选型背景
在构建 RAG 系统时，框架选型是第一个关键决策。本文通过实际项目对比 LangChain 和 LlamaIndex。
项目背景
我们为一个法律文档分析系统选择 RAG 框架，需求包括：
LangChain 表现
优势
不足
LlamaIndex 表现
优势
不足
最终选择
基于项目特点，我们选择了 LlamaIndex 作为主框架，在需要复杂工具调用时引入 LangChain 的特定模块。
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处理大量长文档（平均 50 页） 高精度检索 支持多种文档格式 可定制的检索策略 生态丰富，集成度高 社区活跃，文档完善 灵活的链式调用 抽象层过多，调试困难 部分组件性能开销大 专注 RAG 场景，开箱即用 索引管理更高效 查询引擎设计优雅 通用性不如 LangChain 社区规模较小 纯 RAG 场景优先考虑 LlamaIndex 需要复杂 Agent 能力选择 LangChain 两者可以混合使用
工具推荐2026-07-209 分钟阅读
LangChain vs LlamaIndex：RAG 框架选型实战对比