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deejayroka
“LangChainを使ったアプリケーションで信頼性と保守性を上げたいならLangChainに依存し過ぎないということですね。挙句の果てにはLangChainの実装を参考に自分で実装しよう的なことも書かれています”
nemoba
何でも抽象化して意味喪失したブラックボックスよりSOAで適度な凝集を保というアプリの歴史が、LLMシステムでも繰り返されてる感すごくある。IFが自然言語になったせいで疎結合性が矛盾感あって難しいんだろうな、、
misshiki
ブコメの意見も含めて自分向けまとめ。LangChainは開発スピードや最新論文の再現もが速いが、コードの品質がいまいちで製品への組み込みに不向き。だから製品向けには自作した方がいい。
canadie
概ね同意。LangChainはとにかく開発スピードが速く最新の論文の再現も盛んだが、他方で指摘されているように抽象化され過ぎて可読性低、読んでて不安になるコードが散見されるなどプロダクトに組み込むにはやや不適
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TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に... TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
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2023/12/13 リンク