LangChain eller LlamaIndex til RAG? Vælg efter opgaven

Vælg LlamaIndex som udgangspunkt, når det svære i din RAG-løsning er at indlæse materiale, forme et indeks og hente de rigtige passager. Vælg LangChain, når hentningen er ét trin i et agentforløb, hvor værktøjer, forgreninger og stopbetingelser skal styres. Målt framework-overhead hører med i valget, men siger hverken, om dokumenterne er indlæst rigtigt, eller om svaret bygger på den relevante passage.

Begge kan bruges på tværs af dette skel. LangChains RAG-vejledninger omfatter både en enkel agent og en variant bygget direkte med LangGraph-primitiver til mere detaljeret kontrol. Hos LlamaIndex er RAG en kerneteknik, mens oversigten over kernebegreber også beskriver agenter og eventdrevne Workflows. Den praktiske forskel er derfor, hvilke abstraktioner der ligger nærmest den del af løsningen, du skal ændre og vedligeholde.

Den samme lille pipeline i begge frameworks

Tag et hypotetisk eksempel: En assistent skal besvare spørgsmål fra den samme samling PDF-filer. Begge udgaver skal indlæse filerne, opdele teksten, beregne embeddings, gemme dem i et vektorlager og hente relevante passager, før en sprogmodel skriver svaret. For at sammenligne frameworks skal de bruge samme tekstudtræk, opdeling, embeddingmodel, vektorlager, antal hentede passager, prompt og sprogmodel. Ellers sammenligner man også forskellige RAG-komponenter.

I LangChain kan PDF-indlæsning og opdeling levere Document-objekter med tekst og metadata til et vektorlager. Vejledningen til semantisk søgning viser, hvordan lageret gøres til en retriever, der returnerer passager og deres kildeoplysninger. Derefter kan udvikleren sende de fundne passager videre til et særskilt svartrin. Det gør grænsen mellem søgning og formulering synlig: Et forkert fund kan undersøges, før modellen får skylden for et forkert svar.

I LlamaIndex kan den korte vej begynde med SimpleDirectoryReader og VectorStoreIndex.from_documents og fortsætte via et indeks og en query engine. Dokumentationen for VectorStoreIndex viser også en ingestion pipeline, hvor opdeling, metadata og embeddings kan styres eksplicit, samt tilslutning af et valgt vektorlager. Den korte konstruktion skjuler flere valg, som skal gøres ens med LangChain-udgaven i en fair sammenligning. Til gengæld samler den et almindeligt forløb fra dokumenter til søgbart indeks i få begreber.

Begge løsninger kan altså ende med det samme input til sprogmodellen: et spørgsmål og de samme hentede tekststykker. Forskellen i prototypen er, hvor ansvaret for hvert trin er placeret i koden. Vælg ikke efter antallet af linjer alene; et kort standardforløb kan kræve mere arbejde senere, hvis det skjuler netop den indlæsning eller routing, som ofte fejler i din løsning.

Hvad viser målinger af overhead?

Framework-overhead er den tid, som selve orkestreringen bruger på eksempelvis routing og tilstand, adskilt fra ventetid på model, søgning og andre eksterne kald. I AIMultiples standardiserede RAG-benchmark brugte fem agentiske implementeringer samme GPT-4.1-mini, BGE-small-embeddings, Qdrant-retriever og Tavily-værktøj; den rapporterede overhead var cirka 6 millisekunder for LlamaIndex og 10 millisekunder for LangChain pr. forespørgsel. Det er resultater for de testede konfigurationer, ikke en fast egenskab ved alle RAG-apps bygget med de to frameworks.

Benchmarket holdt mange komponenter ens, men de konkrete værktøjsveje og mængden af tekst sendt til modellen varierede. Dermed kan den samlede svartid og tokenforbruget flytte sig, selv når frameworkets interne tid er lav. En løsning, der henter en forkert passage hurtigt, får heller ikke et bedre svar af at spare millisekunder i orkestreringen. Hastighed, tokenforbrug og kvalitet af fund bør derfor læses som forskellige mål.

For danske dokumenter kræver en lokal sammenligning de samme danske spørgsmål og en på forhånd fastlagt vurdering af, hvilke passager der faktisk besvarer dem. Mål både om den relevante passage bliver hentet, om svaret holder sig til den, og hvor lang tid hvert led bruger. Ellers kan en ændret embeddingmodel, tekststørrelse eller metadatafilter ligne en gevinst ved et frameworkskift, selv om årsagen ligger i retrieval-opsætningen.

Fejlstedet afgør, hvilken kontrol der er værdifuld

En fejl i RAG kan opstå allerede ved indlæsning: Tekst fra en PDF kan komme ud i forkert rækkefølge, en tabel kan miste sin sammenhæng, eller et tekststykke kan miste oplysninger om kilden. Ved retrieval kan det rigtige stykke ligge under grænsen for de hentede resultater eller blive sorteret fra af et filter. Først derefter kan svartrinnet overse en god passage eller tilføje en påstand, materialet ikke støtter.

Hvis disse fejl især ligger før svargenereringen, passer LlamaIndex' dokumenter, nodes, indeks og query engine til et arbejde med datagrundlaget. En ingestion pipeline giver adgang til at ændre opdeling, metadata og embeddings uden at gøre hele svarforløbet til en agent. Hvis de rigtige passager derimod bliver fundet, men systemet vælger forkert værktøj eller fortsætter, når det burde stoppe, ligger problemet i kontrolforløbet.

LangChain giver retrieval en tydelig plads som komponent ved siden af andre værktøjer. Når beslutningerne skal kunne forgrenes, gentages eller standses på bestemte punkter, kan samme løsning udtrykkes mere direkte med LangGraph-primitiver. LlamaIndex Workflows kan også orkestrere flere trin; det afgørende spørgsmål er, om teamet helst vil eje et eksplicit agentforløb eller holde det tæt på data- og query-abstraktionerne.

Valget ved tre typer krav

Datatung retrieval: Begynd med LlamaIndex, når det meste arbejde ligger i dokumentindlæsning, opdeling, indeksering og forbedring af fund. Dets højniveauvej giver en hurtig prototype, mens ingestion pipeline gør de skjulte valg til konkrete indstillinger, når materialet bliver mere krævende.
Komplekse agentforløb: Begynd med LangChain, hvis retrieval skal kobles til flere værktøjer. Brug LangGraph direkte, når forgreninger, gentagelser og kontrolpunkter skal være eksplicitte. LlamaIndex Workflows er et reelt alternativ, hvis agentforløbet allerede er tæt bundet til dets indeks og query engines.
Lavniveaukontrol: Vælg efter fejlstedet. Ved dårlige fund er styring af indlæsning, nodes og retriever vigtigst; ved forkerte værktøjsvalg er synlig routing og tilstand vigtigst. Begge frameworks tilbyder komponenter under deres bekvemme standardforløb, så kontrollen behøver ikke koste et skift.

En beslutning om vedligeholdelse følger af samme skel. Når dokumenterne ændres ofte, skal indlæsning og indeks kunne justeres uden at forstyrre svarforløbet. Når arbejdsgangen ændres ofte, skal værktøjsvalg og stopregler kunne ændres uden at bygge dokumentindekset om. Det er den slags arbejde, som bør afgøre valget, når overheadforskellen i den relevante opsætning er lille.

Læs også: