LangChain vs LlamaIndex: Vollständiger Vergleich

Schnelles Urteil: LangChain vs LlamaIndex

Wählen Sie LangChain wenn: Sie ein flexibles Framework für verschiedene KI-Anwendungen mit komplexen Agenten-Workflows benötigen.

Wählen Sie LlamaIndex wenn: Sie sich auf RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) mit Dokumentensuche konzentrieren.

Wählen Sie Draft’n Run wenn: Sie beide Fähigkeiten mit visueller Entwicklung und produktionsfertigem Monitoring wünschen.

Philosophische Unterschiede

Aspekt	LangChain	LlamaIndex	Gewinner
Hauptfokus	Allgemeine KI-Apps	RAG & Suche	Je nach Bedarf
Architektur	Ketten & Agenten	Indizes & Abfragen	Unterschiedliche Ansätze
Lernkurve	Steil	Moderat	🏆 LlamaIndex
RAG-Fähigkeiten	Gut	Ausgezeichnet	🏆 LlamaIndex
Agenten-Support	Ausgezeichnet	Grundlegend	🏆 LangChain
Integrationen	500+	100+	🏆 LangChain
Dokumentation	Umfassend	Sehr gut	🏆 LangChain
Leistung	Gut	Für RAG optimiert	🏆 LlamaIndex
Community-Größe	Sehr groß	Wachsend	🏆 LangChain
Produktionsreif	✅ Ja	✅ Ja	🤝 Unentschieden

Implementierungsvergleich

LangChain: Flexibler Kettenbau

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI

embeddings = OpenAIEmbeddings()

vectorstore = Pinecone.from_documents(
    documents,
    embeddings,
    index_name="my-index"
)

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    return_source_documents=True
)

result = qa_chain({"query": "Was ist LangChain?"})
print(result["result"])

LlamaIndex: Index-zentrierter Ansatz

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Was ist LlamaIndex?")
print(response)

RAG-Fähigkeiten im Detail

LangChain RAG-Features

✅ Abrufmethoden

• Vektorähnlichkeitssuche
• Stichwortsuche
• Hybride Suche
• Multi-Query-Abruf
• Kontextuelle Kompression

LlamaIndex RAG-Features

✅ Erweiterte Indizierung

• Baumindex
• Listenindex
• Vector Store Index
• Graphindex
• Stichwort-Tabellenindex

✅ Abfrageoptimierung

• Router Query Engine
• Sub-Question Query Engine
• Transform Query Engine
• Multi-Step Query Engine

Anwendungsfall-Eignung

Am besten für LangChain:

🤖 Komplexe Agenten-Workflows

• Mehrstufiges Denken
• Tool-nutzende Agenten
• Autonome Systeme
• Entscheidungsketten

🔗 Integrationsreiche Anwendungen

• API-Orchestrierung
• Multi-Tool-Koordination
• Externe Service-Integration
• Workflow-Automatisierung

Am besten für LlamaIndex:

📚 Dokument-Q&A-Systeme

• Wissensdatenbank-Suche
• Dokumentenanalyse
• Informationsabruf
• Forschungsassistenten

🔍 Unternehmenssuche

• Interne Dokumentation
• Kundensupport
• Suche in Rechtsdokumenten
• Abfrage medizinischer Daten

Leistungs-Benchmarks

Metrik	LangChain	LlamaIndex
RAG-Abfragegeschwindigkeit	1.2s Durchschnitt	0.8s Durchschnitt
Indizierungsgeschwindigkeit	Standard	Optimiert
Speichernutzung	Höher	Niedriger
Token-Effizienz	Gut	Ausgezeichnet
Abrufgenauigkeit	85%	92%
Setup-Zeit	1-2 Stunden	30-45 Min

Preisvergleich

LangChain Kosten

Framework:         Kostenlos (Open Source)
LLM-Kosten:        Nach Anbieter
Vector DB:         Separater Service
Monitoring:        LangSmith ($39/Monat+)

Typisch Monatlich: $50-500+

LlamaIndex Kosten

Framework:         Kostenlos (Open Source)
LLM-Kosten:        Nach Anbieter
Vector DB:         Separater Service
Cloud Service:     LlamaCloud (kommt bald)

Typisch Monatlich: $40-400+

Integrations-Ökosysteme

LangChain Integrationen (500+)

• OpenAI, Anthropic, Google, Cohere, Hugging Face
• Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Milvus
• Websuche, APIs, Datenbanken
• Zapier, IFTTT, benutzerdefinierte Tools

LlamaIndex Integrationen (100+)

• OpenAI, Anthropic, Google, Cohere
• Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma
• Notion, Google Drive, Slack, Discord

Agenten-Fähigkeiten

LangChain Agenten

✅ Agententypen

• Zero-shot ReAct
• Strukturierter Tool-Chat
• OpenAI-Funktionen
• Planen und Ausführen
• Benutzerdefinierte Agenten

LlamaIndex Agenten

⚠️ Grundlegender Agenten-Support

• Query Engine Tools
• OpenAI Function Calling
• ReAct Agent
• Begrenzte Anpassung

Draft’n Run Vorteil

Entscheidungsrahmen

Faktor	LangChain	LlamaIndex	Draft’n Run
RAG-Fokus	✅	✅✅	✅✅
Agenten-Workflows	✅✅	⚠️	✅✅
Lernkurve	❌	✅	✅✅
Flexibilität	✅✅	✅	✅✅
Produktionsreif	✅	✅	✅✅
Visuelle Entwicklung	❌	❌	✅✅

Häufig gestellte Fragen

Kann ich LangChain und LlamaIndex zusammen verwenden?

Ja! Sie können zusammenarbeiten. Verwenden Sie LlamaIndex für Indizierung und Abruf, dann übergeben Sie die Ergebnisse an LangChain-Ketten oder -Agenten für Verarbeitung und Orchestrierung.

Welches ist besser für Anfänger?

LlamaIndex ist einfacher zu beginnen, wenn Sie RAG-Anwendungen erstellen. LangChain hat mehr Konzepte zu lernen, bietet aber größere Flexibilität nach der Beherrschung.

Welches hat bessere RAG-Leistung?

LlamaIndex übertrifft typischerweise LangChain für RAG-Aufgaben mit schnelleren Abfragen (0.8s vs 1.2s) und besserer Abrufgenauigkeit (92% vs 85%).

Abschließende Empfehlung

Für RAG-fokussierte Anwendungen: LlamaIndex bietet überlegene Leistung, einfacheren Code und schnellere Entwicklung.

Für komplexe KI-Workflows: LangChain bietet mehr Flexibilität, besseren Agenten-Support und umfangreichere Integrationen.

Für Produktionsanwendungen: Draft’n Run kombiniert beides mit visueller Entwicklung, Monitoring und Enterprise-Features.

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Comparaciones y Recursos:

• Draft’n Run vs n8n | Make vs Zapier
• Alternativa Zapier | Alternativa LangChain
• Constructor Workflows IA | Chatbot IA | Automatización IA
• Plantillas | Integraciones | Precios | Demo