Ces solutions ne se situent pas au même niveau. RAGFlow fournit une application RAG intégrée ; LangChain est un framework général d’orchestration ; LlamaIndex se concentre sur les données, les index et la récupération.
RAGFlow : plateforme prête à configurer
RAGFlow réunit interface, ingestion, parsing, datasets, retrieval, chat et agents. Il convient à une équipe qui veut expérimenter sur des documents complexes sans construire chaque écran et service. L’envers est une stack d’auto-hébergement conséquente et des personnalisations liées à l’architecture de la plateforme.
LangChain : orchestration générale
LangChain compose modèles, outils, retrievers et agents en code. Il offre une grande liberté pour intégrer une architecture existante, mais laisse à l’équipe le choix du parsing, du vector store, des interfaces, de l’évaluation et de l’exploitation.
LlamaIndex : couche de données RAG
LlamaIndex fournit des abstractions spécialisées comme Document, Node, VectorStoreIndex, retriever et query engine. Il est adapté lorsque l’équipe veut contrôler précisément ingestion et récupération tout en restant dans un framework de code.
Choisir selon le besoin
- Choisissez RAGFlow pour une plateforme exploitable rapidement par des profils techniques et métier, notamment avec des documents complexes.
- Choisissez LlamaIndex pour développer un pipeline RAG sur mesure centré sur les données.
- Choisissez LangChain lorsque le RAG s’insère dans une application plus large avec outils, agents et orchestration.
- Combinez-les seulement si la frontière est claire ; accumuler les abstractions complique le diagnostic.
Comparer objectivement
Utilisez le même corpus et le même jeu de questions. Mesurez qualité du parsing, rappel des passages, fidélité des réponses, latence, coût et effort d’exploitation. Incluez permissions, mises à jour et réindexation.
Le meilleur choix est celui que l’équipe peut tester, sécuriser et maintenir. Une démonstration rapide ne prouve ni la qualité de retrieval ni la robustesse en production.