LlamaIndex 和 LangChain 在构建 LLM 驱动的应用程序中扮演着不同的角色，侧重于堆栈的不同层。LlamaIndex 专注于数据索引和检索，充当非结构化数据和 LLM 之间的桥梁。它优化了外部数据（文档、数据库）的组织、存储和查询方式，以提高输入到 LLM 的相关性。例如，如果您想构建一个基于内部文档的问答系统，LlamaIndex 可以对文本进行分块、生成向量嵌入，并创建可搜索的索引以快速查找上下文相关的代码片段。另一方面，LangChain 是一个更广泛的框架，用于编排多步骤 LLM 工作流程。它提供了将 LLM 调用与外部 API、数据库或自定义逻辑链接起来的工具，从而更容易构建需要顺序交互或数据转换的应用程序，例如聊天机器人。
它们之间的主要区别在于其核心功能。LlamaIndex 提供数据连接器，用于摄取各种来源（PDF、SQL 数据库），索引策略（向量存储、分层摘要）和针对检索增强生成（RAG）优化的查询界面。例如，它可以使用向量索引来嵌入文档块，并使用关键字索引来快速查找特定术语。LangChain 专注于模块化组件，例如链（预定义的工作流程）、代理（LLM 驱动的决策者）和内存（跨交互的上下文保留）。LangChain 代理可以决定根据用户的查询调用天气 API，然后使用 LLM 格式化结果。LlamaIndex 简化了“数据到上下文”的步骤，而 LangChain 处理了“上下文到动作”的流程，从而实现了复杂的逻辑，例如条件分支或工具使用。
集成是另一个区分因素。LlamaIndex 通常与 LangChain 一起用作专门的检索层。例如，LangChain 管道可以使用 LlamaIndex 获取相关的文档片段，然后将它们传递给 LLM 进行总结。但是，LlamaIndex 也可以独立工作，以用于更简单的 RAG 用例。LangChain 的优势在于其可扩展性：它支持数百种第三方工具（Slack、Wikipedia）和 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic），而 LlamaIndex 则专注于数据处理的深度。开发人员可能会选择 LlamaIndex 以用于数据密集型应用程序中的高性能检索，而 LangChain 更适合构建需要 LLM、工具和用户之间动态交互的代理系统。