将 LlamaIndex 与 LangChain 和 Haystack 等库集成涉及将其专门的索引和检索功能连接到更广泛的工作流程框架。 LlamaIndex 擅长将非结构化数据组织成可搜索的结构，而 LangChain 侧重于链接与 LLM 相关的任务，Haystack 则为文档处理提供管道。 集成通常围绕使用其原生接口或适配器在这些工具之间传递数据展开。
对于 LangChain 集成，首先使用 LlamaIndex 创建数据的结构化索引（例如，文档、PDF）。 LangChain 的 LlamaIndexRetriever 包装器允许您将 LlamaIndex 查询引擎视为 LangChain 检索器。 例如，在使用 LlamaIndex 的 VectorStoreIndex 构建索引后，您可以初始化 RetrieverQueryEngine 并将其传递给 LangChain 的 RetrievalQA 链。 这允许 LangChain 处理诸如会话历史记录或工具编排之类的任务，同时利用 LlamaIndex 的高效数据检索。 您还可以使用 LlamaIndex 的 load_index_from_storage 在 LangChain 代理中重用预构建的索引，从而将检索与其他 LangChain 模块（如提示模板或内存系统）结合起来。
对于 Haystack，集成通常集中在文档存储和管道上。 可以使用诸如 CompatibilityGraphStore 之类的实用程序将 LlamaIndex 索引转换为 Haystack 兼容的格式，该实用程序将 LlamaIndex 的图结构映射到 Haystack 的文档节点。 例如，在 LlamaIndex 中创建 KnowledgeGraphIndex 后，您可以将其节点和关系导出到 Haystack InMemoryDocumentStore。 从那里，Haystack 管道可以使用诸如 EmbeddingRetriever 之类的检索器或自定义组件来处理查询。 您还可以使用 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 来摄取文件，然后将解析的数据传递给 Haystack 的 PreProcessor 以进行进一步清理，然后再进行索引。 此设置允许 Haystack 处理可扩展的部署和管道管理，同时依赖 LlamaIndex 进行初始数据结构化。
一个实际的用例可能涉及使用 LlamaIndex 构建特定领域的知识图，使用 LangChain 管理用户交互和上下文，以及使用 Haystack 将系统部署为 API 端点。 例如，医疗 FAQ 应用程序可以使用 LlamaIndex 索引研究论文，使用 LangChain 生成带有引用的答案，并通过 Haystack 的 REST API 进行部署。 关键是让每个工具处理其优势：LlamaIndex 用于优化检索，LangChain 用于任务协调，Haystack 用于管道可扩展性。 检查每个库的文档以获取特定于版本的适配器类，并确保数据格式（例如，元数据字段）在工具之间保持一致。