LangChain ist sinnlos

 (old.reddit.com)
6 Punkte von xguru 2023-07-09 | 3 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Voller nutzloser Wrapper-Code
    • Embeddings ist nur ein Wrapper um SentenceTransformer, der nichts tut
    • Chroma ist ebenfalls nur ein einfacher Wrapper um ChromaDB
    • Voll von „Helper“-Funktionen, die einfach normale Python-Funktionen aufrufen
  • Auch die Dokumentation ist fast nutzlos
  • Wirkt einfach wie ein Anfängerprojekt, das auf einen Trend aufspringt

Von GN⁺ zusammengefasster Inhalt

  • LangChain: eine Technik, mit der sich Sprachmodelle, Vektorspeicher und Text-Splitter in Programmen leicht austauschen lassen
  • Ziel ist es, Komponenten zu abstrahieren, um Zeit zu sparen und den Code flexibler zu machen
  • Einige Nutzer empfinden LangChain als schlecht entworfen und verwirrend
  • Die Dokumentation ist unzureichend, und die Codebasis enthält viele unnötige Funktionen
  • Nutzer haben Schwierigkeiten beim Austausch von Komponenten und müssen teils Prompts und Code neu schreiben
  • Einige Nutzer haben alternative Lösungen wie Griptape oder selbst gebaute Funktionen gefunden
  • Trotz seiner Mängel ist LangChain beliebt, weil es Interoperabilität bietet und mit verschiedenen Modellen und Vektorspeichern umgehen kann
  • Technisch versierte Menschen könnten sich für diesen Artikel interessieren, um die Vor- und Nachteile von Projekten mit LangChain zu verstehen
  • Es ist ein gutes Werkzeug für Einsteiger und kann auch für fortgeschrittenere Projekte verwendet werden
  • Die Dokumentation von LangChain ist unzureichend, und viele Funktionen sind nicht gut dokumentiert
  • Für Nutzer, die über LangChain hinausgehen wollen, werden fortgeschrittenere Tutorials und Beispiele benötigt
  • In der Programmier-Community gibt es gemischte Meinungen zu LangChain: Einige halten es für nützlich, andere kritisieren es als eingeschränkt
  • Die Entwicklung von Werkzeugen wie LangChain ist Teil der sich schnell entwickelnden KI-Revolution
  • Nutzer werden ermutigt, zu Open-Source-Projekten wie LangChain beizutragen und sie zu verbessern
  • Um zu wachsen und zu lernen, ist es für Programmierer wichtig, bescheiden zu bleiben und Kritik anzunehmen
  • LangChain ist ein populäres Open-Source-Projekt in der KI-Community
  • Einige Entwickler halten LangChain für nicht lohnenswert, weil es keine neuen Funktionen bietet und zu eingeschränkt ist
  • Stattdessen können alternative Bibliotheken wie SentenceTransformers, ChromaDB und requests verwendet werden
  • Wegen der hohen Zahl an Sternen auf GitHub wird LangChain als typisches Anfängerprojekt angesehen
  • Einige Entwickler schlagen SymbolicAI oder Haystack als bessere Alternativen zu LangChain vor
  • Es gibt Bedenken hinsichtlich der Chain-Abstraktion und Komponierbarkeit von LangChain; einige Entwickler glauben, dass andere Abstraktionen wie DAGs oder Zustandsmaschinen effektiver wären
  • EdgeChains ist eine weitere Bibliothek, die generatives KI-Prompt-Engineering als Konfigurationsmanagement anbietet
  • Einige Entwickler äußern Frustration über die Dokumentation von LangChain und sein inkonsistentes Verhalten
  • Insgesamt kann LangChain für Lernzwecke nützlich sein, ist aber für Systeme auf Produktniveau möglicherweise nicht geeignet

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3 Kommentare

 
xguru 2023-07-10

Auch auf Hacker News gibt es dazu verschiedene Meinungen.
LangChain hat bereits rund 30 Mio. US-Dollar an Funding von Benchmark und Sequoia erhalten, aber es wird viel darüber diskutiert, ob das wirklich gerechtfertigt ist.

Einschätzung des Entwicklers von simpleaichat, einer einfachen Alternative zu LangChain

  • LangChain hilft nicht besonders viel und führt zugleich zu Lock-in
  • Der ReAct-Workflow / das Prompt Engineering ist veraltet
  • Debugging ist nahezu unmöglich (selbst mit verbose=true)
  • Wenn man etwas außerhalb der in der Dokumentation beschriebenen Workflows machen will, sind Hacks wirklich schwierig, selbst wenn man Custom Agents verwendet
  • Trotzdem ist die Aufmerksamkeit, die LangChain erhält, dem AI-Ökosystem in Wirklichkeit nicht zuträglich
 
GN⁺ 2023-07-09
Hacker-News-Kommentar
  • LangChain ist ein Versuch, Probleme auf einem technischen Fundament zu lösen, das die Grenzen der Technologie nicht tragen kann
  • Die aktuelle Generation von LLMs ist nur begrenzt wiederverwendbar
  • Um Funktionen mit LLM-Ketten aufzubauen, sind benutzerdefinierte, von Hand geschriebene Prompts und spezifische Datenformate erforderlich
  • LangChain versucht eine Abstraktion für Wiederverwendbarkeit, führt aber letztlich zu einem dazwischenliegenden DAG-Framework mit wertloser Ausgabe
  • LangChain fördert die Abhängigkeit von Tools, ohne Entwicklern einen Nutzen zu bringen
  • Die aktuelle Implementierung von ReAct-Workflows und Prompt Engineering ist veraltet
  • Das Debugging von LangChain-Fehlern ist schwierig, und die Manipulation von Workflows ist herausfordernd
  • In der Dokumentation fehlen notwendige Details, sodass Nutzer direkt in die Codebasis eintauchen müssen
  • Die Popularität von LangChain verzerrt das AI-Ökosystem und schadet der Entwicklung sowie der Lesbarkeit von Code
  • Die LangChain-Alternative LiteChain bietet tatsächlich zusammensetzbare Monaden und eine einfachere Codebasis
  • LangChain erfindet ETL neu, obwohl dafür bereits leistungsfähige Technologien existieren
  • Die Abstraktionen von LangChain fügen kaum Wert hinzu und lassen sich auch ohne Framework leicht umsetzen
  • LangChain hat erhebliche Investitionen eingesammelt, weist aber eine fragwürdige Qualität auf
  • Im Vergleich zu anderen Lösungen ist die Performance von LangChain schlecht
  • LangChain gilt als falsche Abstraktion, die eine eigene API und zusätzliche Komplexität einführt
  • Es wird vorgeschlagen, die Verwendung von Prompt-Workloads in LangChain einzustellen
  • Erfahrene ML-Entwickler halten LangChain für die Produktentwicklung für sinnlos, für andere kann es aber weiterhin nützlich sein