No Radar anterior, mencionamos algumas cr¨ªticas emergentes sobre o . Desde ent?o, ficamos ainda mais cautelosos em rela??o a ele. Embora o framework ofere?a um conjunto poderoso de recursos para construir aplica??es em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), consideramos o LangChain dif¨ªcil de usar e excessivamente complexo. A popularidade e aten??o inicial conquistadas na ind¨²stria o transformaram em um padr?o para muitos. No entanto, ¨¤ medida que o LangChain tenta evoluir e acompanhar o ritmo acelerado de mudan?as, fica cada vez mais dif¨ªcil para as pessoas desenvolvedoras navegarem por essas altera??es em conceitos e padr?es. Tamb¨¦m descobrimos que o design da API ¨¦ inconsistente e verboso. Por isso, muitas vezes obscurece o que realmente est¨¢ acontecendo nos bastidores, dificultando o entendimento e controle do funcionamento dos LLMs e dos diversos padr?es ao seu redor. Como consequ¨ºncia, estamos movendo o LangChain para Evite. Em muitos dos nossos casos de uso, verificamos que uma implementa??o com uso m¨ªnimo de frameworks especializados ¨¦ suficiente. Dependendo do seu caso espec¨ªfico, voc¨º tamb¨¦m pode considerar outras estruturas como Semantic Kernel, ou LiteLLM.
¨¦ um framework para constru??o de aplica??es com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Para construir produtos pr¨¢ticos com LLMs, ¨¦ necess¨¢rio combin¨¢-los com dados de usu¨¢rio ou de dom¨ªnio espec¨ªficos que n?o foram parte do treinamento. LangChain preenche essa lacuna com recursos como gerenciamento de prompts, encadeamento, e carregadores de documentos. O benef¨ªcio de componentes como modelos de prompt e carregadores de documentos ¨¦ que eles podem acelerar seu tempo de lan?amento. Embora seja uma escolha popular para implementar aplica??es de Gera??o Aumentada por Recupera??o e o padr?o de ReAct prompting, o LangChain tem sido por ser dif¨ªcil de usar e muito complicado. Ao escolher um stack de tecnologia para sua aplica??o com LLM, talvez seja interessante continuar procurando por frameworks similares ¡ª como Semantic Kernel ¡ª nesta ¨¢rea em r¨¢pida evolu??o.
¨¦ um framework para desenvolvimento de aplica??o usando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Esses modelos desencadearam uma corrida pela incorpora??o de IA generativa em in¨²meros casos de uso. Entretanto, o uso desses LLMs isoladamente pode n?o ser o suficiente ¡ª ¨¦ preciso combin¨¢-los com seus outros ativos diferenciados para chegar a um produto impactante. LangChain ocupa esse nicho, com alguns recursos incluindo gerenciamento de prompt, encadeamento, (data augmentation) e um rico conjunto de para determinar as a??es a serem executadas e em qual ordem. Esperamos que mais ferramentas e frameworks evoluam com os LLMs, e recomendamos avaliar LangChain.
