La crescente diffusione dei Large Language Model (LLM) ha portato allo sviluppo di numerosi strumenti nati per gestire, orchestrare e ottimizzare la creazione di agenti conversazionali e pipeline di elaborazione del linguaggio naturale. Il mio talk si propone di analizzare tre tra i principali framework attualmente disponibili per la creazione di progetti software basati su LLM: Haystack, Llamaindex e LangChain. L’obiettivo è quello di fornire una panoramica esaustiva delle loro funzionalità e valutarne le prestazioni in termini di velocità di esecuzione e complessità d’uso. In un panorama tecnologico in cui l’integrazione di LLM in applicazioni reali richiede attenzione alla gestione dei prompt, alla definizione di pipeline e alla costruzione di agenti flessibili, la possibilità di orientarsi verso un framework già collaudato consente di risparmiare tempo e di fondare il proprio progetto su librerie open-source gestite da larghe comunità di utenti.

Haystack si caratterizza per un’architettura modulare che, attraverso l’impiego di componenti ben definiti, risulta più agevole per la costruzione di applicazioni scalabili e personalizzabili. Llamaindex, dal canto suo, pone l’accento sulla velocità di accesso e di estrazione dei dati attraverso la gestione di indici ottimizzati e orientati a garantire tempi competitivi. LangChain, infine, propone un approccio basato sulla concatenazione (“chain”) di moduli, ciascuno dei quali arricchisce il contesto per quello successivo, consentendo di inglobare facilmente diversi componenti in un’unica pipeline.

Nel corso del talk, l’analisi comparativa dei tre strumenti verrà svolta secondo molteplici parametri. Sul piano delle performance, verranno illustrati piccoli benchmark per confrontare i tempi di esecuzione, la responsività agli input simultanei e la solidità nel gestire carichi di lavoro crescenti. Si passerà poi a considerare il numero di righe di codice richiesto per costruire pipeline basilari, evidenziando come la complessità intrinseca della configurazione possa variare in base all’architettura scelta. A questo si aggiungeranno aspetti riguardanti l’intuitività delle API, la disponibilità di documentazione e la facilità con cui i nuovi utenti possono iniziare a sviluppare progetti reali.

Un altro elemento centrale verterà sul “ruolo” che ciascun framework ricopre nella filiera di sviluppo di applicazioni LLM-based. In quest’ottica, saranno presentati casi pratici in cui una scelta oculata del framework può permettere di ridurre notevolmente gli sforzi iniziali, limitando la scrittura di codice superfluo. Haystack appare potenzialmente più indicato quando si necessitano pipeline di retrieval particolarmente complesse o in presenza di enormi basi documentali che occorre interrogare in modo efficiente. Llamaindex, invece, spicca nei casi d’uso in cui la gestione di indici personalizzati deve avvenire in tempi brevi su knowledge base costantemente aggiornate. LangChain è infine spesso preferito per la creazione di agenti dinamici da impiegare ad esempio in sistemi di generazione testuale che combinano più modelli.

La motivazione centrale di tutto il talk risiede nel mettere in luce come Haystack, Llamaindex e LangChain siano strumenti preziosi per sviluppare velocemente prototipi di agenti conversazionali, soluzioni di question answering e sistemi di generazione testuale evoluti. Comprendendo pregi e difetti di ciascuno strumento, sarà infatti possibile orientarsi con maggiore sicurezza nel variegato ecosistema delle tecnologie LLM, selezionando con cognizione di causa la piattaforma più adatta alle proprie esigenze e massimizzando il valore che agenti e pipeline intelligenti possono portare nei progetti di domani.

In un’epoca in cui la competitività si basa anche sulla rapidità nel passare da un’idea a un Minimum Viable Product (MVP) funzionante, la scelta del framework più adeguato può fare la differenza in termini di costi, tempi e robustezza delle soluzioni finali.