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大模型应用开发框架—从LangChain到LlamaIndex的生态演进与选型指南.docx
资料介绍
大模型应用开发框架—从LangChain到LlamaIndex的生态演进与选型指南
2026年8月
引言：框架生态的成熟化
2026年，大模型应用开发框架已从"百花齐放"走向"生态位成熟"。LangChain、LlamaIndex、Haystack、Dify等框架各自找到了差异化定位，开发者不再需要"从零搭建"，而是基于成熟框架快速构建AI应用。
主流框架
LangChain：通用应用框架
LangChain是应用最广泛的大模型开发框架，提供完整的Agent构建工具链：Chain（可组合的处理步骤）、Agent（自主决策和执行）、Tool（工具集成）、Memory（状态管理）。
2026年，LangChain的生态已极其丰富，支持数百种模型和工具集成。LangSmith提供可观测性服务，LangServe提供部署服务。LangGraph作为子项目，提供图编排能力。
LlamaIndex：数据索引框架
LlamaIndex专注于RAG（检索增强生成）场景，提供数据索引和检索的最佳实践。核心能力包括：数据连接器（支持多种数据源）、索引构建（向量索引、树索引、关键词索引）、检索器（混合检索、重排序）。
LlamaIndex在RAG场景中具有明显优势，但在通用Agent构建方面不如LangChain灵活。
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