更新于 : Apr 03, 2024
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Apr 2024
暂缓
在上一期 Radar 中,我们提到了一些关于 LangChain 出现的批评言论。自那以后,我们愈发对其充满警惕。虽然这个框架为构建大语言模型应用提供了一套强大的功能,但我们发现它使用起来很困难且过于复杂。LangChain 在这个领域早期获得了人气和注意力,这使得它成为了许多人的默认选择。然而,随着 LangChain 试图发展并快速跟进最新变化,开发者越来越难以跟上这些概念和模式的变更。我们还发现其存在 API 设计不一致且冗长的情况。因此,它经常会掩盖底层实际发生的情况,使得开发者难以理解和控制 LLMs 及其周围的各种模式在背后实际是如何工作的。我们将 LangChain 移动到了“暂缓”环,以反映这一点。在我们的许多用例中,我们发现使用更轻量的的专门框架进行实现就足够了。根据用例,你还可以考虑其他框架,如 Semantic Kernel、Haystack 或 LiteLLM。
Sep 2023
评估
LangChain 是一个利用大语言模型(LLM)构建应用程序的框架。要构建实用的 LLM 应用,需要将其与用户或领域的特定数据结合起来,这些数据不属于训练数据的一部分。LangChain 利用提示管理、链式、代理 和文档加载器等功能填补了这一空白。如提示模板和文档加载器等组件的好处是可以加快产品上市速度。尽管 LangChain 是实施检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation) 应用程序和 ReAct 提示工程 模式的热门选择,但它也因难以使用和过于复杂被批评 。当您为 LLM 应用程序选择技术栈时,可能需要在这个快速发展的领域继续寻找类似的框架(如 Semantic Kernel )
发布于 : Apr 26, 2023