LangChain vs LlamaIndex: cual elegir para tu proyecto de IA

Dos frameworks, dos filosofias

LangChain y LlamaIndex son los dos frameworks más populares para construir aplicaciones con LLMs. Pero tienen enfoques diferentes: LangChain es un framework general para orquestar LLMs, mientras que LlamaIndex esta especializado en RAG.

LangChain: el framework general

LangChain cubre todo: chat models, prompt templates, chains, memoria, agentes, tools y RAG. Su fortaleza es la versatilidad: puedes construir casi cualquier aplicación LLM con LangChain.

LCEL (el operador pipe |) permite componer chains de forma elegante: prompt | model | parser.

Debilidad: cambia de API frecuentemente. Código de hace 6 meses puede no compilar.

LlamaIndex: el especialista en RAG

LlamaIndex (antes GPT-Index) esta optimizado para un caso de uso: conectar LLMs con tus datos. Ofrece abstracciones de alto nivel para indexar documentos, crear queries complejas y gestionar la recuperacion.

Fortaleza: RAG avanzado con menos código. Sub-question query engine, multi-document agents, hierarchical indexing.

Debilidad: menos versatil fuera de RAG.

Comparativa directa

RAG básico: ambos lo hacen bien. LlamaIndex con menos lineas. LangChain con más control.

RAG avanzado: LlamaIndex gana. Sub-queries, re-ranking, hierarchical retrieval son nativos.

Agentes: LangChain + LangGraph gana. Estado persistente, HITL, ciclos, subgraphs.

Memoria: LangChain tiene más opciones (buffer, summary, window).

Estabilidad API: LlamaIndex es más estable entre versiones.

Cuando elegir cada uno

Elige LlamaIndex si: tu caso es principalmente RAG, necesitas queries complejas sobre documentos, quieres menos código.

Elige LangChain si: necesitas agentes, tools, memoria, o combinas multiples funcionalidades. Es el "Django" de las apps LLM.

Elige SDK directo si: tu caso es simple (llamada API + parser). No necesitas un framework.