Haystack ve LlamaIndex: Pipeline Mimarisi mi, Veri Merkezli Çerçeve mi?

Ortak zemin: büyük dil modeli uygulamaları için açık kaynak çerçeveler

Haystack ve LlamaIndex, büyük dil modellerini şirket verisiyle buluşturan uygulamalar geliştirmek için kullanılan açık kaynak Python çerçeveleridir. İkisiyle de belge yükleyip parçalara ayırabilir, gömme (embedding) vektörleri üretip bir vektör deposuna yazabilir, bir soru geldiğinde ilgili parçaları getirip modele bağlam olarak verebilirsiniz; yani erişimle zenginleştirilmiş üretim (RAG) sistemi kurabilirsiniz. İkisi de ajan ve araç (tool) kavramlarını destekler, farklı model sağlayıcıları ve vektör veri tabanlarıyla entegrasyon sunar.

Haystack'in arkasında deepset şirketi, LlamaIndex'in arkasında aynı adı taşıyan şirket vardır. LlamaIndex çerçevesi MIT lisanslıdır. İki çerçeve aynı problemi çözer ama farklı bir zihinsel modelden yola çıkar; seçimi belirleyen de bu fark olur.

Tasarım felsefesi: bağladığınız grafik ve hazır veri soyutlamaları

Haystack'te temel yapı taşı bileşendir (component). Her bileşen tek bir iş yapar: bir dönüştürücü dosyayı belgeye çevirir, bir getirici (retriever) belge deposundan ilgili parçaları bulur, bir istem oluşturucu şablonu doldurur, bir üretici modeli çağırır. Bileşenler pipeline içinde Pipeline.connect() ile birbirine açıkça bağlanır ve çerçeve bağlantı sırasında çıkış ve giriş türlerinin uyumlu olup olmadığını doğrular. Haystack belgeleri pipeline'ı "kendi bağladığınız ve her seferinde aynı şekilde çalışan bir grafik" olarak tanımlar. Dallanma, sınırlı döngüler ve eşzamansız (async) çalışma desteklenir; pipeline YAML olarak dışa aktarılabilir.

LlamaIndex ise veriden başlar: veri bağlayıcıları (data connectors) API, veri tabanı ve belge kaynaklarından veri yükler, indeksler bu veriyi erişim için düzenler, sorgu motorları (query engine) ve sohbet motorları (chat engine) bu indeks üzerinden yanıt üretir. Üst düzey API birkaç satırla çalışan bir başlangıç sağlar, alt düzey API her adımı özelleştirmeye izin verir. Çok adımlı süreçler için olay güdümlü Workflows yapısı kullanılır.

Kodda fark nasıl hissedilir?

LlamaIndex'in resmî başlangıç örneğinde bir klasördeki belgelerden sorgulanabilir bir sistem şu satırlarla kurulur:

documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) query_engine = index.as_query_engine()

Parçalama, gömme, depolama ve getirme adımları varsayılan ayarlarla arka planda yapılır; ihtiyaç oldukça bu ayarlar tek tek değiştirilir.

Haystack'te aynı sistem için getirici, istem oluşturucu ve üretici bileşenleri ayrı ayrı pipeline'a eklenir, ardından örneğin getiricinin belgeler çıktısı istem oluşturucunun belgeler girdisine connect ile bağlanır. Başlangıçta biraz daha fazla kod yazılır, ama veri akışı kodda görünür durumdadır: hangi bileşenin neyi kime ilettiği okunabilir, test edilebilir ve görsel olarak çizilebilir.

Ölçüt ölçüt Haystack ve LlamaIndex

Seçimde bakılacak ölçütler:

• Çıkış noktası: Haystack / açıkça kurulan, tür denetimli bileşen grafiği. LlamaIndex / veri yükleme, indeksleme ve sorgulama soyutlamaları.
• Hızlı prototip: Haystack / bileşenleri bağlamak gerektiği için ilk kurulum daha ayrıntılı. LlamaIndex / üst düzey API ile çok kısa sürede çalışan bir RAG.
• Akış kontrolü: Haystack / dallanma, döngü, paralel çalışma ve akış (streaming) pipeline düzeyinde tanımlı. LlamaIndex / olay güdümlü Workflows ile dallanma, yeniden deneme ve insan onayı adımları.
• Ajanlar: Haystack / ajan adım adım kontrolü modele bırakır, pipeline ise öngörülebilir akış sağlar; ikisi birleştirilebilir. LlamaIndex / araç çağıran ajanlar; bir RAG sorgu motoru ajana araç olarak verilebilir.
• Belge ayrıştırma: Haystack / dönüştürücü bileşenleri pipeline içinde dosya türüne göre yönlendirilir. LlamaIndex / ayrıca barındırılan LlamaParse platformu ayrıştırma, çıkarma ve yönetilen indeksleme sunar.
• Üretime alma: Haystack / pipeline'ın YAML olarak saklanması sürüm kontrolü ve dağıtımı kolaylaştırır. LlamaIndex / Workflows servis olarak dağıtılabilir.
• Kurumsal seçenek: Haystack / deepset'in Haystack Enterprise Platform'u yönetilen altyapı, otomatik izleme ve test özellikleri ekler. LlamaIndex / LlamaParse (eski adıyla LlamaCloud) barındırılan belge ve indeks hizmetleri sunar.

Hangi durumda hangisi?

Haystack daha uygun olur: • Uygulama, adımları denetlenebilir ve tekrarlanabilir olması gereken bir üretim sistemine dönüşecekse (müşteri destek araması, iç belge araması, uyum kontrolleri). • Ekip, veri akışını açıkça görmek, her bileşeni ayrı test etmek ve pipeline'ı yapılandırma dosyası olarak sürümlemek istiyorsa. • Arama, filtreleme, yeniden sıralama ve yönlendirme gibi çok aşamalı erişim mantığı kurulacaksa.

LlamaIndex daha uygun olur: • Çok sayıda farklı veri kaynağını hızlıca bağlayıp indekslemek ve kısa sürede bir prototip göstermek gerekiyorsa. • Karmaşık PDF, sunum ve tablo içeren belgeler ayrıştırılacak ve barındırılan bir ayrıştırma hizmeti kabul edilebilirse. • Farklı indeks türleri, alt sorgulara bölme, belge özetleri gibi veri merkezli erişim desenleri denenecekse.

İki çerçeve de üretimde kullanılabilir; asıl soru ekibin hangi soyutlama düzeyinde rahat çalıştığı ve sistemi kimin bakımını yapacağıdır.

Seçimden önce yapılması gerekenler ve sık hatalar

Çerçeve seçmeden önce küçük bir değerlendirme kümesi hazırlayın: gerçek kullanıcı sorularından oluşan, her birinin doğru yanıtı ve dayanması gereken belge parçası bilinen bir liste. Aynı belgeler, aynı gömme modeli ve aynı dil modeliyle iki çerçevede basit bir RAG kurup bu kümede erişim ve yanıt kalitesini ölçmek, özellik listesi okumaktan daha net sonuç verir.

Sık yapılan hatalar: • Kaliteyi çerçeveye bağlamak: erişim kalitesini asıl belirleyen parçalama stratejisi, gömme modeli, hibrit arama ve yeniden sıralamadır; bunlar iki çerçevede de ayarlanabilir. • Varsayılanlarla üretime çıkmak: hızlı prototipte işe yarayan parça boyutu ve getirme sayısı kurumsal belgelerde yetersiz kalabilir. • Sürüm takibini ihmal etmek: iki çerçeve de hızlı gelişir, API'ler değişir; bağımlılıkları sabitleyin ve yükseltmeyi testle yapın. • Erişim yetkisini unutmak: kullanıcının göremeyeceği belgenin bağlama girmemesi için belge düzeyinde yetki filtresi baştan tasarlanmalıdır.

Birlikte kullanım

Bir projede iki çerçeveyi birlikte kullanmak teknik olarak mümkündür; örneğin veri hazırlama ve indeksleme bir tarafta, servis edilen sorgu akışı diğer tarafta kurulabilir ya da birinin bileşeni diğerine özel bileşen veya araç olarak sarılabilir. Ancak bu, iki ayrı soyutlama katmanı, iki ayrı sürüm takvimi ve iki kat bakım demektir.

Daha sürdürülebilir yol, ortak katmanları çerçeveden bağımsız tutmaktır: vektör veri tabanı, gömme modeli, değerlendirme kümesi ve kalite ölçümü iki çerçevede de aynı kalabilir. Böylece ileride çerçeve değiştirmek gerektiğinde belgeleri yeniden işlemek ya da ölçüm düzenini yeniden kurmak gerekmez.

Mindset programlarında LlamaIndex ve RAG

LlamaIndex ile Kurumsal Bilgi Yönetimi ve RAG eğitimi, şirket içi belgeleri sorgulanabilir hale getirmek isteyen yazılım ve veri ekiplerine yöneliktir; LlamaIndex temelleri, veri bağlayıcılar ve indeksleme, sorgu motoru tasarımı ile kurumsal bilgi yönetimi sistemi kurulumu ve üretim dağıtımını işler. Belirli bir çerçeveden bağımsız RAG mimarisi isteyen ekipler için Retrieval-Augmented Generation (RAG) Sistemleri eğitimi belge işleme ve parçalama, gömme modelleri ve geri getirme konularını ele alır.

Prototipini kurmuş ama yanıt kalitesini ölçemeyen ekipler için RAG Değerlendirme ve Kalite Ölçümü (RAGAS) eğitimi, değerlendirme veri kümesi hazırlama ile erişim ve üretim kalitesi metriklerine odaklanır; bu, iki çerçeve arasında yapılacak karşılaştırmanın da ölçüm altyapısını sağlar.