Ollama vs. LangChain

Ollama và LangChain đều hỗ trợ làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhưng mục đích sử dụng rất khác nhau.


1. Ollama – Chạy LLM cục bộ trên máy

📌 Tóm tắt:

📌 Ví dụ sử dụng:
Cài đặt Ollama:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Chạy mô hình Llama 3:

ollama run llama3

Chạy mô hình DeepSeek Coder:

ollama run deepseek-coder

📌 Ưu điểm của Ollama:
Dễ sử dụng: Chỉ cần ollama run model_name là chạy được AI.
Không cần internet: Phù hợp để chạy AI ngoại tuyến.
Tối ưu GPU/CPU: Dễ dàng chạy trên máy tính cá nhân.
Hỗ trợ nhiều mô hình: Tải và chạy Llama, DeepSeek, Mistral, Gemma, v.v.

📌 Nhược điểm:
Không hỗ trợ tự động kết nối nhiều mô hình AI.
Không có pipeline để kết hợp AI với dữ liệu từ nhiều nguồn.


2. LangChain – Xây dựng ứng dụng AI phức tạp

📌 Tóm tắt:

📌 Ví dụ sử dụng LangChain với Ollama:

from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="mistral") response = llm.invoke("Giải thích Định lý Pythagoras.") print(response)

📌 Ưu điểm của LangChain:
Linh hoạt: Kết nối nhiều AI khác nhau (GPT-4, Llama, Claude, v.v.).
Xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn: Tích hợp với PDF, website, cơ sở dữ liệu.
Tạo pipeline AI phức tạp: Xây dựng ứng dụng như ChatGPT với dữ liệu riêng.

📌 Nhược điểm:
Không thể chạy AI cục bộ (cần kết nối Ollama hoặc OpenAI).
Cấu hình phức tạp hơn Ollama.


Chọn cái nào?

Tính năng Ollama 🎯 LangChain 🔗
Chạy mô hình AI cục bộ ✅ Có ❌ Không
Hỗ trợ nhiều mô hình AI ✅ Có ✅ Có
Xử lý dữ liệu từ PDF, DB ❌ Không ✅ Có
Tạo chatbot, pipeline AI ❌ Không ✅ Có
Dễ sử dụng ✅ Rất dễ ❌ Phức tạp hơn
Không cần Internet ✅ Có ❌ Không

Kết luận:


Phiên bản #1
Được tạo 13 tháng 3 2025 07:56:17 bởi Đỗ Ngọc Tú
Được cập nhật 13 tháng 3 2025 07:57:55 bởi Đỗ Ngọc Tú