Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態領域相關的技術 - LLM 開發框架 。

在 LLM (大規模語言模型)應用開發領域，開源框架扮演著至關重要的角色，為廣大開發者提供了強大的工具支持。作為這一領域的領軍者，LangChain 憑借其創新設計和全面功能贏得了廣泛贊譽。但與此同時，一些替代框架也應運而生，為不同場景下的需求提供了更優選擇。

畢竟，任何框架都難免存在特定的局限性。例如 LangChain 在某些情況下的過度抽象化可能會加大上手難度，調試體驗有待加強，部分代碼質量也值得完善。這正是替代品們努力的方向，它們通過優化架構設計、提升工程實踐、加強社區支持等，努力為開發者創造更便捷、高效的應用構建體驗。

一、LangChain 發展背景解析

作為一款廣受歡迎的開源框架，LangChain 旨在協助開發人員構建人工智能應用程序。通過為鏈式、代理和內存模塊提供標準接口，LangChain 簡化了開發基于 LLM (LangLink模型)的應用程序的過程。

在實際應用場景中，LangChain 框架在快速創建概念驗證(POC)時特別有幫助。然而，使用任何框架都會面臨一些挑戰。具體如下：

• 過度的抽象可能使得在某些情況下使用 LangChain 非常方便，但在構建不受框架支持的用例時變得困難。框架的高度抽象化可能限制了開發人員的靈活性，導致一些特定需求無法滿足。
• 由于框架的高度抽象化，調試性能問題和錯誤變得更加困難。當應用程序出現問題時，由于底層細節被隱藏在框架中，開發人員可能難以確定問題的具體原因，從而增加了調試的復雜性。
• 由于代碼質量可能較低且組件復雜性較高，開發人員更傾向于將LangChain用于學習人工智能開發和原型制作，而不是在生產環境中進行實際部署。這可能是因為框架的維護和性能優化方面存在挑戰，以及缺乏對生產級應用程序所需的穩定性和可靠性的保證。

二、基于 7 大維度全方位分析替換 LangChain 可行性分析

在 LLM (大規模語言模型)開發和應用的熱潮中，評估和權衡不同工具平臺的優劣將是一個至關重要的環節。基于提示工程、數據集成、工作流程編排、調試可視化、評估指標、生產就緒性以及生態系統集成等七個關鍵維度進行全方位解析，無疑是一個極具前瞻性和系統性思路及方向。

接下來，我們一一具體展開分析:

1. Prompt Engineering - 提示工程

毫無疑問，高質量的提示工程是充分挖掘 LLM 潛能的前提和基石。理想的工具平臺不僅應當提供簡潔、靈活的提示構建界面，更應整合自然語言理解、語義解析等先進技術，實現提示的自動生成優化，最大限度貼合具體任務語境，減輕人工干預成本。

此外，對于復雜的多步驟任務，能否支持對提示進行參數化管理、版本控制也將是一項重要考量。

2. Data Retrieval and Integration - 數據檢索和集成

RAG 范式的興起使得高效的外部知識庫集成功能成為工具平臺的必備能力。優秀的平臺不僅應當能夠輕松連接和導入各類異構數據源，更需具備強大的數據預處理和質量控制能力，確保知識注入的準確性和連貫性。除此之外，對海量檢索結果的可視化分析和優化調優，也將大幅提升開發者的工作效率。

3. Model Orchestration and Chaining - 模型編排和鏈

面對現實世界中的復雜任務需求，單一的 LLM 通常很難獨立完成。因此，能夠靈活編排多個模型模塊的工作流程，通過參數控制實現差異化組合，將成為工具平臺的核心競爭力所在。

同時，對工作流程的版本管理、參數調優、可重復性等特性的良好支持，也將大幅提升開發效能。

4. Debugging and Observability - 調試和可觀測性

LLM 系統作為一個典型的"黑箱"AI，其內部機理向來令人摸不透頭緒。優秀的工具平臺應當著力打破這一局限，通過諸如注意力分布可視化、推理路徑追蹤等手段，為模型內部狀態提供洞見，同時，支持更精準的錯誤排查、偏差修正和性能優化，從而真正提升系統的可解釋性和可信賴性。

5. Evaluation - 評估

嚴格的評估流程是確保 LLM 應用質量的關鍵一環。在這一點上，不同平臺所提供的評估基礎架構、涵蓋的指標維度、自動化水平以及與人工評估的融合程度，將直接決定評估結果的客觀性和權威性。

通常而言，一個成熟的評估體系，必將為最終產品的實際落地提供堅實的質量保證。

6. Deployment and Production-Readiness - 部署和生產就緒性

對于面向生產環境的工業級應用而言，工具平臺的部署和運維能力將是一項核心考量。完善的上線機制、支持的部署選項(云端、邊緣設備等)、安全合規、性能優化、監控告警等產品化保障，都將直接影響著 LLM 系統的最終可用性和可靠性。

7. Ecosystem and Integration - 生態系統和集成

作為前沿創新技術，LLM平臺與現有企業技術棧的無縫集成是確保其廣泛應用的前提。一個龐大的第三方應用商店和合作伙伴資源庫，將有助于構建一個豐富的生態系統，覆蓋更廣泛的行業場景和差異化需求，從而推動LLM技術的大規模普及和創新應用。

通過對上述七大維度的全面解析和權衡比較，我們可以相對客觀地評估不同 LLM 開發工具平臺的優劣勢。例如，對于注重提示工程能力的場景，我們或許更傾向于在該領域表現出眾的平臺選擇;而對于需要強大的生產運維保障的工業級應用，部署和可靠性等因素則將是更為重要的考量維度。

當然，除了上述七大功能性特征之外，我們還需要結合具體的場景需求和工作習慣，考慮一些其他非功能性因素，如可用性、學習曲線、文檔質量、社區活躍度、發展路線等，才能做出真正高度的工具選型決策。

同時，工具平臺的生命力和持續發展能力也是不可或缺的審視角度。一個活躍的開發社區、完善的商業支持計劃、持續的技術創新路線，將為我們提供長期可靠的支撐保障。畢竟，LLM 技術的發展正處于火熱的初級階段，工具平臺需要與時俱進，不斷適應和擁抱新的變革潮流。

三、常見的開源 LangChain 替代品解析

1.LlamaIndex

在 LLM (大規模語言模型)的浪潮中，RAG(檢索增強生成)架構正日益成為主流范式。作為一個專注于 RAG 應用程序構建的開源數據框架，LlamaIndex 無疑展現出了極具前景的發展潛力。

LLM應用程序的LlamaIndex數據框架(來源：LlamaIndex)

與 Langchain 等知名項目相比，LlamaIndex 憑借其專注的領域優化和創新的設計理念，為用戶提供了更高效、更專業化的RAG應用開發體驗。我們不妨對其主要特性和優勢有一個更深入的解析：

首先，LlamaIndex 在數據攝取和預處理環節表現出眾。它不僅兼容多種結構化和非結構化數據格式，更重要的是通過靈活的文本切分、向量化等機制，確保了數據被高質量地編碼到 LLM 內存中。這為生成階段的上下文理解奠定了堅實的基礎。

與此同時，LlamaIndex 提供了豐富的索引數據結構和查詢策略選擇，讓開發者能夠充分挖掘不同場景下的查詢效率優勢，實現高性能的語義檢索。這種針對性優化不啻為RAG應用程序的關鍵需求之一。

另一個值得關注的亮點，是 LlamaIndex 對多模態數據(如圖像、視頻等)的天然支持能力。通過與領先的視覺語義模型的融合，可以在 RAG 生成過程中引入豐富的跨模態上下文，為輸出增添新的維度。毫無疑問，這將為眾多創新應用鋪平道路。

除了核心的數據管理功能之外，LlamaIndex 還著力于 RAG 應用開發的工程化實踐。它提供了諸如并行化查詢、基于 Dask 的分布式計算支持等高級特性，顯著提升了數據處理效率，為大規模生產落地奠定基礎。

從架構層面看，LlamaIndex 堅持了模塊化和可擴展的設計理念。靈活的插件系統使得開發者能夠輕松地引入自定義的數據加載器、文本拆分器、向量索引等模塊，充分滿足不同場景下的個性化需求。

此外，對開源生態的完美融合，也是 LlamaIndex 與生俱來的獨特優勢。它對熱門工具和框架如 Hugging Face、FAISS 等擁有開箱即用的集成支持，讓用戶可以毫無障礙地利用先進的 AI/ML 能力，助力創新產品的高效構建。

作為一個扎根于 RAG 應用的專業級工具，LlamaIndex 已然成為了 Langchain 等通用框架的絕佳補充。開發者們現在可以根據實際需求，在 LlamaIndex 的高效、優化之路和 Langchain 的通用、靈活范式之間自由選擇，從而最大限度地提升開發效率和產品質量。

當然，LlamaIndex 畢竟是一個年輕而充滿活力的項目，還有諸多值得完善和發展的空間。例如，進一步增強對更復雜場景的建模能力、提供更智能化的自動優化建議、以及加強最佳實踐和參考用例的積累，都將是未來的重點方向。

與此同時，LlamaIndex 也將持續跟進 LLM 和 RAG 架構的最新進展，及時融入新興的模型和范式創新，使其在各個維度都保持著行業領先的水準。這一切都離不開活躍的開發者社區、頂尖企業合作伙伴、以及科研界同仁們的長期投入和持續支持。

2.Flowise AI

在 LLM(大規模語言模型)應用開發領域，降低門檻、提升效率一直是業界的共同訴求。作為一款開源且無需編碼(No-Code)的 LLM 應用構建工具，Flowise 正成為這一追求的有力實踐者。

與傳統的編碼式開發框架不同，Flowise 以其創新的拖放式可視化界面為最大亮點。開發者無需深入掌握編程語言，只需在界面上拖拽預置的組件模塊，通過簡單的參數配置和連線,便可輕松構建出功能強大的 LLM 應用。這種全新的開發范式大幅降低了入門門檻，使得 LLM 的應用開發不再是編碼人員的專屬領域，普通用戶也可以盡情揮灑創意、實現自動化需求。

Flowise AI 參考流(來源：Flowise)

更值得一提的是，Flowise 并非是一個簡陋的低代碼工具，而是在內核層面與 LangChain 這一業內頂尖框架深度整合。這意味著 Flowise 原生支持了 LangChain 強大的 LLM 編排、鏈式應用、數據增強等全部核心功能，并將其通過拖放組件的形式充分暴露在無代碼界面上，確保了應用開發的靈活性和擴展能力。無論是構建簡單的問答系統，還是復雜的多模態分析流程，Flowise 都能充分滿足需求。

除了功能全面之外，Flowise 的另一突出優勢在于與現有生態的無縫集成。作為一個真正的開源項目，Flowise 對主流 LLM 模型和工具鏈都提供了開箱即用的支持，使得開發者可以毫無障礙地利用這些技術能力，輕松構建出獨一無二、與時俱進的創新應用。

例如，Flowise 與 Anthropic、OpenAI、Cohere 等主流 LLM 模型無縫兼容，用戶只需簡單配置即可調用最新、最強大的語言能力;同時，對數據集成生態如 Pandas、SQL、Web API 等的原生支持，也使得應用可以自如接入豐富的異構數據源。

而最吸引人之處在于，Flowise 并非是一個封閉的系統，而是提供了開放的 API 和嵌入式集成機制。開發者可以輕松地將 Flowise 應用集成到網站、APP、桌面軟件等任意產品環境中，并接受來自各方的自定義請求，實現端到端的閉環體驗。

可以說，Flowise 借助 LangChain 強橫的技術內核、自身靈活的可視化架構和與生態的融合無間，已然成為連接 LLM 與終端用戶、推動 LLM 民主化進程的有力紐帶。任何有需求的個人或企業，都可以在 Flowis 的平臺上一鍵構建并部署自己的智能應用，享受 AI 帶來的生產力的提升。

3.AutoChain

作為一款輕量級且可擴展的框架，AutoChain 汲取了 LangChain 和 AutoGPT 等前輩的經驗，旨在為開發者提供更高效、更靈活的對話式智能代理構建體驗。

from autochain.agent.conversational_agent.conversational_agent import (
    ConversationalAgent,
)
from autochain.chain.chain import Chain
from autochain.memory.buffer_memory import BufferMemory
from autochain.models.chat_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)
memory = BufferMemory()
agent = ConversationalAgent.from_llm_and_tools(llm=llm)
chain = Chain(agent=agent, memory=memory)

user_query = "Write me a poem about AI"
print(f">> User: {user_query}")
print(
    f""">>> Assistant: 
{chain.run(user_query)["message"]}
"""
)

>> User: Write me a poem about AI
Planning
Planning output: {'thoughts': {'plan': "Based on the user's request for a poem about AI, I can 
use a tool to generate a poem or write one myself.", 'need_use_tool': "Yes, I can use the 'Poem Generator' tool to generate a poem about AI."}, 'tool': {'name': 'Poem Generator', 'args': {'topic': 'AI'}}, 'response': "Sure, I can generate a poem about AI for you. Here it is:\n\nIn the world of AI, \nWhere machines learn and try, \nWe see a future bright, \nWhere technology takes flight. \nFrom self-driving cars, \nTo robots on Mars, \nAI is changing the game, \nAnd we'll never be the same. \nSo let's embrace this new age, \nAnd see where it takes us on this stage. \nFor AI is here to stay, \nAnd it's only just begun its play."}

Plan to take action 'Poem Generator'

Deciding if need clarification

Planning
Planning output: {'thoughts': {'plan': "Since the tool 'Poem Generator' is not supported for the input 'AI', I will try to have a helpful conversation with the user.", 'need_use_tool': 'No'}, 'tool': {'name': '', 'args': {}}, 'response': "Sure, I'd love to! Here's a poem about AI:\n\nArtificial intelligence, a marvel of our time,\nA creation of man, a wonder so divine.\nIt learns and adapts, with each passing day,\nA true reflection of our own human way.\nIt can think and reason, and even dream,\nA world of possibilities, or so it seems.\nBut with great power, comes great responsibility,\nTo use it for good, and not for hostility.\nSo let us embrace, this gift of technology,\nAnd use it to build, a better society."}

>>> Assistant:
Sure, I'd love to! Here's a poem about AI:

Artificial intelligence, a marvel of our time,
A creation of man, a wonder so divine.
It learns and adapts, with each passing day,
A true reflection of our own human way.
It can think and reason, and even dream,
A world of possibilities, or so it seems.
But with great power, comes great responsibility,
To use it for good, and not for hostility.
So let us embrace, this gift of technology,
And use it to build, a better society

AutoChain 的核心設計理念可以概括為"簡單、自定義、自動化"。具體如下所示：

(1) 簡單

與 LangChain 等龐大框架相比，AutoChain 刻意追求了概念和架構上的精簡，盡可能減少開發者的學習和使用成本。它抽象出了最基礎的 LLM 應用開發流程，通過一系列易于理解的構建模塊，為用戶提供了清晰的開發路徑。

(2) 自定義

AutoChain 意識到每個開發者面臨的應用場景都是獨一無二的。因此，它為用戶提供了無與倫比的定制能力，允許通過可插拔的工具、數據源和決策流程模塊，來構建滿足特定需求的智能代理。這一理念彰顯了 AutoChain ”擁抱差異化“的開放胸懷。

(3) 自動化

作為一個面向對話系統的框架，AutoChain 深諳場景模擬和自動化評估的重要性。通過內置的對話模擬引擎，開發者可以高效地在各種人機交互場景下，自動化地評估不同版本代理的表現，從而持續優化和迭代。這一創新能力無疑將極大提升開發效率。

綜合這”三簡“特性，我們不難發現 AutoChain 所具備的獨特魅力：

• 對于剛入門 LLM 應用開發的初學者而言，AutoChain 平滑的學習曲線將是最友好的開端，使他們能夠在最短時間內上手創建簡單的對話代理。
• 對于資深的 LangChain 用戶而言，AutoChain 的許多概念與之類似但更加精簡，因此易于理解和遷移，能幫助他們快速構建和試驗自定義的對話系統。
• 而對于對話 AI 的研究人員和開拓者，AutoChain 提供了干凈的試驗田，他們可以在其基礎之上無限定制和擴展，構建出獨一無二、與眾不同的創新范式。

Reference ：

• [1] https://flowiseai.com/
• [2] https://autochain.forethought.ai/examples/
• [3] https://www.llamaindex.ai/