng đáng kể hiệu quả hoạt động của Scaleport AI cũng như sự tương tác của khách hàng.

sâu nhất

• Tìm kiếm và truy xuất có thể tùy chỉnh: deepset cung cấp các công cụ cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh quy trình tìm kiếm và truy xuất của mình. Người dùng có thể điều chỉnh các mô hình và đường ống cơ bản để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của miền.
• Tích hợp với các hệ thống hiện có: Nền tảng này cho phép tích hợp với các hệ thống dữ liệu hiện có, cho phép người dùng tùy chỉnh cách thu thập và truy vấn dữ liệu.
• Kiểm soát hạt mịn hạn chế: Mặc dù deepset cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh, nhưng nó có thể không cung cấp cùng mức độ kiểm soát chi tiết đối với hành vi LLM như LangChain, tập trung nhiều hơn vào việc tăng cường khả năng tìm kiếm thay vì tùy chỉnh ứng dụng mở rộng.

Nghiên cứu tình huống: Airbus

Airbus đã phải đối mặt với thách thức là phải thu thập thông tin hiệu quả từ Sổ tay hướng dẫn vận hành phi hành đoàn (FCOM) rộng lớn của họ, một tài liệu rất quan trọng đối với các phi công trong quá trình đào tạo và hoạt động trên chuyến bay. Sổ tay này, trải dài hàng nghìn trang, bao gồm cả văn bản và bảng biểu, khiến các phi công khó có thể nhanh chóng tìm thấy thông tin cần thiết bằng hệ thống tìm kiếm dựa trên từ khóa hiện có. Hệ thống này yêu cầu các phi công phải biết chính xác các thuật ngữ được sử dụng trong sổ tay, điều này có thể làm chậm trễ việc tìm ra giải pháp trong những tình huống quan trọng.

Để giải quyết vấn đề này, Airbus đã hợp tác với deepset để triển khai hệ thống trả lời câu hỏi (QA) phức tạp bằng cách sử dụng khuôn khổ Haystack. Hệ thống này tích hợp cả khả năng QA dạng văn bản và dạng bảng, tận dụng các mô hình như TaPas của Google cho dữ liệu bảng. Giải pháp sử dụng đường ống truy xuất-đọc kép, xử lý các truy vấn thông qua cả mô hình QA dạng văn bản và dạng bảng và kết hợp các kết quả dựa trên mức độ tin cậy. Thiết lập này cho phép hệ thống xử lý hiệu quả các truy vấn phức tạp và cung cấp câu trả lời chính xác, bất kể thông tin ở dạng văn bản hay dạng bảng.

Kết quả: Hệ thống cải thiện đáng kể tốc độ và độ chính xác của việc truy xuất thông tin. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm cho các tình huống quan trọng đối với tính mạng, hệ thống đã cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi hơn trong kỹ thuật và đào tạo phi công, chứng minh giá trị của các công nghệ NLP tiên tiến trong các lĩnh vực kỹ thuật.

Phần kết luận

Rõ ràng là mỗi khuôn khổ này đều có điểm mạnh và điểm yếu. Dưới đây là bảng so sánh tóm tắt sự khác biệt giữa các tính năng và khả năng chính giữa ba khuôn khổ:

Hướng dẫn so sánh của khung LLM: Langchain, Llamaindex và deepset

LangChain được thiết kế để xây dựng các ứng dụng đòi hỏi tương tác mô hình ngôn ngữ phức tạp. Nó vượt trội trong việc tạo hội thoại, tạo nội dung và điều phối nhiều LLM để thực hiện các tác vụ cụ thể. Nó lý tưởng cho các ứng dụng cần khả năng hội thoại động hoặc quy trình làm việc phức tạp liên quan đến nhiều LLM. Về lưu ý đó, LangChain có thể phù hợp hơn với các dự án đòi hỏi sự linh hoạt trong việc xử lý các tương tác LLM khác nhau và tạo ra các đầu ra phức tạp.

Mặt khác, LlamaIndex tập trung vào việc lập chỉ mục và truy xuất dữ liệu hiệu quả, khiến nó phù hợp với các ứng dụng yêu cầu truy cập dữ liệu nhanh và chính xác. Nó phù hợp nhất với các dự án mà việc truy cập nhanh vào các tập dữ liệu lớn là rất quan trọng, chẳng hạn như công cụ tìm kiếm hoặc các ứng dụng có nhiều dữ liệu. Mặc dù LlamaIndex được tối ưu hóa cho các tình huống mà tốc độ và độ chính xác của việc truy xuất dữ liệu là tối quan trọng, nhưng nó có thể không cung cấp cùng mức khả năng NLP như LangChain.

Cuối cùng, Haystack là một khuôn khổ mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống tìm kiếm và ứng dụng QA. Nó hỗ trợ nhiều tác vụ NLP khác nhau, bao gồm truy xuất tài liệu và trả lời câu hỏi, với trọng tâm là tích hợp với các hệ thống dữ liệu hiện có. Nó phù hợp nhất với các doanh nghiệp đang tìm cách triển khai các khả năng tìm kiếm nâng cao hoặc các hệ thống QA tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện có của họ. Haystack đặc biệt có lợi cho các tổ chức cần các giải pháp tìm kiếm và QA toàn diện, tận dụng khả năng xử lý các truy vấn phức tạp và tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

Sự lựa chọn khung LLM của bạn luôn phải phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn: LangChain cho các tương tác ngôn ngữ phức tạp, LlamaIndex để truy xuất dữ liệu hiệu quả và deepset cho khả năng tìm kiếm nâng cao và đảm bảo chất lượng.