No Radar anterior, mencionamos algumas críticas emergentes sobre o LangChain. Desde então, ficamos ainda mais cautelosos em relação a ele. Embora o framework ofereça um conjunto poderoso de recursos para construir aplicações em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), consideramos o LangChain difícil de usar e excessivamente complexo. A popularidade e atenção inicial conquistadas na indústria o transformaram em um padrão para muitos. No entanto, à medida que o LangChain tenta evoluir e acompanhar o ritmo acelerado de mudanças, fica cada vez mais difícil para as pessoas desenvolvedoras navegarem por essas alterações em conceitos e padrões. Também descobrimos que o design da API é inconsistente e verboso. Por isso, muitas vezes obscurece o que realmente está acontecendo nos bastidores, dificultando o entendimento e controle do funcionamento dos LLMs e dos diversos padrões ao seu redor. Como consequência, estamos movendo o LangChain para Evite. Em muitos dos nossos casos de uso, verificamos que uma implementação com uso mínimo de frameworks especializados é suficiente. Dependendo do seu caso específico, você também pode considerar outras estruturas como Semantic Kernel, Haystack ou LiteLLM.
LangChain é um framework para construção de aplicações com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Para construir produtos práticos com LLMs, é necessário combiná-los com dados de usuário ou de domínio específicos que não foram parte do treinamento. LangChain preenche essa lacuna com recursos como gerenciamento de prompts, encadeamento, agentes e carregadores de documentos. O benefício de componentes como modelos de prompt e carregadores de documentos é que eles podem acelerar seu tempo de lançamento. Embora seja uma escolha popular para implementar aplicações de Geração Aumentada por Recuperação e o padrão de ReAct prompting, o LangChain tem sido criticado por ser difícil de usar e muito complicado. Ao escolher um stack de tecnologia para sua aplicação com LLM, talvez seja interessante continuar procurando por frameworks similares — como Semantic Kernel — nesta área em rápida evolução.
LangChain é um framework para desenvolvimento de aplicação usando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Esses modelos desencadearam uma corrida pela incorporação de IA generativa em inúmeros casos de uso. Entretanto, o uso desses LLMs isoladamente pode não ser o suficiente — é preciso combiná-los com seus outros ativos diferenciados para chegar a um produto impactante. LangChain ocupa esse nicho, com alguns recursos incluindo gerenciamento de prompt, encadeamento, geração de dados aumentados(data augmentation) e um rico conjunto de agentes para determinar as ações a serem executadas e em qual ordem. Esperamos que mais ferramentas e frameworks evoluam com os LLMs, e recomendamos avaliar LangChain.
