Principais Alternativas de Langchain Mais Bem Avaliadas
Avaliações 7 Langchain
Langchain é a melhor estrutura para construir aplicações RAG, pois suporta todos os tipos de Modelos de Linguagem de Grande Escala, tanto de código aberto como llama, mistral, quanto modelos de código fechado como OpenAI e Anthropic usando seu token de acesso. Também suporta o uso de LLMs locais usando o Ollama. Eu construo aplicações RAG para os dados da nossa empresa usando-o, é muito simples de construir e possui muitos recursos como uma cadeia de pensamentos e memória. Eles têm uma documentação limpa à qual podemos nos referir e adicionar mais recursos. Podemos facilmente integrar com seus outros produtos como Langsmith e Langgraph. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu não senti nenhuma desvantagem ao usar o Langchain, mas uma coisa é que eles têm muitas dependências de versão que causarão erro se você não instalar a versão correta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
eu realmente me diverti construindo RAG com Langchain, as opções que ele oferece são realmente incríveis, ele suporta modelos de vários fornecedores para llm, por exemplo, openai, oolama, mistral ai, se você quiser usar modelos de código aberto, é claro que huggingface está lá para nós, bem, langchain também suporta isso, a implementação é realmente fácil e sobre a documentação, ela é muito boa e direta ao ponto, mesmo um programador com entendimento básico de linguagem python pode começar com langchain rapidamente, eu integrei langchain com langflow, que também é um produto de código aberto incrível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Bem, eu não tenho aversões particulares ao langchain, mas como iniciante no langchain, tive problemas com conflitos de dependência entre o langchain e a biblioteca da comunidade langchain e outros conflitos de dependência. Além disso, acho que não enfrentei muitos problemas que eu possa dizer que não gosto do langchain. No geral, um trabalho realmente incrível da comunidade langchain. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu uso langchain.js, e gosto de sua composabilidade e disponibilidade de diferentes leitores ou drivers de banco de dados com ele. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu não tenho nada a desgostar sobre isso, Langchain é realmente um ótimo produto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É um dos melhores pacotes necessários para usar Modelos de Linguagem de Grande Escala no campo da IA Generativa, é fácil de adaptar e funciona perfeitamente, além de continuar se atualizando para ser compatível com a tecnologia mais recente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Às vezes, algum recurso pode não estar presente na versão mais recente do langchain que estava anteriormente, então temos que reescrever nosso código para corresponder à nova versão, se eles pudessem apenas suportar as versões mais antigas também, então teria sido melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Agora posso conectar qualquer número de LLMs com qualquer número de ferramentas. Estou criando agentes usando múltiplos prompts. Posso criar e adicionar memórias à minha cadeia de conversação. Posso ler de PDFs, bem como de bancos de dados com diferentes bancos de dados vetoriais. Também posso integrar LLMs como OpenAI, Mistral, Llama, etc., com a Internet, bem como com APIs para obter dados adicionais. É fácil de usar e implementar em código. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Sinto que o código escrito em Python para Langchain o torna um pouco mais lento. Além disso, há restrições no uso de chamadas de função do OpenAI ou Claude com langchain. Além disso, existem soluções melhores e mais rápidas, como Haystack. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Langchain é quase um elemento fundamental para qualquer construção que faço com IA. Realmente é o óleo que lubrifica a roda. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Difícil pensar em algo fora de sua complexidade natural para não gostar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
