En el anterior Radar mencionamos algunas críticas sobre LangChain. Desde entonces, queremos ser aún más precavidos con su uso. Aunque este marco de desarrollo ofrece un poderoso conjunto de funcionalidades para construir aplicaciones con Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), creemos que es difícil de utilizar y demasiado complejo. LangChain ganó popularidad y atención muy pronto, lo que lo convirtió en la opción por defecto para muchos desarrolladores. Sin embargo, como LangChain está intentando evolucionar y mantenerse actualizado con el acelerado ritmo del cambio, se está volviendo cada vez más difícil para los desarrolladores navegar esos cambios de conceptos y patrones. También nos parece que el diseño de la API es inconsistente y verboso. Como tal, muchas veces esconde lo qué está ocurriendo realmente debajo de la superficie, haciendo difícil para los desarrolladores comprender y controlar cómo los LLMs y los varios patrones asociados a ellos funcionan realmente. Estamos moviendo LangChain al anillo de Resistir para reflejar esto. En muchos de los casos de uso, hemos encontrado que una implementación con un uso mínimo de frameworks especializados es suficiente. Dependiendo de tu caso de uso, quizás quieras considerar otros frameworks como Semantic Kernel, Haystack o LiteLLM
LangChain es un framework para construir aplicaciones con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Para construir este tipo de productos en forma práctica, se deben combinar con datos específicos de usuario o dominio que no han formado parte de un entrenamiento anterior. LangChain llena este vacío con características como gestión de prompts, encadenamiento, agentes y cargadores de documentos. El beneficio de contar con plantillas prompt y cargadores de documentos es que pueden acelerar el tiempo de puesta en marcha. Aunque es una opción popular implementar aplicaciones Retrieval-Augmented Generation y el patrón ReAct prompting, LangChain ha sido criticado por ser difícil de usar y demasiado complicado. Al elegir un stack tecnológico para tu aplicación LLM, podrias buscar alternativas similares como Semantic Kernel en este espacio de desarrollo rápido.
LangChain es un framework para construir aplicaciones con grandes modelos lingüísticos (LLMs, por sus siglas en inglés). Estos modelos han desencadenado una carrera para incorporar la IA generativa en varios casos de uso. Sin embargo, utilizar estos LLMs de forma aislada puede no ser suficiente: hay que combinarlos con tus activos diferenciadores para construir un producto impactante. LangChain cubre este nicho con algunas funcionalidades interesantes, incluyendo la gestión de avisos, el encadenamiento, generación de datos aumentada, y un rico conjunto de agentes para determinar qué acciones realizar y en qué orden. Esperamos que más herramientas y marcos evolucionen con los LLMs, y recomendamos evaluar LangChain.
