LangChain vs LlamaIndex：2025年对比

概述

LangChain

通用型LLM应用框架

专注于链（chains）、智能体（agents）和工具

庞大的生态系统和社区

更灵活但代码量较大

LlamaIndex

专为数据摄取和RAG设计

更适合文档密集型应用

更注重约定，RAG入门更简单

卓越的索引和检索能力

何时使用LangChain

构建多步骤智能体工作流

集成大量外部工具/API

需要灵活的链设计

复杂的对话管理

python
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun, PythonREPLTool
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
tools = [DuckDuckGoSearchRun(), PythonREPLTool()]
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = executor.invoke({"input": "研究并分析特斯拉股票表现"})

何时使用LlamaIndex

文档问答系统

企业知识库

复杂RAG流水线

结构化数据检索

python
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
加载并索引文档
documents = SimpleDirectoryReader("./docs").load_data()
parser = SentenceSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=20)
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
创建索引并查询
index = VectorStoreIndex(nodes)
query_engine = index.as_query_engine(
    similarity_top_k=5,
    response_mode="tree_summarize"
)
response = query_engine.query("总结关键发现")

性能对比

方面LangChainLlamaIndex

RAG质量良好优秀 智能体能力优秀良好 学习曲线中等低（针对RAG） 生态系统庞大增长中 定制化程度高中等

能否同时使用？

可以！LlamaIndex负责检索，LangChain负责智能体编排层。

python
LlamaIndex索引 + LangChain智能体
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from langchain.tools import Tool
index = VectorStoreIndex(nodes)
query_engine = index.as_query_engine()
knowledge_tool = Tool(
    name="knowledge_base",
    func=query_engine.query,
    description="查询内部知识库"
)

2025年推荐

以LlamaIndex起步：适用于以RAG为中心的应用

使用LangChain：适用于复杂的智能体工作流

考虑LangGraph：适用于有状态的多智能体系统