一、核心定位与架构差异
| 维度 | LangChain | LlamaIndex |
|---|---|---|
| 核心定位 | 通用型LLM应用开发框架，侧重模块化工具链 | 文档智能处理框架，专注非结构化数据索引 |
| 设计理念 | 强调「链（Chain）」与「工具（Tool）」的灵活组合 | 强调「数据框架（Data Framework）」与「智能索引」 |
| 适用场景 | 复杂逻辑流、多工具调用、Agent协作 | 文档问答、知识库构建、长文本处理 |
| 核心优势 | 流程编排能力强，支持自定义工具扩展 | 文档处理优化深入，索引策略丰富 |
二、功能模块对比
1. 文档处理能力
-
LangChain：
- 基础文档加载器（PDF/CSV/Markdown）+ 文本分块工具（RecursiveCharacterTextSplitter）
- 支持自定义分块逻辑，但需手动配置参数（如chunk_size、overlap）
-
LlamaIndex：
- 高级文档处理器（支持PDF解析、表格提取、图片OCR）
- 智能分块策略（基于语义感知的Text Splitter）
- 自动元数据提取（如文档结构、关键词）
典型代码对比：
python
# LangChain 文档处理示例
from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
loader = PyMuPDFLoader("document.pdf")
docs = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
# LlamaIndex 文档处理示例
from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex
documents = SimpleDirectoryReader("docs/").load_data()
index = GPTListIndex.from_documents(documents) # 自动完成分块与索引2. 索引与检索策略
-
LangChain：
- 支持向量数据库（Chroma/Milvus）与传统检索（BM25）的混合检索
- 需手动构建RetrievalQA链，自定义检索逻辑
-
LlamaIndex：
- 内置多种索引结构（Vector Index、Tree Index、Keyword Table）
- 智能检索优化（如Query-Focused Retriever、Context-Aware Re-Ranking）
- 支持文档路由（自动分发查询到最合适的索引）
索引类型对比：
| LangChain 索引 | LlamaIndex 索引 |
|---|---|
| 向量检索（基于Embedding） | 向量索引（支持稀疏/稠密向量） |
| BM25关键词检索 | 树状索引（适合层次化知识组织） |
| 无内置索引结构，需自定义 | 关键词表索引（适合精确匹配） |
3. 链结构与工作流
-
LangChain：
- 支持多种Chain类型（Stuff/MapReduce/Refine）
- 灵活的工具调用链（如调用API、数据库查询）
- 多Agent协作框架（如Self-Ask、MRKL）
-
LlamaIndex：
- 简化的QA链（封装检索-生成流程）
- 支持自定义节点处理（如插入自定义处理器）
- 更专注于文档相关的工作流（如文档摘要、问答）
典型应用场景：
- LangChain：构建「用户提问→检索文献→调用计算器→生成报告」的复杂流程
- LlamaIndex：快速搭建「上传文档→生成知识库→直接问答」的轻量化系统
4. 生态与集成能力
| 维度 | LangChain | LlamaIndex |
|---|---|---|
| LLM支持 | OpenAI/Claude/Anthropic/国产模型全兼容 | 同上，额外优化与LLaMA系列模型的集成 |
| 向量数据库 | Chroma/Milvus/Pinecone/Weaviate | 同上，新增对Qdrant/Zilliz的支持 |
| 插件系统 | 丰富的工具插件（如Google搜索、SQL查询） | 专注文档相关插件（如PDF解析、网页爬取） |
| 社区生态 | 星标数56.2K（GitHub），企业应用案例多 | 星标数32.1K（GitHub），文档处理场景活跃 |
三、选型决策矩阵
1. 推荐使用LangChain的场景
- 需求复杂流程编排：如需要多轮工具调用（先检索文档，再调用API获取实时数据）
- 自定义能力要求高：需深度定制检索逻辑、链结构或Agent协作模式
- 已有工具链集成：需对接外部系统（如CRM、ERP）或自定义工具
2. 推荐使用LlamaIndex的场景
- 文档密集型应用：处理数千份PDF/文档，需高效索引与检索
- 快速落地需求：希望用最少代码搭建知识库问答系统
- 长文本处理优化：需要处理含表格、公式的复杂文档，或优化长上下文生成
四、实战结合方案
在实际项目中，两者常结合使用以发挥优势：
- 文档处理阶段：用LlamaIndex完成智能分块与索引构建
- 流程编排阶段：用LangChain设计复杂QA链与工具调用逻辑
代码示例（结合使用）：
python
# 1. 使用LlamaIndex处理文档并构建向量索引
from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("pdfs/").load_data()
llama_index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
vector_store = llama_index.vector_store
# 2. 使用LangChain加载向量存储并构建QA链
from langchain.vectorstores import LlamaIndexVectorStore
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
llm = OpenAI(temperature=0)
vectorstore = LlamaIndexVectorStore(vector_store=vector_store)
retriever = vectorstore.as_retriever()
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="refine",
retriever=retriever,
return_source_documents=True
)
# 3. 执行问答
result = qa_chain({"query": "2023年会议中关于数据安全的讨论重点是什么？"})五、性能对比与优化建议
| 场景 | LangChain 性能表现 | LlamaIndex 性能表现 |
|---|---|---|
| 冷启动索引 | 需手动配置分块，初始化时间较长 | 自动化程度高，初始化时间缩短30% |
| 大规模文档 | 分块效率随文档数增长线性下降 | 智能分块策略，效率提升50% |
| 复杂查询 | 多步链处理延迟较高（如>1.5秒） | 单步检索-生成延迟较低（<1秒） |
优化建议：
- 文档预处理阶段：用LlamaIndex的
ServiceContext配置异步处理（如多线程分块） - 检索阶段：在LangChain中启用
ContextualCompressionRetriever减少冗余文档 - 部署阶段：两者均支持GPU加速（如使用Faiss-GPU作为向量数据库）
六、最新发展趋势
-
LangChain：
- 强化多Agent协作（如AutoGen集成）
- 推出LangSmith平台（全流程监控与调试）
-
LlamaIndex：
- 新增对多模态数据的支持（如图像、音频索引）
- 优化与LLaMA-3等模型的深度集成
总结：如何选择？
- 若您需要快速搭建文档问答系统 ，且文档结构复杂（如含表格、公式），LlamaIndex是更优选择，其自动索引与文档处理能力可大幅减少开发量。
- 若您的需求涉及复杂逻辑流、多工具调用 （如检索文档后需调用计算器或外部API），或需要深度定制Agent协作流程 ，LangChain的灵活性与模块化设计更适合。
- 对于大型项目，推荐两者结合使用：用LlamaIndex处理文档索引，用LangChain编排复杂问答流程，以平衡开发效率与功能复杂度。