Les deux frameworks peuvent construire un RAG complet. LlamaIndex part volontiers des données, documents, nœuds et retrievers. LangChain part d’un écosystème plus large de modèles, outils et orchestration, avec LangGraph pour les exécutions à états. Le choix doit se faire sur votre pipeline réel, pas sur le nombre d’intégrations affichées.
LlamaIndex : approfondir la récupération
Ses abstractions rendent visibles ingestion, découpage, index, métadonnées, retrievers et moteurs de requête. Il convient lorsque l’équipe expérimente recherche hybride, fusion, reranking ou citations. La facilité de prototype n’exonère pas de gérer mises à jour, suppression, autorisations et stockage.
LangChain : intégrer le RAG à un workflow
LangChain est utile lorsque la récupération fait partie d’un parcours avec outils, routage et modèles variés. Pour une logique cyclique ou persistante, LangGraph rend l’état et les transitions explicites. Évitez les chaînes trop abstraites : chaque étape doit exposer ses entrées, sorties et erreurs.
Comparaison qui compte
Implémentez la même ingestion et les mêmes questions. Conservez modèle d’embedding, base et générateur identiques. Mesurez rappel des passages pertinents, qualité des citations, latence, coût, suppression d’une source et filtrage par utilisateur. Testez aussi un PDF difficile et une mise à jour incrémentale.
Une architecture réversible
Placez documents, métadonnées et évaluations dans des formats indépendants. Encapsulez retriever et générateur derrière des interfaces internes. Vous pouvez ainsi utiliser LlamaIndex pour la couche de données et une autre orchestration, mais n’ajoutez deux frameworks que si la séparation apporte une valeur mesurée.
FAQ
Lequel donne la meilleure qualité ?
Ni l’un ni l’autre automatiquement. La qualité vient surtout des données, du découpage, de la recherche et du reranking.
Peut-on commencer sans framework ?
Oui. Un RAG simple tient souvent dans quelques fonctions et devient une excellente référence.
Faut-il choisir selon la communauté ?
C’est un critère utile, mais la lisibilité pour votre équipe et la stabilité des API utilisées comptent davantage.