Grunderna i LangChain och LlamaIndex
Kom igång med kraftfulla ramverk som LangChain och LlamaIndex för att enkelt bygga komplexa LLM-applikationer.
Grunderna i LangChain och LlamaIndex är en gratis lektion i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare på CoddyKit. Detta är lektion 2 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare innehåller totalt 4 lektioner.
Varför använda LLM-ramverk?
Att arbeta direkt med API:er för stora språkmodeller (LLM:er) kan liknas vid att bygga med lösa LEGO-bitar. Det är kraftfullt, men blir komplext i större projekt.
Ramverk som LangChain och LlamaIndex tillhandahåller färdiga verktyg och strukturer. De förenklar vanliga uppgifter och gör det mycket lättare att bygga avancerade LLM-applikationer.
LangChain: Orkestrera LLM:er
LangChain är ett ramverk som hjälper Er att bygga applikationer med LLM:er genom att "kedja ihop" olika komponenter.
- Det tillhandahåller abstraktioner för arbete med olika LLM:er.
- Det möjliggör komplexa arbetsflöden i flera steg.
- Tänk på det som limmet i logiken för en LLM-driven applikation.
Centrala LangChain-komponenter
LangChain organiserar funktionaliteten i centrala moduler:
- LLMs: Omslag för olika LLM-leverantörer (t.ex. OpenAI och Anthropic).
- Prompts: Mallar för att enkelt skapa dynamiska prompts.
- Chains: Sekvenser av anrop till LLM:er eller andra verktyg.
- Agents: LLM:er som avgör vilka verktyg som ska användas och i vilken ordning.
- Memory: För beständigt tillstånd i konversationsapplikationer.
Er första LangChain-idé
Vi ska se hur en enkel prompt och en simulerad LLM kan fungera tillsammans. Exemplet visar hur LangChain konceptuellt kopplar en promptmall till en LLM, även när modellen är simulerad.
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage, AIMessage
# A simple mock LLM for demonstration
class MockChatModel(BaseChatModel):
def _generate(self, messages, stop=None, run_manager=None):
last_message_content = messages[-1].content
response = f"Mock response for: '{last_message_content}'"
return AIMessage(content=response)
@property
def _llm_type(self) -> str:
return "mock_chat_model"
def main():
# 1. Define a Prompt Template
template = "Tell me a fun fact about {topic}."
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["topic"])
# 2. Instantiate our Mock LLM
llm = MockChatModel()
# 3. Format the prompt with input
formatted_prompt = prompt.format(topic="penguins")
print("--- Formatted Prompt ---")
print(formatted_prompt)
# 4. Invoke the LLM (simulated)
# In a real LangChain app, you'd use a chain, but this shows the core interaction.
response_message = llm.invoke([HumanMessage(content=formatted_prompt)])
print("\n--- Mock LLM Response ---")
print(response_message.content)
if __name__ == "__main__":
main()LlamaIndex: Data och LLM:er
LlamaIndex är ett data-ramverk som är utformat för att koppla Era egna datakällor till LLM:er. Huvudmålet är att göra det enkelt att bygga applikationer som kan söka i och förstå Era egna privata eller domänspecifika data.
- Fokuserar på dataimport, indexering och hämtning.
- Driver applikationer för Retrieval Augmented Generation (RAG).
- Hjälper LLM:er att besvara frågor som ligger utanför deras träningsdata.
Centrala LlamaIndex-begrepp
LlamaIndex effektiviserar RAG-pipelinen med dessa komponenter:
- Documents: Obearbetade dataindata (t.ex. textfiler, PDF-filer och databasposter).
- Nodes: Textstycken som hämtats från Documents, ofta med tillhörande metadata.
- Indexes: Datastrukturer (som vektorlagringar) som organiserar Nodes för effektiv hämtning.
- Query Engines: Gränssnitt för att ställa frågor mot ett index, ofta genom att kombinera hämtning och syntes med en LLM.
Fråga mot egna data (simulerat)
Här är en förenklad bild av hur LlamaIndex kopplar data till en fråga. Vi simulerar import av ett dokument och ställer sedan en fråga mot det för att visa den grundläggande idén med hämtning.
class Document:
def __init__(self, text, doc_id=None):
self.text = text
self.doc_id = doc_id if doc_id else f"doc_{hash(text)}"
class MockVectorStore:
def __init__(self):
self.store = {}
self.documents = []
def add(self, docs):
for doc in docs:
self.store[doc.doc_id] = doc.text
self.documents.append(doc)
def query(self, query_text):
for doc in self.documents:
if query_text.lower() in doc.text.lower():
return [doc.text]
return []
class MockQueryEngine:
def __init__(self, vector_store):
self.vector_store = vector_store
def query(self, query_text):
retrieved_texts = self.vector_store.query(query_text)
if retrieved_texts:
return f"Based on available info, for '{query_text}': {retrieved_texts[0]}"
return f"Could not find specific information for '{query_text}'."
def main():
# 1. Simulate Documents
documents = [
Document("The quick brown fox jumps over the lazy dog."),
Document("Cats love to nap in sunny spots."),
Document("Python is a popular programming language.")
]
# 2. Simulate building a Vector Store and Index
mock_store = MockVectorStore()
mock_store.add(documents)
# 3. Create a Query Engine
query_engine = MockQueryEngine(mock_store)
# 4. Query the data
response1 = query_engine.query("What is Python?")
print("--- Query 1 Response ---")
print(response1)
response2 = query_engine.query("What about foxes?")
print("\n--- Query 2 Response ---")
print(response2)
response3 = query_engine.query("What is the capital of France?")
print("\n--- Query 3 Response ---")
print(response3)
if __name__ == "__main__":
main()LangChain jämfört med LlamaIndex
Även om båda ramverken hjälper till med LLM:er skiljer sig deras huvudsakliga fokus:
- LangChain: Bäst för att orkestrera komplexa LLM-arbetsflöden, bygga agenter och konversationsbotar samt integrera olika verktyg.
- LlamaIndex: Idealisk för dataintensiva LLM-applikationer, särskilt när Ni behöver koppla LLM:er till privata eller domänspecifika data för RAG.
Ofta kompletterar de varandra i verkliga applikationer.
Synergi: LangChain + LlamaIndex
Det är vanligt att använda LangChain och LlamaIndex tillsammans i kraftfulla applikationer:
- Använd LlamaIndex för att importera, indexera och hämta relevant information från Era datakällor.
- Skicka den hämtade kontexten till LangChain, som sedan använder sina "chains" eller "agents" för att bearbeta kontexten med en LLM, förbättra svar eller interagera med andra verktyg.
Detta kombinerar LlamaIndex styrka inom data med LangChains orkestreringsfunktioner.
Ramverkens roller
Fundera över LangChains och LlamaIndex centrala styrkor. Vilka av följande påståenden beskriver korrekt deras huvudsakliga roller eller vanliga användningsområden?
Sammanfattning av lektionen
I den här lektionen har vi utforskat LangChain och LlamaIndex, två kraftfulla ramverk för att bygga LLM-applikationer.
- LangChain hjälper till att orkestrera komplexa LLM-arbetsflöden, kedjor och agenter.
- LlamaIndex specialiserar sig på att koppla LLM:er till Era egna data för effektiv hämtning och RAG.
- Ramverken används ofta tillsammans, där LlamaIndex tillhandahåller datakontext till LangChains resonemang.
Om Ni förstår deras olika roller blir det lättare att välja rätt verktyg för nästa LLM-projekt!
Lär dig Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Vanliga frågor
Är lektionen ”Grunderna i LangChain och LlamaIndex” gratis?
Ja – hela texten till ”Grunderna i LangChain och LlamaIndex” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare innehåller totalt 4 lektioner.
Vad lär jag mig i ”Grunderna i LangChain och LlamaIndex”?
Kom igång med kraftfulla ramverk som LangChain och LlamaIndex för att enkelt bygga komplexa LLM-applikationer. Ni övar på Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 2 av 4.
Hur lång tid tar lektionen ”Grunderna i LangChain och LlamaIndex”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare-lektionen?
Ja. Varje Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- Interaktion med LLM-API:er (OpenAI, Anthropic)
- Grunderna i LangChain och LlamaIndex
- Prompthantering och versionshantering
- Grunderna i Retrieval-Augmented Generation (RAG)