LangChain、LlamaIndex 和 Haystack 都是旨在帮助开发人员使用大型语言模型 (LLM) 构建应用程序的框架，但它们的范围、设计优先级和使用案例有所不同。 LangChain 专注于创建模块化、基于链的工作流程，将 LLM 与外部工具（API、数据库等）和记忆系统集成。 LlamaIndex 专注于为 LLM 构造和查询私有或特定领域的数据，使其成为检索增强生成 (RAG) 的理想选择。 Haystack 由 deepset 开发，强调生产就绪的搜索管道，特别是用于基于文档的问答和信息检索。 虽然这三个框架都重叠在启用 LLM 驱动的应用程序方面，但它们的核心架构针对的是不同的开发阶段。
LangChain 的优势在于其构建多步骤 LLM 工作流程的灵活性。 例如，开发人员可以创建一个聊天机器人，该聊天机器人首先调用天气 API，使用 LLM 处理数据，然后将对话历史记录保存到数据库——所有这些都使用 LangChain 的预构建组件，如 Agents、Tools 和 Memory。 相比之下，LlamaIndex 优化了 LLM 查询的数据摄取和索引编制。 如果您有一组内部文档，LlamaIndex 可以自动对它们进行分块、嵌入和索引，以实现高效的语义搜索，然后将相关段落提供给 LLM 以获取答案。 同时，Haystack 为文档处理提供了一种以管道为中心的方法：典型的 Haystack 管道可能会连接一个文档存储（如 Elasticsearch）、一个检索模型和一个 LLM，以及用于预处理 PDF 或网页的内置工具。
框架之间的选择通常取决于问题阶段。 借助其广泛的集成（100 多个工具）和抽象层，LangChain 适用于快速原型设计复杂的、工具增强的 LLM 应用程序。 当优先考虑 LLM 的高效数据准备和检索时，尤其是对于大型或特定领域的数据集，LlamaIndex 会更好。 Haystack 在生产级搜索系统中表现出色，可提供开箱即用的可扩展性、监控和 REST API 支持。 例如，构建客户支持机器人的公司可以使用 LlamaIndex 索引帮助文章，使用 LangChain 处理与外部 API 的动态用户交互，并使用 Haystack 部署强大的搜索后端。 虽然存在重叠（所有框架都支持基本的 RAG），但它们的专业功能可引导开发人员完成特定用例。