LangChain बनाम LlamaIndex: कब कौन-सा

Orchestration बनाम डेटा

LangChain चरण जोड़ने में सबसे मज़बूत है: prompt → मॉडल → parser pipelines, routing, tools, agents और (LangGraph के साथ) stateful workflows। LlamaIndex आपका डेटा मॉडल तक पहुँचाने में सबसे मज़बूत है: कई data loaders, nodes में लचीली chunking, कई index प्रकार, retrievers, rerankers और दस्तावेज़ों पर प्रश्न-उत्तर के लिए tuned query engines। वे आंशिक रूप से मिलते हैं (दोनों RAG और agents करते हैं) और मिलाए जा सकते हैं, जैसे LangChain chain के भीतर LlamaIndex retriever। जिसके abstractions आपकी मुख्य समस्या से मेल खाएँ उसे चुनें, उसके आसपास अपना कोड पतला रखें, और बिना कारण दो frameworks न मिलाएँ।

मोटी निर्णय मार्गदर्शिका

सिर्फ़ शुरुआती बिंदु; दोनों libraries सुविधाएँ जोड़ती रहती हैं।

Main need                                         Lean toward
Chat app: prompts, tools, routing, streaming      LangChain (+ LangGraph for state)
Q&A over many files with rich indexing options     LlamaIndex
Multi-step agent with branching and human review   LangGraph
Simple one-call app                                provider SDK directly
Unsure                                             prototype the same 10 questions in both and compare

त्वरित जाँच: LlamaIndex किसमें सबसे मज़बूत है?

• GPUs प्रबंधित करना
• Base models प्रशिक्षित करना
• Web pages render करना
• अपना डेटा लोड, index और query करना