在大语言模型（LLMs）蓬勃发展的当下，如何基于这些模型构建高效、实用且定制化的应用成为众多开发者和企业关注的焦点。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）框架应运而生，其中 LlamaIndex 和 LangChain 脱颖而出，成为开发者的热门选择。这两个框架虽都致力于助力开发者打造自定义的 LLM 应用，但在功能、使用场景、易用性等方面存在显著差异。深入了解它们，对于做出正确的框架选择至关重要。
LlamaIndex：聚焦数据索引与查询
工作原理与架构
LlamaIndex 是专为基于自定义数据对 LLMs 进行索引和查询而设计的框架。它支持从结构化（如关系型数据库）、非结构化（如 NoSQL 数据库）和半结构化（如 Salesforce CRM 数据）等多种数据源接入数据。其核心技术是检索增强生成（RAG），该技术主要分为两个关键阶段。
在索引阶段，LlamaIndex 将专有数据高效转化为向量索引。它把数据转变为带有语义含义的向量嵌入或数值表示，使得数据能够被先进的 LLMs 理解，并且无需对模型进行重新训练。例如，企业可以将内部的合同文档、产品手册等数据进行索引处理，为后续的查询做好准备。
查询阶段，当系统接收到查询请求时，会返回语义相似度最高的信息片段。这些片段与原始查询提示一起被发送到 LLM，以获得最终的响应。这种机制使得 LlamaIndex 能够生成高度准确且相关的输出，而这些内容仅依靠 LLM 的基础知识是无法实现的。通过这种方式，LlamaIndex 能够将 LLM 转变为领域知识专家，为用户提供基于特定数据源的精准回答，比如依据企业内部财务报告回答财务相关问题。
应用构建示例
以构建一个问答（QnA）应用为例，展示 LlamaIndex 的实际应用。首先，安装所需的依赖项，包括 llama-index、openai 和 nltk 。接着，使用 SimpleDirectoryReader 函数加载自定义文档，比如包含 Python 课程资格详细信息的 PDF 文件，并构建索引。
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("docs").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents,show_progress=True)
构建好索引后，便可以创建查询引擎来查询问题，如 “如果我错过作业和项目，最终成绩和分数会是多少？”。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("If i miss my assignments and projects, what grade and percentage will i end up with?")
print(response)
此外，还可以将查询引擎转换为具有记忆功能的聊天引擎，方便用户进行连续对话。为避免每次都重新构建索引，LlamaIndex 支持将索引持久化存储到磁盘，并在需要时重新加载。
# 持久化索引
index.storage_context.persist()
# 重新加载索引
from llama_index.core import StorageContext, load_index_from_storage
storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir="./storage")
index = load_index_from_storage(storage_context)
适用场景
LlamaIndex 在多个场景中表现出色。它非常适合构建基于特定知识库的查询和搜索信息检索系统。在企业内部，可用于搭建员工知识查询平台，员工能够快速获取与公司业务、产品、流程相关的准确信息。对于开发问答聊天机器人，LlamaIndex 也是一个不错的选择，它能根据用户的问题精准提供相关信息片段，避免冗长且不相关的回答。在处理大型文档的总结、文本补全和语言翻译等任务时，LlamaIndex 也能发挥其优势，利用其索引和检索能力快速定位相关信息，辅助 LLM 生成更优质的结果。
LangChain：强调工具集成与链化
工作原理与架构
LangChain 是另一个用于基于自定义数据源构建定制化 LLMs 的强大框架。它可以连接关系型数据库、非关系型数据库、API 等多种数据源，甚至支持自定义知识库。其独特之处在于形成链的机制，即将一系列请求发送到 LLMs，并结合其他集成工具，前一步的输出作为下一步的输入，从而构建一个更全面的系统。
LangChain 包含多个重要组件。Prompts 用于引导模型获得期望的输出；它提供了一个便捷的接口，允许用户随时切换语言模型，支持 GPT-4、Gemini 1.5 pro、Hugging Face LLM、Claude 3 等众多最新的 LLMs；还利用嵌入、内存向量存储等索引技术；并且能够轻松链化各种组件，同时提供了一系列 AI 代理，帮助用户分配任务和工具。
应用构建示例
同样以构建问答应用为例，先安装依赖项，如 langchain、cohere 和 chromadb。这里使用 cohere 的嵌入和语言模型，而不是 OpenAI 的。
pip install langchain cohere chromadb
接着，加载文档数据，初始化文本分割器和 Cohere 嵌入，创建向量存储和检索器。
from langchain.document_loaders import OnlinePDFLoader
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import CohereEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
loader = OnlinePDFLoader(document)
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=chunksize,chunk_overlap=10, separators=[" ", ",", "\n"])
embeddings = CohereEmbeddings(model="large", cohere_api_key=st.secrets["cohere_apikey"])
texts = text_splitter.split_documents(documents)
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
retriever = db.as_retriever()
之后，可以进行查询并获取响应。如果需要，还可以使用 RetrievalQA 模块进行链化操作，进一步优化问答功能。
from langchain.llms import Cohere
from langchain.chains import RetrievalQA
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=Cohere(
model="command-xlarge-nightly",
temperature=temp_r,
cohere_api_key=st.secrets["cohere_apikey"],
),
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
return_source_documents=True,
chain_type_kwargs=chain_type_kwargs,
)
适用场景
LangChain 在构建端到端的对话聊天机器人和 AI 代理方面具有明显优势。它能够集成多种数据源和工具，使聊天机器人和 AI 代理具备更强大的功能，实现多任务处理。在将自定义工作流程集成到 LLMs 时，LangChain 的模块化设计和链化机制使其成为理想选择。企业可以利用 LangChain 将内部的业务流程，如客户服务流程、订单处理流程等与 LLMs 相结合，打造智能化的业务处理系统。此外，LangChain 还能为 LLMs 扩展数据连接选项，通过 API 接入更多外部数据，丰富模型的知识来源，提升应用的智能化水平。
框架选择考量因素
项目需求
如果项目需求主要集中在基本的索引、查询搜索和信息检索，例如构建一个简单的企业文档查询系统，LlamaIndex 足以满足需求。其强大的索引和检索功能能够快速定位和提供相关信息。但如果项目需要集成复杂的自定义工作流程，如开发一个具备多种功能的智能客服机器人，需要与多种外部工具和数据源交互，LangChain 则更为合适。
易用性
LlamaIndex 对于初学者更为友好，其接口设计简单直观，开发者无需深入了解复杂的自然语言处理（NLP）概念和组件，就能快速上手构建应用。而 LangChain 虽然功能强大，但由于涉及到多种 NLP 概念和组件的组合使用，如提示工程、模型切换、链化操作等，需要开发者具备更深入的 LLMs 和 NLP 知识，学习成本相对较高。
定制化程度
LangChain 的模块化设计使其在定制化和工具集成方面具有很大的优势。开发者可以根据项目需求轻松添加或替换不同的组件和工具，实现高度定制化的应用。例如，在开发一个智能数据分析工具时，可以方便地集成数据处理工具和特定的分析算法。相比之下，LlamaIndex 更侧重于搜索和检索，虽然也能进行一定程度的定制，但在灵活性和广度上不如 LangChain。
两者结合的应用场景
在实际应用中，并非只能二选一，LlamaIndex 和 LangChain 可以结合使用，发挥各自的优势。在构建专家 AI 代理时，LangChain 可以负责集成多种数据源，获取丰富的信息；而 LlamaIndex 则利用其相似语义搜索能力，对数据进行整理、总结，生成更快速、准确的响应。在开发高级研发工具时，LangChain 的链化机制可以用于管理工具和工作流程的协同；LlamaIndex 则有助于生成更具上下文感知的 LLM 响应，获取最相关的信息。
LlamaIndex 和 LangChain 在 RAG 框架领域各有千秋。开发者在选择框架时，应充分考虑项目的具体需求、自身的技术能力以及对定制化的要求。无论是单独使用还是结合使用这两个框架，目的都是为了构建出更高效、智能的基于 LLMs 的应用，为用户提供更优质的服务和体验。随着技术的不断发展，相信这两个框架也会不断演进，为开发者带来更多的便利和创新空间。