【LangChain】 LangChain 与 LlamaIndex 的错位竞争

LangChain 与 LlamaIndex 的错位竞争

• LangChain 侧重与 LLM 本身交互的封装
  • Prompt、LLM、Message、OutputParser 等工具丰富
  • 在数据处理和 RAG 方面提供的工具相对粗糙
  • 主打 LCEL 流程封装
  • 配套 Agent、LangGraph 等智能体与工作流工具
  • 另有 LangServe 部署工具和 LangSmith 监控调试工具
• LlamaIndex 侧重与数据交互的封装
  • 数据加载、切割、索引、检索、排序等相关工具丰富
  • Prompt、LLM 等底层封装相对单薄
  • 配套实现 RAG 相关工具
  • 有 Agent 相关工具，不突出
• LlamaIndex 为 LangChain 提供了集成
  • 在 LlamaIndex 中调用 LangChain 封装的 LLM 接口：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/api_reference/llms/langchain/
  • 将 LlamaIndex 的 Query Engine 作为 LangChain Agent 的工具：https://docs.llamaindex.ai/en/v0.10.17/community/integrations/using_with_langchain.html
  • LangChain 也 曾经 集成过 LlamaIndex，目前相关接口仍在：https://api.python.langchain.com/en/latest/retrievers/langchain_community.retrievers.llama_index.LlamaIndexRetriever.html

总结

1. LangChain 随着版本迭代可用性有明显提升
2. 使用 LangChain 要注意维护自己的 Prompt，尽量 Prompt 与代码逻辑解依赖
3. 它的内置基础工具，建议充分测试效果后再决定是否使用