Les deux frameworks peuvent appeler des modèles, connecter des sources et construire un RAG. LangChain couvre un large espace d’orchestration, d’outils et d’agents. LlamaIndex structure particulièrement documents, nœuds, index et retrievers. Le choix dépend de la partie la plus complexe de votre produit.
Choisir LangChain
Il est naturel lorsque l’application orchestre plusieurs modèles, outils et parcours, ou utilise LangGraph pour un état persistant et des transitions. Son vaste écosystème facilite les intégrations, mais rendez chaque étape explicite pour éviter les chaînes impossibles à diagnostiquer.
Choisir LlamaIndex
Il convient lorsque le cœur du problème est l’ingestion et la récupération : découpage, métadonnées, index, recherche hybride, reranking et citations. Ses abstractions accélèrent les expériences RAG. L’application reste responsable des autorisations, mises à jour, stockage et service.
Le test décisif
Implémentez le même parcours minimal avec vos données difficiles. Mesurez qualité des passages, fidélité des citations, latence, coût, suppression d’une source et filtrage multi-tenant. Évaluez aussi lisibilité du code et capacité de l’équipe à déboguer un échec. Le nombre de connecteurs n’est pas une métrique produit.
Éviter l’enfermement
Conservez documents et métadonnées dans des formats indépendants. Encapsulez retriever, modèle et stockage derrière des interfaces internes. Les frameworks peuvent coexister, mais une double dépendance doit correspondre à une séparation claire, par exemple LlamaIndex pour la donnée et LangGraph pour un workflow.
FAQ
Lequel est le plus simple ?
Cela dépend du cas : LlamaIndex est souvent direct pour le RAG, LangChain pour une orchestration plus large.
Peut-on construire sans framework ?
Oui. Une implémentation minimale constitue même une excellente référence de performance et de complexité.
Comment anticiper les mises à jour ?
Épinglez les versions, évitez les imports internes et testez vos contrats plutôt que les détails du framework.