构建RAG应用？对于高级检索和复杂交互，请选择LangChain；对于快速、以文档为中心的系统，请选择LlamaIndex。
译自 LangChain vs LlamaIndex for Building RAG Applications，作者 Paty。
AI 开发者们，集合！你们可能已经遇到过关于LangChain 与 LlamaIndex 用于 RAG 应用的争论。随着生成式 AI 工具和搜索引擎被用于解决复杂问题和查询，这场讨论变得越来越重要。
因此，在使用语言模型时，必须记住检索增强生成**(RAG) 的必要性，它允许你们的 AI 通过访问大量数据来提供快速、人性化的响应。**
如果任何部分令人困惑，我们将在文章结尾处将每个部分拆开，解释并连接所有点。首先，让我们从什么是 RAG 开始。
检索增强生成 (RAG)** 通过将生成能力与外部信息检索相结合，增强大型语言模型 (LLM) 输出的相关性和质量**。
首先，它引用来自外部知识库的相关信息或文档。将检索到的上下文提供给生成模型以生成上下文相关的响应和答案。
简单来说，RAG 允许 AI 主动从外部来源寻找更新或特定信息，而不是仅仅依赖于其训练数据中“内置”的知识。因此，由于不必总是重新训练模型，这种技术可以经济高效地使 AI 模型的输出在各种应用中保持相关性、最新性和准确性。
现在我们已经描述了 RAG，让我们研究一些可以帮助你构建 RAG 驱动的应用程序的框架：LangChain 和 LlamaIndex。
LangChain 是一个开源框架，可帮助开发者使用语言模型创建复杂的应用程序。它简化了诸如构建聊天机器人、总结大量文本或开发结合推理和当前信息检索的 AI 工具等任务。其丰富的可重用组件极大地简化和加速了复杂的 AI 工作流开发。
LangChain 提供了许多增强灵活性和可用性的工具和功能，使其非常适合各种应用。
模块化设计
首先，LangChain 用于提示、数据检索和模型交互的模块化和可互换组件使设计、配置和扩展 RAG 应用程序变得容易。
灵活性
Langchain 也非常灵活。例如，它支持关键字、向量和自定义搜索，使开发人员能够根据需要使用各种检索方法。由于它具有高度的可扩展性，开发人员可以调整 LangChain 以满足特定要求，例如特定领域的语言模型或专用数据源。
集成
此外，LangChain 具有出色的集成能力。它允许模型使用计算器或搜索引擎等工具来执行额外任务，并且可以很好地与云平台配合使用。
社区和生态系统
作为一个开源项目，LangChain 受益于一个活跃的社区。定期更新和社区贡献的插件扩展了其功能并提高了稳定性。以及提供大量的文档、社区教程和资源。
在我们使用框架之前，了解框架的局限性至关重要。因此，以下是 LangChain 的一些不足之处。
数据摄取问题
为 RAG 应用程序准备和集成数据可能是一个障碍，尤其是在处理非结构化或大量信息时。
它对外部库的依赖
LangChain 使用外部工具和库进行检索和处理。如果这些库不兼容，可能会影响应用程序的性能或引入维护开销。
陡峭的学习曲线
LangChain 的灵活性和模块化性很复杂。因此，对于新用户来说，工作流程可能难以理解和设置。
LlamaIndex（以前称为 GPT Index）是一个开源库，它将 LLM 连接到外部数据源，例如数据库、文档和 API。它通过索引数据和集成流行的 LLM（如 GPT 和 LLaMA）提供了一种构建 RAG 应用程序的简单方法。这使得它更容易。
数据效率
LlamaIndex 有助于组织和索引数据。这在处理大型数据集或 RAG 应用程序中复杂的查询时非常有用。
可扩展性
在扩展应用程序以满足不断增长的数据和用户需求时，LlamaIndex 非常有用。它能够高效处理高数据负载，在比较用于大型组织中 RAG 应用程序的 LangChain 与 LlamaIndex 时，这是一个重要的考虑因素。
易于学习
LlamaIndex 的设计简单直观，即使是初学者也能使用。
虽然 LlamaIndex 是 RAG 应用程序的宝贵工具，但一些局限性需要仔细设计或更多资源：
索引速度
在索引步骤中处理大型数据集时，LlamaIndex 可能需要大量资源。不幸的是，这可能会延迟应用程序的设置。
复杂集成
最后，尽管 LlamaIndex 支持各种数据源，但将其与特定系统、API 或工具集成可能会出现问题。它可能需要额外的努力、技术专长或自定义解决方案才能实现平滑集成。
阅读我们的博客AI vs 机器学习以了解它们的区别。
在使用 LangChain 与 LlamaIndex 构建 RAG 应用程序时，您必须了解它们的独特功能和关键相似之处，它们是：
智能体
LangChain 和 LlamaIndex 在 RAG 应用程序中支持智能体（处理任务并做出决策）。阅读我们关于用于业务的 AI 智能体的博客，以了解更多关于这项创新的信息。
与 LLMs 集成
无论是使用 LLaMA 等开源模型还是大型语言模型 (LLM)，由于其灵活性，开发人员都可以选择最适合其独特需求的模型。
可扩展性
LangChain 和 LlamaIndex 由于其可重用性，适用于各种应用程序。
我们知道在 LangChain 与 LlamaIndex 之间为 RAG 系统选择工具可能很困难，但我们有好消息！您并不总是必须选择一个，因为它们可以一起工作。让我们探讨如何在两者之间进行选择或结合它们的功能：
LlamaIndex 易于设置和使用，而 Langchain 的模块化设计可以更好地处理复杂的工作流程。如果您希望结合这些工具，您可以使用 LlamaIndex 开始小型项目，并将 Langchain 用于大型项目。
LlamaIndex 有助于组织和简化数据，而 LangChain 提供自定义管道和高级工作流程。结合使用时，LlamaIndex 可用于检索，而 LangChain 可用于处理。
LlamaIndex 轻量级且经济实惠，而LangChain 更灵活，但仍然需要更多资源。
LlamaIndex 更易于学习，而 LangChain 由于其复杂的设置，需要经验丰富的开发人员。因此，您可以从 LlamaIndex 开始，但随着技能的提高，您将不得不切换到 LangChain。
LlamaIndex 的社区较小，而LangChain 拥有更大且更活跃的社区来进行故障排除。您可以根据所需的指导级别选择工具。 您的项目可能会决定您应该在 LangChain 与 LlamaIndex 之间为 RAG 选择哪个工具。您是否需要快速简单的设置？LlamaIndex 更好。如果您正在处理复杂的工作流程，请选择 LangChain。
阅读我们关于用于软件开发的最佳 AI 工具的博客
LangChain 与 LlamaIndex 用于 RAG 应用程序的区别是什么？
LangChain 非常适合构建复杂的工作流程，而 LlamaIndex 更适合高效的数据索引和检索。
如何为我的 RAG 应用程序选择 LangChain 与 LlamaIndex？
考虑您的项目规模、数据复杂性、预算和团队技能。LlamaIndex 非常适合简单的项目，而 LangChain 更适合复杂的设置。
我可以从LlamaIndex切换到LangChain吗？
是的，可以先使用LlamaIndex进行简单的设置，然后随着项目规模的扩大再切换到LangChain。
哪个更适合RAG，LangChain还是LlamaIndex？
如果您需要高级检索和复杂的交互，例如聊天机器人或代码导航工具，LangChain更好。对于快速、以文档为中心的RAG系统，例如知识管理或内部搜索，请选择LlamaIndex。
LlamaIndex和LangChain适合用于生产环境吗？
是的，LangChain和Llamaindex都适合用于生产就绪的RAG应用程序。LlamaIndex提供更简单的接口，而LangChain提供更多复杂性，这正如您预期的那样，因为它更通用，适用于各种应用程序。