LangChain ці LlamaIndex: аркестрацыя супраць якасці пошуку ў RAG

Калі RAG-сістэма павінна не толькі адказваць па дакументах, але і выклікаць інструменты, змяняць стан і выбіраць наступнае дзеянне, пачніце з LangChain. Калі галоўнае вузкае месца — пошук патрэбнага фрагмента ў неаднародным корпусе, спачатку праверце LlamaIndex. Ні адзін з гэтых выбараў сам па сабе не гарантуе лепшага адказу: вырашальным будзе вынік на вашых даных.

Абодва фрэймворкі падтрымліваюць RAG і агентныя працэсы. Розніца ў тым, на якой частцы сістэмы камандзе патрэбны большы кантроль: над паслядоўнасцю дзеянняў або над падрыхтоўкай, індэксацыяй і пошукам дакументаў. На якасць адказу таксама ўплываюць разбіўка тэксту, мадэль эмбедынгаў, пераранжыраванне вынікаў і генератыўная мадэль.

Дзе кожны фрэймворк дае больш кантролю

LangChain падыходзіць, калі пошук — адзін з інструментаў шырэйшага працэсу. Дакументацыя LangChain прапануе гатовых агентаў і прыклады RAG, а для дэталёвага кіравання крокамі — прымітывы LangGraph. Гэта карысна, калі пасля пошуку трэба звярнуцца да базы даных, выклікаць API, дачакацца рашэння чалавека або перайсці ў іншую галіну працэсу.

LlamaIndex будуе працу вакол дакументаў, індэксаў і механізмаў запытаў. Дакументацыя LlamaIndex апісвае RAG як індэксацыю прыватных даных з выбарачнай перадачай рэлевантных частак мадэлі падчас запыту; яна таксама апісвае агентаў і Workflow для кіравання крокамі. Таму розніца паміж прадуктамі заключаецца ў іх акцэнтах, а не ў наяўнасці ці адсутнасці агентных магчымасцяў.

Што насамрэч паказвае параўнальны тэст

У тэсце BestLLMfor на корпусе з 12 000 дакументаў і наборы з 500 пытанняў базавы пошук LlamaIndex атрымаў hit-rate@5 78,0%, а базавы пошук LangChain — 71,2%, або на 6,8 працэнтнага пункта менш. Метрыка паказвае долю пытанняў, для якіх хаця б адзін сапраўды рэлевантны фрагмент трапіў у першую пяцёрку знойдзеных. Гэта вынік канкрэтных канвеераў, а не вымярэнне ўласцівай фрэймворку якасці.

Абодва варыянты выкарыстоўвалі мадэль эмбедынгаў BGE-M3 і сховішча Qdrant, але па-рознаму загружалі і разбівалі дакументы: у канвееры LlamaIndex былі LlamaParse і семантычная разбіўка, у канвееры LangChain — іншы загрузчык і разбіўка па сімвалах. Таму розніцу ў пошуку нельга аднесці толькі да назвы фрэймворка. Вынік робіць падрыхтоўку дакументаў важным прадметам параўнання: калі мяняюцца межы фрагментаў, мяняецца і тое, што можа атрымаць мадэль для адказу.

Матрыца выбару для чатырох сцэнарыяў

• Пошук унутры агентнага працэсу. Калі сістэма пасля атрымання фрагмента выклікае іншыя інструменты, захоўвае стан і разгаліноўвае працу, адпраўная кропка — LangChain. Асобна ацэньвайце, ці патрэбны вам кантроль LangGraph над парадкам крокаў і аднаўленнем пасля збою.
• Пошук па неаднародных дакументах. Калі корпус змяшчае PDF з табліцамі, звароты ў падтрымку і тэксты рознай структуры, пачніце з прататыпа LlamaIndex. Правярайце не прыгажосць гатовага адказу, а тое, ці знаходзіцца патрэбны фрагмент і ці захоўваецца яго сувязь з арыгіналам.
• Складаныя даныя і складаны працэс. Вызначце выразную мяжу: пошукавы кампанент вяртае фрагменты з ідэнтыфікатарамі дакументаў, агент вырашае, што рабіць далей. Так можна выкарыстаць LlamaIndex для пошуку і LangChain або LangGraph для кіравання дзеяннямі, але давядзецца падтрымліваць кантракт паміж імі.
• Аднастайны корпус і простыя пытанні. Спачатку ацаніце прамы канвеер загрузкі, разбіўкі, пошуку і генерацыі. Калі ён закрывае патрэбу, дадатковыя абстракцыі любога з фрэймворкаў могуць павялічыць аб’ём кода і колькасць залежнасцяў без карысці для выніку.

Гэта матрыца для выбару пачатковай архітэктуры, а не рэйтынг прадуктаў. Яна паказвае, якое вузкае месца трэба вымераць у прататыпе, перш чым каманда пачне развіваць астатнія часткі сістэмы.

Мінімальны прататып на адным корпусе

Вазьміце прадстаўнічую выбарку ўласных дакументаў: кароткія і доўгія файлы, табліцы, абнаўляльныя матэрыялы і тэксты на мовах будучых запытаў. Для кожнага тэставага пытання загадзя адзначце фрагмент, які павінен пацвярджаць адказ. Дадайце пытанні без адказу ў корпусе, каб ацаніць, ці ўстрымліваецца сістэма ад непацверджаных сцвярджэнняў.

1. Зафіксуйце для абодвух варыянтаў корпус, пытанні, мадэль эмбедынгаў, вектарнае сховішча і спосаб ацэнкі. Запішыце версіі бібліятэк і налады.
2. Спачатку задайце аднолькавыя правілы разбіўкі, метаданыя і колькасць фрагментаў у выдачы. Так вы параўнаеце рэалізацыю адной схемы без уплыву розных стратэгій падрыхтоўкі.
3. Затым дазвольце кожнаму фрэймворку выкарыстаць яго магчымасці апрацоўкі і пошуку. Запісвайце кожную змену асобна, каб не прыпісаць эфект новага парсера або пераранжыравання ўсяму фрэймворку.
4. Вымярайце знаходжанне патрэбнага фрагмента, абгрунтаванасць адказу, затрымку і выдаткі на апрацоўку. Для агентнага сцэнарыя дадайце праверку выбару інструмента, парадку выклікаў і паводзін пры памылцы.

Гэтыя праходы адказваюць на розныя пытанні. Адна схема паказвае, наколькі зручна падтрымліваць параўнальную рэалізацыю; налады, уласцівыя кожнаму фрэймворку, паказваюць, якую якасць можна атрымаць з яго інструментамі і колькі працы гэта патрабуе. Для дакументаў з табліцамі важна захоўваць у выніках не толькі адзнаку метрыкі, але і сам знойдзены фрагмент: інакш цяжка зразумець прычыну памылкі.

Выдаткі, якія не відаць у пераліку функцый

Пасля запуску пошукавы кампанент патрабуе абнаўлення індэкса, кантролю разбору новых файлаў і захавання сувязі паміж фрагментам ды арыгінальным дакументам. Агентны працэс патрабуе іншага назірання: трэба бачыць, які інструмент быў выкліканы, што ён вярнуў і чаму быў выбраны наступны крок. У змешанай архітэктуры да гэтага дадаюцца праверкі фармату вынікаў і апрацоўка збояў на мяжы кампанентаў.

Практычнае параўнанне Devlyn вылучае таксама абнаўленні залежнасцяў, інтэграцыйныя праверкі і навучанне каманды. Для выбару важней ацаніць гэтыя выдаткі ў сваёй сістэме: колькі часу займае разбор няўдалага адказу, замена парсера або аднаўленне працэсу пасля памылкі інструмента. Перавага ў пошуку мае практычную цану толькі разам з працай, патрэбнай для яе атрымання і падтрымкі.

Чытайце таксама:

• RAG ці fine-tuning: свежыя факты і стыль патрабуюць розных падыходаў
• IBM ці Microsoft: дывідэнд і танная ацэнка супраць росту Azure