# LangChain, LlamaIndex और उनके Packages — LangChain / LlamaIndex

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/langchain-llamaindex/l-landscape

> जानें कौन-सा package install करना है और हर एक किसलिए है।

## छोटा core, कई integrations

**LangChain** packages में बँटा है: `langchain-core` (आधार interfaces: runnables, prompts, messages, output parsers, tools, `|` composition), `langchain` (उच्च-स्तरीय chains और agent सहायक), `langchain-openai` या `langchain-anthropic` जैसे provider packages, `langchain-text-splitters`, और vector stores व tools के integration packages। **LangGraph** (अलग) stateful agent workflows बनाता है, और **LangSmith** tracing और evaluation सेवा है। **LlamaIndex** डेटा पर केंद्रित है: `llama-index-core` documents, nodes, indexes, retrievers और query engines देता है, LLMs, embeddings और vector stores के अलग integration packages के साथ। Package नाम और ढाँचे विकसित होते हैं, इसलिए संस्करण pin करें और मौजूदा docs पढ़ें।

## ज़रूरी चीज़ें install करना (shell)

सिर्फ़ वही हिस्से install करें जो उपयोग करें; provider package इस पर निर्भर है कि आप कौन-सा मॉडल बुलाते हैं। लेखन के समय के package नाम; यहाँ चलाया नहीं गया।

```bash
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install langchain-core langchain-text-splitters   # LangChain building blocks
pip install langchain-openai                           # one provider, e.g. OpenAI models
pip install llama-index-core                           # LlamaIndex core
pip install "langgraph"                                # stateful agents (optional)
```

**Quiz:** langchain-core में क्या है?

- [x] Runnables, prompts, messages, parsers और tools जैसे आधार interfaces
- [ ] हर provider integration
- [ ] प्रशिक्षित मॉडल
- [ ] LangSmith सेवा

*Answer:* Runnables, prompts, messages, parsers और tools जैसे आधार interfaces. Core साझा abstractions रखता है; integrations अलग packages में रहते हैं।