Haystack、LangChain 和 LlamaIndex 在 AI 驱动的应用领域中服务于不同的目的，尽管它们在搜索和语言模型集成等领域有所重叠。 Haystack 主要是一个用于构建搜索系统的框架，专注于文档检索、问题回答和基于管道的工作流程。 相比之下，LangChain 强调将语言模型交互与外部工具和数据源链接起来，使开发人员能够构建聊天机器人或代理等应用程序。 LlamaIndex 专门用于构建和索引数据以实现高效检索，特别是对于检索增强生成 (RAG) 用例。 关键差异在于它们的核心设计目标、组件架构和典型用例。
Haystack 的优势在于其用于搜索和 QA 任务的模块化管道系统。 它提供了内置组件，例如检索器（例如，BM25、密集神经检索器）、阅读器（用于从文本中提取答案）和文档存储（例如，Elasticsearch、FAISS）。 开发人员可以将这些组件组合到可自定义的工作流程中，例如，首先使用关键字搜索来过滤文档，然后应用神经重排序器的混合管道。 例如，医疗应用程序可以使用 Haystack 来检索相关的研究论文并从中提取答案。 然而，LangChain 侧重于将语言模型与外部 API、数据库或工具集成。 它的“链”和“代理”允许模型执行诸如查询数据库或调用天气 API 等操作。 开发人员可以使用 LangChain 构建旅行助手，通过 API 检查航班价格，并使用 LLM 总结结果。 同时，LlamaIndex 优化了 LLM 输入的数据索引，提供连接器从 Notion 或 Slack 等来源提取数据，以及用于构建数据以实现高效查询的工具。 它通常用于在将文档馈送到 RAG 管道之前，将文档预处理为矢量化格式或分层索引。
这些框架在灵活性和范围方面也有所不同。 Haystack 在搜索特定的工作流程方面更具倾向性，为混合检索和 QA 提供统包解决方案。 LangChain 为自定义 LLM 交互提供更广泛的灵活性，但需要更多设置才能完成以搜索为中心的任务。 LlamaIndex 更靠近数据层，专注于使非结构化数据可用于 LLM，而不是端到端的应用程序逻辑。 例如，构建语义搜索功能的开发人员可能会选择 Haystack，因为它具有预构建的管道，而将 LLM 与 CRM 系统集成的开发人员会依赖 LangChain 的工具集成。 LlamaIndex 将是在自定义 RAG 设置中优化大型文档集以进行快速检索的选择。 每种工具都解决了开发过程的不同阶段，Haystack 在搜索管道方面表现出色，LangChain 在 LLM 编排方面表现出色，而 LlamaIndex 在数据准备方面表现出色。