LangChain və Semantic Kernel çevik, açıq mənbəli və icma tərəfindən idarə olunan çərçivə ilə Microsoft-un strukturlaşdırılmış, müəssisə səviyyəli SDK-sı arasında seçim deməkdir. LangChain LLM tətbiqləri qurmaq üçün məşhur açıq mənbəli çərçivədir, Semantic Kernel isə Microsoft-un AI inteqrasiyası üçün SDK-sıdır. Bu ikisi arasında seçim edən tərtibatçılar öz xüsusi mühitlərini, dil üstünlüklərini və AI orkestrləşdirməsinin mürəkkəbliyini nəzərə almalıdırlar. Bu məqalə cari layihə tələblərinizə hansı çərçivənin uyğun gəldiyinə qərar verməyinizə kömək etmək üçün praktiki fərqləri araşdırır.
LangChain-in əsas fəlsəfəsi nədən ibarətdir?
LangChain böyük dil modellərini xarici mənbələrə və daxili alətlərə qoşmaq üçün nəzərdə tutulmuş modular çərçivə kimi fəaliyyət göstərir. O, modellərə API-lər, verilənlər bazaları və ya yerli fayl sistemləri ilə qarşılıqlı əlaqə qurmağa imkan verən əməliyyatlar ardıcıllığı olan zəncirləri vurğulayır. Açıq mənbəli olduğuna görə, icma yüksək həcmdə inteqrasiya təmin edir və bu, yeni ideyaların prototipini çox sürətli edir. Əgər layihəniz müxtəlif model növləri və ya mürəkkəb sorğu zəncirləri ilə sınaqdan keçirməyi əhatə edirsə, bu çərçivə tərtibatçılara müxtəlif komponentləri sürətlə sınaqdan keçirmək üçün yüksək dərəcədə çevik mühit təklif edir.
AI agenti quran tipik bir hesabda LangChain model təminatçılarının sürətli dəyişdirilməsinə imkan verir. Siz inkişaf üçün bir təminatçı ilə başlaya və bütün məntiqi yenidən yazmadan istehsal üçün başqasına keçə bilərsiniz. Bu modularlıq tərtibatçıların onu tədqiqat yönümlü tapşırıqlar üçün seçməsinin əsas səbəbidir. Bununla belə, açıq mənbəli icmadakı sürətli yeniləmə tempi o deməkdir ki, sənədlər bəzən son xüsusiyyətlərdən geri qala bilər. İstehsal mühitinizin sabit qalmasını təmin etmək üçün bu çərçivə üzərində qurulmuş tətbiqləri yerləşdirərkən ciddi versiya nəzarətini saxlamaq müdrikdir.
Semantic Kernel müəssisə mühitlərində necə fərqlənir?
Semantic Kernel Microsoft-un təhlükəsizlik, etibarlılıq və korporativ inteqrasiya kimi müəssisə tələblərinə diqqət yetirməklə hazırlanmış AI inteqrasiyası üçün SDK-sıdır. O, AI modellərini daha böyük tətbiq memarlığı daxilində xidmətlər kimi qəbul edir və tərtibatçılara modelin çağıra biləcəyi bacarıqlar və plaginlər təyin etməyə imkan verir. Bu strukturlaşdırılmış yanaşma mövcud müəssisə proqram ekosistemləri ilə əlaqə qurmalı olan tətbiqlərin qurulmasına kömək edir. Mövcud təhlükəsizlik protokolları və identifikasiya idarəetmə sistemləri ilə yaxşı inteqrasiya etdiyi üçün o, artıq Microsoft stekinə sərmayə qoymuş təşkilatlar üçün xüsusilə güclüdür.
AI-nin şirkət məlumatları ilə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğuna ciddi nəzarət tələb edən sistem qurarkən, Semantic Kernel ardıcıl interfeys təmin edir. O, istifadəçi istəkləri əsasında yerinə yetiriləcək ən yaxşı funksiyalar ardıcıllığını müəyyən etməyə imkan verən planlaşdırıcılar konsepsiyasından istifadə edir. Bu, tez-tez daxili biznes alətləri üçün tələb olunan proqnozlaşdırıla bilən nəticə yaradır. Abstraksiyaya diqqət yetirməklə, o, model qarşılıqlı əlaqələrinin aşağı səviyyəli mürəkkəbliyinin bir hissəsini gizlədir, tərtibatçılara əsas əlaqə təfərrüatlarından deyil, AI agentlərinin biznes məntiqinə diqqət yetirməyə imkan verir.
Əsas Xüsusiyyətlərin Müqayisəsi
| Xüsusiyyət | LangChain | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Əsas diqqət | Sürətli prototip | Müəssisə inteqrasiyası |
| Ekosistem | Açıq mənbəli icma | Microsoft SDK |
| Memarlıq | Modul zəncirlər | Xidmət yönümlü |
Layihəniz üçün hansı çərçivəni seçməlisiniz?
Düzgün çərçivənin seçilməsi tətbiqinizin xüsusi məqsədlərindən asılıdır. Əgər prioritetiniz müxtəlif LLM-lərlə sürətli sınaqdan keçirməkdirsə və icma tərəfindən töhfə verilən alətlərin nəhəng kitabxanasına girişdən zövq alırsınızsa, LangChain çox vaxt standart seçimdir. Bir çox tərtibatçılar yeni məlumat mənbələrini tez bir zamanda əlavə etmək bacarığının əsas məqsəd olduğu axtarış agentləri və ya sənəd təhlili alətləri qurmaq üçün ondan istifadə edirlər. O, minimal xərclə tez bir zamanda təkrarlamaq və məhsulu istifadəçilərin qarşısına çıxarmaq ehtiyacı olan kiçik komandalar və ya fərdi tərtibatçılar üçün çox uyğundur.
Digər tərəfdən, təhlükəsizlik və uzunmüddətli texniki qulluq əsas narahatlıq doğuran böyük təşkilat üçün ərizə qurursunuzsa, Semantic Kernel çox vaxt üstünlük verilən yoldur. O, mühəndislik komandanıza AI-nin nə edə biləcəyi üçün dəqiq sərhədlər təyin etməyə imkan verir ki, bu da gözlənilməz davranış riskini azaldır. Bu çərçivə bir çox daxili tətbiqlər arasında AI xidmətlərini birləşdirməyin standart yolunu saxlamaq lazım olduqda yaxşı işləyir. Müəssisə proqram təminatına mövcud investisiyaları olan komandalar üçün dəstəklənən SDK ilə mövcud infrastrukturdan istifadə etmək imkanı əsas üstünlükdür.
Alien Road bu çərçivələri necə tətbiq edir
Alien Road olaraq layihənin mərhələsindən və müştərinin infrastrukturundan asılı olaraq hər iki çərçivədən istifadə edirik. Tipik əməkdaşlıqda biz müştərinin cari texnologiya stekinin əsas inteqrasiya tələblərini müəyyən etməklə başlayırıq. Əgər layihə daxili korporativ məlumat bazaları ilə dərin inteqrasiya tələb edirsə, uyğunluğu və etibarlılığı təmin etmək üçün tez-tez Semantic Kernel əsasında memarlıq təklif edirik. Bu, audit məqsədləri üçün bütün AI tərəfindən idarə olunan əməliyyatların aydın qeydlərini saxlamaqla müştərinin təhlükəsiz API-ləri ilə qarşılıqlı əlaqədə olan strukturlaşdırılmış plaginlər yaratmağa imkan verir.
Müştəriyə tədqiqat yönümlü alət və ya yeni marketinq kampaniyası üçün sürətli prototip lazım olduqda, biz LangChain-ə üstünlük veririk. Məsələn, minlərlə sosial media qeydləri üzrə əhval-ruhiyyəni təhlil etmək üçün alət qurarkən, məlumatları mərhələlərlə emal etmək üçün onun zəncirvari imkanlarından istifadə edirik. Bu yanaşma bizə ilkin performans ölçülərinə əsasən sorğu məntiqini tez bir zamanda təkmilləşdirməyə imkan verir. Biz həmişə prototipdən istehsala hazıro lan alətə keçidin diqqətlə idarə olunmasını təmin etmək üçün seçilmiş çərçivənin versiyasını və asılılıqlarını sənədləşdiririk.
Bu alətlərdən istifadə edərkən ümumi çətinliklər hansılardır?
- Bir çox xarici plaginlərə əsaslanan böyük layihələrdə asılılıqların idarə edilməsi.
- Token istifadəsinin dəyərinin səmərəli sorğu zəncirləri vasitəsilə optimallaşdırılmasının təmin edilməsi.
- Nasazlıq nöqtəsinin tərtibatçıya dərhal aydın olmadığı mürəkkəb zəncirlərin sazlanması.
- Model çıxışı ilə biznes məntiqi tələbləri arasında uyğunlaşmanın qorunması.
- Əsas model təminatçısı yeni API versiyasını buraxdıqda tətbiqin yenilənməsi.
Bu həftə necə başlamaq olar
AI tətbiqinizin həll etmək istədiyi xüsusi problemi müəyyən etməklə başlayın. Əgər siz bir çox xarici məlumat mənbəyi ilə qarşılıqlı əlaqədə olmalı olan alət qurursunuzsa, komandanız üçün hansı sintaksisin daha təbii hiss olunduğunu görmək üçün hər iki çərçivədən istifadə edərək sadə konsept sübutu yaradın. Bir həftə ərzində tam tətbiq qurmaq lazım deyil. Bunun əvəzinə, bir tapşırığı uğurla yerinə yetirən tək zəncir və ya tək plagin yaratmağa diqqət yetirin. Bu, sizə inkişaf təcrübəniz haqqında aydın təsəvvür verəcəkdir.
- Xərcləri proqnozlaşdırıla bilən saxlamaq üçün ilkin sınaq üçün istifadə olunacaq tək API təminatçısı seçin.
- Quraşdırma prosesini başa düşmək üçün hər iki çərçivənin rəsmi sənədlərini oxuyun.
- LLM-i çağıran və əsas cavabı qaytaran sadə skript yaradın.
- Xüsusi istifadə halınız üçün tələb olunan şablon kodunun miqdarını qiymətləndirin.
- Sazlama və sınaqdan keçirməyin asanlığı ilə bağlı tapıntılarınızı sənədləşdirin.
Tez-tez Verilən Suallar
Eyni layihədə həm LangChain, həm də Semantic Kernel istifadə edə bilərəmmi?
Texniki cəhətdən mümkün olsa da, ümumiyyətlə hər iki çərçivəni tək layihədə birləşdirmək tövsiyə edilmir. Bunu etmək kod bazanızın mürəkkəbliyini artırır və texniki xidməti çətinləşdirir. Siz iki müxtəlif asılılıq dəstini və model qarşılıqlı əlaqələrini idarə etməyin iki fərqli yolunu idarə etməli olacaqsınız. Uzunmüddətli sabitliyi və daha asan sazlanmanı təmin etmək üçün əsas tələblərinizə cavab verən bir çərçivə seçmək və ona sadiq qalmaq daha yaxşıdır.
Hansı çərçivənin sənədləri daha yaxşıdır?
Sənədlərin keyfiyyəti istifadəçi ehtiyaclarına görə dəyişir. LangChain ümumi problemlərin həllini tez tapmaq üçün faydalı olan geniş icma tərəfindən idarə olunan sənədlərə malikdir. Semantic Kernel Microsoft məhsulu olaraq rəsmi bələdçilərə və aydın, müəssisə yönümlü dərsliklərə üstünlük verən tərtibatçılar üçün daha uyğun olan daha rəsmi və strukturlaşdırılmış sənədlər təklif edir. Seçim icma tərəfindən töhfə verilən nümunələrə və ya rəsmi, satıcı tərəfindən təmin edilən texniki kitablara üstünlük verməyinizdən asılıdır.
Bir çərçivənin işlənməsi digərindən daha ucuzdurmu?
Bu çərçivələrin işləmə dəyəri çərçivənin özündən daha çox seçdiyiniz LLM API və emal etdiyiniz məlumatların miqdarı ilə idarə olunur. Hər iki alət AI modellərinə sorğular göndərən örtüklərdir. Bir çərçivə daha çox sətir kod tələb edə bilsə də, bu birbaşa daha yüksək hesablama xərclərinə çevrilmir. Büdcəniz API istifadə haqqına və tətbiிqinizi qəbul edən infrastruktura yönəldilməlidir.
Semantic Kernel Azure tələb edirmi?
Semantic Kernel Microsoft ekosistemi və Azure üçün optimallaşdırılsa da, yalnız onunla məhdudlaşmır. Onu digər AI xidmətləri və modelləri ilə inteqrasiya edə bilərsiniz. Bununla belə, məqsədiniz konfiqurasiya səyini minimuma endirmək və mövcud müəssisə dəstəyindən istifadə etməkdirsə, onu Azure mühitində istifadə etmək adətən inkişaf qrupları üçün ən sadə yoldur.
Yeni başlayanlar üçün hansı çərçivə daha yaxşıdır?
LangChain yüksək həcmdə dərsliklər və çərçivənin çevikliyi sayəsində tez-tez yeni başlayanlar üçün daha asan hesab olunur. O, çox tez funksional bir şey qurmağa imkan verir. Semantic Kernel proqram təminatı arxitekturasını və xidmət yönümlü dizaynı daha yaxşı başa düşməyi tələb etdiyi üçün daha dik öyrənmə əyrisinə malikdir. Əgər süni intellektin inkişafında yenisinizsə, üstünlük verdiyiniz proqramlaşdırma dili üçün ən çox dərslik olanla başlayın.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması