LangChain / LlamaIndex: Frameworks für LLM-Anwendungen

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

LangChain und LlamaIndex sind die zwei meistgenutzten Python-Frameworks für den Aufbau von LLM-Anwendungen. Sie abstrahieren die Komplexität von LLM-Integrationen, Vektordatenbanken, Retrieval-Pipelines und Agenten-Systemen. Ohne diese Frameworks müsste jedes Team das Rad neu erfinden: API-Clients, Prompt-Templates, Chunking-Logik, Retrieval-Pipelines. LangChain ist breiter und flexibler, LlamaIndex ist spezialisierter auf RAG und Dokumenten-Retrieval – beide haben ihre Stärken.

LangChain und LlamaIndex sind die zwei dominanten Python-Frameworks für den Aufbau von LLM-Anwendungen. Sie abstrahieren die Komplexität von LLM-Integrationen, Vektordatenbanken, Retrieval-Pipelines und Agenten-Systemen. Statt alles von Grund auf zu bauen, nutzt man vorgefertigte Komponenten und Abstraktionen. LangChain ist breiter und flexibler, LlamaIndex ist spezialisierter auf RAG und Dokumenten-Retrieval.

LLMs allein können nur Text generieren. Frameworks wie LangChain und LlamaIndex verbinden LLMs mit der echten Welt: Datenbanken, APIs, Dokumente, Tools.

Der Unterschied:

Ohne Framework:  User → LLM → Antwort (nur aus Trainingswissen)
Mit Framework:   User → LLM → [Suche Dokumente] → [Rufe API auf] → Antwort

Wann welches Framework?

Aufgabe	Empfehlung
RAG-System bauen	LlamaIndex (spezialisiert, einfacher)
Agents mit Tools	LangChain (flexibler, mehr Features)
Einfacher LLM-Aufruf	Keins – API direkt nutzen
Komplexe Workflows	LangChain oder beide kombinieren

Praxis-Tipp: Für den Einstieg ist LlamaIndex oft einfacher. LangChain ist mächtiger, aber auch komplexer. Beide sind in Python und TypeScript verfügbar.

Technischer Deep Dive

LangChain Konzepte

Chains: Sequenz von Schritten (Prompt → LLM → Parser → Output)
Agents: LLM entscheidet selbst welche Tools es nutzt
Tools: Funktionen die der Agent aufrufen kann (Suche, Rechner, API)
Memory: Konversationsgedächtnis über mehrere Nachrichten

LlamaIndex Konzepte

Data Connectors: Daten aus 160+ Quellen laden (PDF, Notion, Slack, DB)
Index: Daten in suchbare Strukturen organisieren
Query Engine: Natürlichsprachige Abfragen auf den Index
Response Synthesizer: Antworten aus mehreren Chunks zusammensetzen

Wann was?

Aufgabe	LangChain	LlamaIndex
RAG	✅ Möglich	✅✅ Spezialisiert
Agents	✅✅ Stark	✅ Möglich
Tool Use	✅✅ Stark	✅ Möglich
Data Loading	✅ Basis	✅✅ 160+ Connectors

ANALOGIE

LangChain ist wie ein Baukasten für LLM-Workflows: Du steckst Bausteine zusammen (Prompt → Modell → Tool → Antwort). LlamaIndex ist wie ein Bibliothekar, der deine Dokumente so organisiert, dass das LLM sie optimal nutzen kann.

WICHTIGSTE PUNKTE

LangChain: Framework für Chains, Agents, Tool Use – der 'Schweizer Taschenmesser' für LLM-Apps

LlamaIndex: Spezialisiert auf RAG – Daten laden, indexieren, abfragen

Beide in Python und TypeScript/JavaScript verfügbar

ANWENDUNGSFÄLLE

RAG-Systeme

Dokumente indexieren und per LLM durchsuchbar machen

KI-Agents

Autonome Agents die Tools nutzen, planen und Aufgaben lösen

Chatbots

Konversations-Chatbots mit Gedächtnis und Datenbank-Anbindung

Data Pipelines

Dokumente laden, chunken, embedden und in Vektordatenbanken speichern

HÄUFIGE FRAGEN

LangChain oder LlamaIndex?

Für RAG: LlamaIndex ist fokussierter und einfacher. Für komplexe Agents und Workflows: LangChain ist flexibler. Beide können auch kombiniert werden.

Braucht man ein Framework?

Nicht unbedingt. Für einfache LLM-Aufrufe reicht die API direkt. Frameworks helfen bei komplexeren Anwendungen (RAG, Agents, Multi-Step Workflows) durch Abstraktion und Wiederverwendbarkeit.

Wie integriere ich LangChain mit LlamaIndex?

Um LangChain mit LlamaIndex zu integrieren, müssen Sie sicherstellen, dass beide Frameworks korrekt installiert sind und die benötigten Bibliotheken importiert werden. Anschließend können Sie LangChain verwenden, um Chains zu erstellen, die auf den Daten von LlamaIndex zugreifen.

Welche Vorteile bieten LangChain und LlamaIndex gegenüber anderen Frameworks?

LangChain und LlamaIndex bieten eine hohe Flexibilität und Modularität, die es Entwicklern ermöglicht, maßgeschneiderte Lösungen für LLM-Anwendungen zu erstellen. Sie unterstützen auch eine Vielzahl von Datenquellen und erleichtern die Implementierung von RAG-Strategien.

TOOLS & RESSOURCEN

LangChain

Framework für LLM-Anwendungen mit Chains, Agents und Tools

LlamaIndex

Data Framework für LLM-Anwendungen, spezialisiert auf RAG

LangSmith

Debugging, Testing und Monitoring für LangChain-Anwendungen

VERWANDTE BEGRIFFE

LLM Daten

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Eine Technik, die Large Language Models mit externen Wissensdatenbanken verbindet, um präzisere und faktenbasierte Antworten zu generieren.

LLM Praxis

Agent

Ein KI-System, das eigenständig Aufgaben plant, Entscheidungen trifft und Tools nutzt, um komplexe Ziele zu erreichen – über einfache Frage-Antwort-Interaktion hinaus.

LLM Praxis

Tool Use / Function Calling

Die Fähigkeit von Sprachmodellen, externe Werkzeuge und Funktionen aufzurufen – von Websuche über Code-Ausführung bis zu API-Aufrufen.

Daten LLM

Embeddings

Numerische Vektordarstellungen von Text, Bildern oder anderen Daten, die semantische Bedeutung in einem hochdimensionalen Raum abbilden.

Daten DevOps

Vektordatenbank

Eine spezialisierte Datenbank, die hochdimensionale Vektoren (Embeddings) speichert und effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglicht.

LLM Praxis

Chunking & Reranking

Zwei Schlüsseltechniken für RAG-Systeme: Chunking teilt Dokumente in suchbare Abschnitte, Reranking sortiert die Ergebnisse nach Relevanz.

LLM Praxis

Prompt Engineering

Die Kunst und Technik, Anweisungen für KI-Sprachmodelle so zu formulieren, dass sie optimale und zielgerichtete Ergebnisse liefern.