大模型框架选型：LangChain 与 LlamaIndex、Haystack 的核心差异对比
以下是 LangChain、LlamaIndex、Haystack 三者的核心差异对比表，从定位、适用场景、核心优势、短板及典型使用方向等维度整理，方便直观选型：
| 维度 | LangChain | LlamaIndex（原 GPT Index） | Haystack |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 通用 LLM 应用框架，聚焦 “链与代理” 的灵活组合 | 专注于 “数据接入 + 检索增强” 的垂直框架 | 聚焦企业级 LLM 应用，强调可扩展性与生产部署 |
| 适用场景 | 多组件协同的复杂任务（如代理工具调用、多步骤工作流、混合数据处理）；需要快速切换模型 / 工具的场景 | 以文档为核心的检索增强生成（RAG）；结构化数据（数据库、API）与 LLM 的集成 | 企业级生产环境应用（如客服问答、合规文档分析）；需要强可观测性、权限控制的场景 |
| 核心优势 | 1. 生态兼容性极强：支持几乎所有主流 LLM、向量库、工具2. 链（Chains）与代理（Agents）设计成熟，可快速组合复杂逻辑3. 社区最大、文档最完善，插件和案例极多 | 1. 数据接入能力突出：内置大量文档解析器（PDF/Markdown 等）和数据连接器（SQL/Notion 等）2. RAG 优化深入：提供细粒度检索（如子节点拆分）、索引优化工具3. 对新手更友好，RAG 场景开箱即用 | 1. 生产级特性完善：支持流水线并行、缓存、权限控制、监控2. 检索模块强大：内置多种检索算法（BM25、 dense retrieval 等），可混合使用3. 与企业系统集成友好（如 Elasticsearch、SQL 数据库） |
| 主要短板 | 1. 过度灵活导致复杂场景下需自行设计细节（如 RAG 需手动组合组件）2. 生产级特性（如监控、权限）需依赖第三方工具 | 1. 代理（Agents）和多工具调用能力较弱2. 生态较窄，工具集成不如 LangChain 丰富 | 1. 灵活性较低，自定义复杂流程（如多代理协作）较麻烦2. 社区规模较小，新手教程相对少 |
| 典型使用方向 | 智能代理（如自动订机票、多步数据分析）、混合模态应用、快速原型验证 | 文档问答（如企业知识库）、结构化数据查询（如 SQL 生成） | 企业级客服机器人、合规文档审查系统、大规模 RAG 服务 |
选型建议：
- 若需快速搭建多组件协同的复杂应用（如工具调用代理），优先选 LangChain；
- 若核心需求是 “文档 / 数据 + LLM 问答”（纯 RAG 场景），LlamaIndex 更高效；
- 若面向企业生产环境，需稳定性、可观测性和权限控制，Haystack 更适配。