随着大语言模型(LLM)的快速发展,单纯依赖原始模型已经无法满足复杂的业务需求。如何高效管理模型、构建多轮对话、集成外部工具和知识库、同时保证高性能推理,成为大模型落地的核心挑战。为此,越来越多工程化框架应运而生,如 LangChain、vLLM、LlamaIndex、Haystack 等,它们为大模型应用提供了完整的生态和工具链。
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希望大家带着下面的问题来学习,我会在文末给出答案。
- 大模型工程框架的核心组成和功能是什么?
- 各大框架(LangChain、vLLM、LlamaIndex 等)在生态中各自的定位如何?
- 如何选择合适的框架组合以满足不同的业务需求?
1. 大模型工程框架的核心组成
在大模型应用中,一个完整的工程化框架通常包含以下核心模块:
- 模型管理与推理引擎:负责加载和调度大模型,支持批量推理、流式生成、多模型协作等功能。
- Prompt 管理与执行:将业务逻辑转化为 Prompt,支持模板管理、动态组合、工具调用等。
- 工具与接口集成:封装外部 API、数据库、搜索引擎等资源,让模型可以调用外部知识或功能。
- 记忆与知识管理:长期记忆、多轮对话状态、知识库集成和向量索引。
- 系统与微服务架构:支持高可用、弹性扩展、日志监控和集群管理。
简单来说,工程化框架就是把大模型从单纯的推理工具,升级为可组合、可扩展、可服务化的业务平台。
2. 主要框架生态与定位
LangChain

- 定位:多模型与工具的"流程编排平台"。
- 核心功能:Chains、Agents、Memory、Tools。
- 优势 :
- 支持复杂任务分解和多模型协作
- 内置多种 Memory 管理模式,方便多轮对话
- 与知识库、搜索引擎等工具集成方便
vLLM

- 定位:高性能推理引擎
- 核心功能:流水线化推理、批量调度、异步执行
- 优势 :
- 极大提升吞吐量,适合大规模在线服务
- 支持多模型协作和动态路由
- 与 LangChain 等框架无缝集成
LlamaIndex / Haystack

- 定位:知识管理和检索增强生成(RAG)平台
- 核心功能:向量索引、文档管理、动态更新
- 优势 :
- 高效存储和检索知识库
- 可与 LLM 框架集成,实现知识增强生成
- 支持多数据源、多模态检索
3. 框架组合与应用实践
在实际业务中,通常需要多框架组合才能构建完整的大模型应用:
- LangChain + vLLM:LangChain 负责业务逻辑和 Agent 编排,vLLM 提供高吞吐量推理能力
- LangChain + LlamaIndex / Haystack:LangChain 调用知识检索接口,结合向量索引进行 RAG
- 多框架协作模式 :
- 用户请求到达服务
- LangChain 根据任务分解调用不同模型或工具
- vLLM 进行高性能推理
- 知识库模块提供外部信息
- Memory 模块维持多轮上下文
这种组合方式不仅提高了系统性能,也增强了业务逻辑的灵活性和可扩展性。
最后,我们回答一下文章开头提出的问题
- 大模型工程框架的核心组成是什么?
核心组成包括模型管理与推理引擎、Prompt 管理、工具接口集成、记忆与知识管理、微服务化系统架构。 - 各大框架在生态中的定位如何?
- LangChain:业务流程与多模型编排平台
- vLLM:高性能推理引擎
- LlamaIndex / Haystack:知识管理与 RAG 支持
- 如何选择合适的框架组合以满足业务需求?
- 业务复杂、需要多模型协作 → LangChain + vLLM
- 需要知识增强生成 → LangChain + LlamaIndex / Haystack
- 高吞吐量在线服务 → vLLM + LangChain 流程编排
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