LangChain与LlamaIndex对比

引言

     检索增强生成（RAG）把信息检索与生成式模型结合，在问答、摘要及其他 NLP 任务中极具威力。实现 RAG 最常用的两大框架是 LangChain 与 LlamaIndex。二者都可处理文档摄取、切分、索引，并把各步骤串联成流畅的 RAG 工作流。但哪一个更契合你的项目？本文将围绕 RAG 的四大核心组件——加载器（Loaders）、切分器（Splitters）、索引（Indexing）与链（Chains）——逐层比较 LangChain 与 LlamaIndex，并在每一步给出代码示例。

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LangChain 关键组件

LangChain 围绕以下模块构建：

提示（Prompts）
提示是给予语言模型的指令，用以引导回答。LangChain 提供标准化接口来创建与管理提示，便于跨模型、跨场景复用与定制。

模型（Models）
LangChain 为多家大模型（如 OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude、Cohere 等）提供统一接口，抽象掉不同模型的差异，实现无缝切换。

记忆（Memory）
LangChain 的亮点之一是其记忆管理能力。与普通 LLM 独立处理每条查询不同，LangChain 可保存先前交互信息，实现上下文连贯的对话。它提供多种记忆实现，可保存完整对话历史，也可通过摘要旧信息、保留近期信息的方式工作。

链（Chains）
链是一系列操作，每一步的输出作为下一步的输入。LangChain 提供健壮接口来构建与管理链，并附带大量可复用组件。这种模块化方法可创建集成多种工具与多次 LLM 调用的复杂工作流。

智能体（Agents）
智能体根据输入判断并执行动作。它们利用 LLM 决定动作顺序，并调用各种工具完成任务。LangChain 提供多种预制智能体，可按需定制。

LangChain 的强项
• 需要保留对话上下文的聊天机器人、自动客服等场景
• 通过提示让 LLM 执行文本生成、翻译、问答等任务
• 提供访问多源多格式文档的加载器，丰富 LLM 知识库
• 使用文本嵌入模型生成语义嵌入，支持 50 余种向量存储方案实现内容发现与检索
• 智能体与工具包：智能体依据自然语言指令行动，可动态调用链。

LlamaIndex 关键组件

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