Framework de desarrollo de aplicaciones LLM
Framework LLM conectado a datos
| Categoría | LangChain | LlamaIndex |
|---|---|---|
| Rendimiento | 7/10 | 8/10 |
| Facilidad de aprendizaje | 6/10 | 7/10 |
| Ecosistema | 9/10 | 7/10 |
| Comunidad | 9/10 | 7/10 |
| Mercado laboral | 8/10 | 6/10 |
| A prueba de futuro | 7/10 | 8/10 |
# LangChain — pipeline RAG (Python)
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
# Crear el almacén vectorial
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings)
# Cadena RAG
llm = ChatAnthropic(model="claude-opus-4-7")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5}),
return_source_documents=True
)
result = qa_chain.invoke({"query": "¿Cuál es la política de la empresa?"})
print(result["result"])
print("Fuentes:", [doc.metadata for doc in result["source_documents"]])# LlamaIndex — sistema de preguntas y respuestas basado en documentos
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms.anthropic import Anthropic
from llama_index.core import Settings
# Configurar el LLM
Settings.llm = Anthropic(model="claude-opus-4-7")
# Cargar e indexar los documentos
documents = SimpleDirectoryReader("./docs").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# Motor de consultas
query_engine = index.as_query_engine(
similarity_top_k=5,
response_mode="tree_summarize"
)
response = query_engine.query(
"¿Cuáles son los derechos del usuario según el RGPD?"
)
print(response)
print("Nodos fuente:", response.source_nodes)Para un ecosistema amplio de herramientas y escenarios multiagente, LangChain; para RAG en profundidad y aplicaciones de consulta de documentos, LlamaIndex es una elección más potente. En proyectos complejos, usar ambos juntos también es un enfoque habitual.
Solicita una consultoría gratuitaLlamaIndex se diseñó con RAG como su caso de uso principal — ofrece un control mucho más fino sobre las estrategias de chunking, los tipos de índice y los modos de consulta. Para RAG simple, LangChain es suficiente; para el procesamiento complejo de documentos, LlamaIndex destaca.