LlamaIndex i LangChain to dwa najpopularniejsze frameworki do budowy aplikacji z modelami językowymi, ale mają inny środek ciężkości. LlamaIndex skupia się na pracy z danymi: wczytywaniu dokumentów, indeksowaniu, wyszukiwaniu i odpowiadaniu na ich podstawie (RAG). LangChain, razem z LangGraph, skupia się na łańcuchach i agentach: łączeniu modelu z narzędziami, pamięcią i wieloetapową logiką. Jeśli budujesz głównie wyszukiwanie w dokumentach firmy, LlamaIndex daje szybszy start. Jeśli budujesz agenta, który korzysta z wielu narzędzi i ma złożony przepływ, lepszy będzie LangChain z LangGraph. Oba można łączyć.
Porównanie
| LlamaIndex | LangChain / LangGraph | |
|---|---|---|
| Główny nacisk | Dane i RAG: konektory, indeksy, retrievery | Agenci, narzędzia, przepływy i stan |
| Najlepszy do | Asystenta odpowiadającego z dokumentów | Agenta wykonującego zadania w wielu systemach |
| Języki | Python, TypeScript | Python, JavaScript/TypeScript |
| Krzywa nauki | Szybki start dla RAG | Więcej pojęć, większa kontrola |
Jak wybrać: test zamiast deklaracji
- Przygotuj 30–50 prawdziwych pytań z oczekiwanymi odpowiedziami i dokumentami źródłowymi.
- Zbuduj ten sam prosty pipeline w obu frameworkach na tych samych dokumentach i modelu.
- Porównaj trafność wyszukiwania, jakość odpowiedzi, czas i koszt.
- Oceń, jak łatwo dodać metadane, aktualizować dokumenty i monitorować działanie.
Często okazuje się, że jakość zależy bardziej od przygotowania dokumentów (podział na fragmenty, metadane, aktualność) niż od wyboru frameworka.
A może bez kodu?
Węzły AI w n8n są zbudowane na LangChain, ale konfiguruje się je wizualnie. Jeśli RAG ma być częścią procesu biznesowego, np. asystentem obsługi klienta połączonym z CRM, n8n pozwala zbudować go szybciej i bez zespołu programistów. Opisaliśmy to w artykułach n8n i LangChain oraz chatbot RAG w n8n.
Przykład z praktyki
Firma chce asystenta dla handlowców, który odpowiada na pytania o produkty z katalogów PDF i sprawdza dostępność w ERP. Część „odpowiedzi z katalogów” to klasyczny RAG, a „sprawdzenie dostępności” to narzędzie agenta. W kodzie takie rozwiązanie łączy indeks LlamaIndex z agentem LangGraph. W n8n budujemy je z bazy wektorowej i węzła AI Agent z narzędziem HTTP Request do ERP. Inne frameworki (Haystack, Semantic Kernel) opisaliśmy w tekście o alternatywach dla LangChain.
Wdrożenie RAG z Codeless
Zobacz usługę wdrożenia AI albo umów bezpłatną konsultację.