최근 주목받고 있는 두 가지 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션 개발 프레임워크, LlamaIndex와 LangChain에 대해 알아보려고 합니다. LlamaIndex와 LangChain은 모두 포괄적인 생성 AI 애플리케이션을 개발할 수 있지만, 각각은 애플리케이션 개발 프로세스의 다른 측면에 중점을 둡니다.이 두 도구는 각각 어떤 특징을 가지고 있고, 어떤 상황에서 사용하는 것이 좋을까요?
LlamaIndex: RAG의 강자
LlamaIndex는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 구현에 특화된 프레임워크입니다.
주요 특징으로는:
데이터 중심 접근: 다양한 소스(PDF, PowerPoint, Notion, Slack 등)에서 데이터를 쉽게 가져오고 처리할 수 있습니다.
간편한 인덱싱: 수집된 데이터를 효율적으로 인덱싱하여 빠른 검색을 지원합니다.
직관적인 쿼리 인터페이스: 자연어로 데이터를 쉽게 검색하고 질문할 수 있습니다.
RAG 최적화: 검색 결과를 바탕으로 LLM을 활용해 정확한 응답을 생성합니다.
LlamaIndex는 특히 문서 기반 질의응답 시스템이나 기업 내부 지식베이스 구축에 탁월한 선택이 될 수 있습니다.
LangChain: 다재다능한 올라운더
반면 LangChain은 더 넓은 범위의 LLM 애플리케이션 개발을 지원하는 종합 프레임워크입니다.
주요 특징은:
다양한 모듈: 프롬프트 관리, 체인 구성, 에이전트 구현 등 폭넓은 기능을 제공합니다.
유연한 통합: 다양한 외부 도구와 API를 쉽게 연동할 수 있습니다.
고급 기능: 메모리 관리, 복잡한 추론 체인 구현 등 고급 기능을 지원합니다.
확장성: 복잡한 대화형 AI 시스템 구축에 적합합니다.
LangChain은 다단계 추론이 필요한 복잡한 AI 애플리케이션이나 다양한 외부 서비스와의 통합이 필요한 프로젝트에 적합합니다.
출처 : Medium
어떤 것을 선택해야 할까?
프로젝트의 성격과 요구사항에 따라 선택이 달라질 수 있습니다:
RAG 중심 프로젝트: LlamaIndex가 더 간단하고 효율적인 선택일 수 있습니다.
복잡한 AI 시스템: LangChain의 다양한 기능과 유연성이 도움이 될 것입니다.
학습 곡선: LlamaIndex가 상대적으로 더 쉽게 시작할 수 있습니다.
확장성: LangChain이 더 다양한 시나리오에 대응할 수 있습니다.
두 프레임워크 모두 LLM 기반 애플리케이션 개발을 크게 간소화해주는 강력한 도구입니다. 여러분의 프로젝트 요구사항을 잘 파악하고, 각 도구의 장단점을 고려하여 선택하시면 좋을 것 같습니다. 때로는 두 도구를 함께 사용하는 것도 좋은 방법이 될 수 있습니다.
LlamaIndex와 LangChain이 끊임없이 서로 경쟁하는 이유 중 하나는 표면적으로는 특히 검색을 중심으로 사용 사례가 중복되기 때문입니다. 하지만 끊임없이 진화하는 Gen AI 환경에서 특정 사용 사례에 대한 최상의 솔루션은 LlamaIndex와 LangChain 중에서 선택하는 것이 아니라 두 가지의 시너지를 수용하는 것일 수 있습니다. 강력한 검색 메커니즘을 구축하기 위한 LlamaIndex와 에이전트를 향상시키는 LangChain을 결합하면 마법이 펼쳐집니다.
출처 : superwise
LlamaIndex와 LangChain의 결합은 다음 주제로 다뤄보겠습니다.