【大模型开发】LangChain以外你必须知道的优秀大模型开发框架与工具

在大语言模型（LLM）应用开发领域，LangChain 确实是近一年来非常火的一个框架，用以帮助开发者快速构建对话式应用、检索增强型问答（RAG）、Agent 等。不过除了 LangChain 之外，也有一些同样值得关注的框架和工具，下面整理了几类常见方案，供你参考。

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1. LlamaIndex（原名 GPT Index）

• 特点：主打“索引”的概念，通过自定义和组合不同的索引结构来实现数据检索、问答以及多文档管理。
• 适用场景：和 LangChain 类似，面向“检索增强型”的大模型应用（RAG），也可以帮助你将大段文本或多文件内容进行拆分、组织和索引，便于后续做语义搜索和问答。
• 优点：
  • 侧重索引构建，可灵活定义和组合索引结构（Tree Index、Keyword Table Index、Vector Store Index 等）。
  • 使用体验上和 LangChain 有互补之处，可以结合使用。
• 项目地址：github.com/jerryjliu/gpt_index

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2. Haystack（deepset.ai 出品）

• 特点：最初是一个开源的问答/检索系统工具包，现在也在不断扩展支持大模型的各类应用。
• 适用场景：支持文档检索、问答、聊天机器人、信息抽取等 NLP 任务，亦可与多种向量数据库（如 Elasticsearch、FAISS、Milvus 等）对接。
• 优点：
  • 功能全面，已有的社区生态较为成熟（多语言 NLP 支持、UI 可视化等）。
  • 对于需要自建检索系统，以及深度 NLP 应用场景比较合适。
• 项目地址：github.com/deepset-ai/haystack

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3. Semantic Kernel（微软出品）

• 特点：来自微软官方的轻量级框架，目标是帮助开发者快速将 LLM 集成到应用中，提供 Prompt 模板（Prompt Template）、技能（Skill）等概念。
• 适用场景：主要是与 .NET、C# 生态结合，也支持 Python，通过“语义函数（Semantic Function）”来进行 Prompt 编排，可轻松地让 LLM 执行复杂的多步操作。
• 优点：
  • 微软官方支持，与 Azure 生态深度结合。
  • 提供“Planner”思路，可自动拆解用户请求，逐步调用技能完成任务，类似 Agent 场景。
• 项目地址：github.com/microsoft/semantic-kernel

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4. Guidance

• 特点：由 Microsoft Research 成员领衔开发的一个针对 Prompt 编排和复杂对话逻辑控制的库。
• 适用场景：可以对 Prompt、上下文以及模型返回值做更精细的控制，适合需要多步骤交互或对生成结果进行结构化的场景。
• 优点：
  • 采用类似“Mustache 模板”风格的 Prompt 语言，可读性强。
  • 对 Prompt 流程的控制力更高，可以像写脚本一样组织模型的上下文和输出。
• 项目地址：github.com/microsoft/guidance

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5. ChatGPT Retrieval Plugin（OpenAI 官方）

• 特点：OpenAI 官方出品的“可插拔”检索增强插件，主要帮助开发者在自定义数据源上实现 ChatGPT 问答。
• 适用场景：如果你主要使用 OpenAI 的大模型（ChatGPT），又想进行私有数据的问答场景，可以尝试这个插件来做 RAG（Retrieval-Augmented Generation）。
• 优点：
  • 官方维护，易于与 ChatGPT 环境或 OpenAI API 对接。
  • 也提供多种向量数据库后端选项（如 Pinecone、Chroma、Weaviate 等）。
• 项目地址：github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin

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6. 其他生态相关工具

1. Hugging Face Transformers

   • 虽然并不是一个“LangChain 式”的项目，但 Transformers 是使用开源模型（包括大小模型）最主流的 Python 库之一，可灵活处理各种 NLP、LLM 任务。
   • 对于需要在自有服务器或本地部署模型进行推理的用户非常常见。
   • 项目地址：github.com/huggingface/transformers

2. Streamlit / Gradio

   • 主要用来做前端快速原型或 Demo 展示，和 LLM 开发场景结合紧密，可以让你用极少的 Python 代码快速搭建一个交互式界面。
   • 如果你想给基于大模型的服务加一个 UI，用于演示或对外提供测试，这两个工具特别合适。

3. Flowise

   • 基于 Node.js + TypeScript，提供可视化的 LangChain 流程编辑器，也可以连接多种 LLM、向量数据库等。
   • 项目地址：github.com/FlowiseAI/Flowise

4. GPTCache

   • 针对大模型请求做缓存的库（类似 Response Cache），在某些重复率高或者相同问题多次问答的场景中，可以节省 API 调用次数、加快响应速度。
   • 项目地址：github.com/zilliztech/GPTCache

5. 向量数据库（Vector DB）生态

   • 如 Milvus、FAISS、Pinecone、Weaviate、Chroma 等，都是大模型应用中检索增强不可或缺的部分。
   • 这些数据库都可与上述框架结合，为长文本或非结构化数据提供高效的向量搜索服务。

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总结

• LangChain 之所以流行，主要得益于它“模块化 + 强大集成”的思路，能快速让开发者通过现成“组件”（LLM、Embeddings、PromptTemplate、Memory、Agent、Vector Store 等）完成多种常见应用场景。
• 如果你需要更灵活地管理索引和文档，可以考虑 LlamaIndex；如果你需要更全面的检索问答解决方案，可以看看 Haystack；如果你在 .NET 体系，或想要微软官方支持，则 Semantic Kernel 和 Guidance 会比较匹配；如果使用 OpenAI 并想在 ChatGPT 中内置检索增强，可尝试 ChatGPT Retrieval Plugin。
• 此外，在前端展示与交互、LLM 缓存，以及向量数据库的选择上，还有众多工具可以辅助你完成整套大模型应用的落地。

根据你的业务需求、技术栈偏好以及未来的扩展性来进行选择，往往也会出现多种框架、工具组合使用的情况，比如你可能会同时使用 LlamaIndex 构建索引、Hugging Face Transformers 部署自研模型、再加上 Flowise 做可视化编排等等。希望这些信息对你构建大模型应用有所帮助。