.png)
Prêt pour le RGPD
Voir le rapport
Prêt pour SOC2
Voir le rapport
[email protected]
Discord
LinkedIn
Facebook
Instagram
Youtube
.svg){kind=icon}
Reddit
LangChaîne et la LamaIndex sont deux cadres de premier plan en matière de génération augmentée de récupération (RAG), chacun répondant à des besoins d'entreprise distincts. LangChaîne excelle dans l'orchestration de flux de travail d'IA multi-étapes grâce à son architecture modulaire, tandis que LlamaIndex se concentre sur l'optimisation de l'indexation et de la recherche de documents. En 2025, LlamaIndex a obtenu un Augmentation de 35 % de la précision de récupération, ce qui en fait un choix de premier ordre pour les applications gourmandes en documents. Parallèlement, LangChain a introduit LangGraph, améliorant le contrôle du flux de travail pour les tâches de raisonnement complexes.
Pour les entreprises, le choix dépend des priorités : LangChain excelle dans les flux de travail d'IA dynamiques comme l'automatisation du service client, tandis que LlamaIndex est mieux adapté aux applications nécessitant récupération rapide et précise des documents, comme la recherche juridique ou la documentation technique. Alternativement, Laténode offre une plate-forme visuelle unifiée qui combine les atouts des deux, réduisant le temps de développement de 35 % et augmentant la précision de récupération de 40 %.
Choisir le bon outil peut optimiser les opérations, réduire les coûts et améliorer l'efficacité. Voyons comment ces frameworks se comparent et quand les utiliser.
LangChain est un framework polyvalent conçu pour simplifier le développement de flux de travail d'IA avancésSa conception modulaire permet aux développeurs de lier plusieurs composants, permettant un raisonnement complexe en plusieurs étapes et une collaboration transparente entre les agents d'IA.
LangChain repose sur une architecture basée sur des chaînes pour connecter différents composants d'IA. Cette conception est particulièrement efficace pour gérer des flux de travail complexes où plusieurs agents d'IA collaborent pour relever des défis métier. Les développeurs peuvent intégrer des modèles de langage, des systèmes de mémoire et des outils externes dans des applications unifiées, créant ainsi des solutions adaptées à des besoins spécifiques.
L'une de ses fonctionnalités les plus remarquables est sa robuste intégration d'API et ses capacités d'appel d'outils. LangChain permet aux agents IA d'effectuer diverses tâches, telles que l'interrogation de bases de données, l'envoi d'e-mails ou la mise à jour d'enregistrements CRM. L'écosystème du framework prend en charge les connexions aux bases de données, aux API web et aux logiciels d'entreprise, ce qui en fait un outil puissant pour l'automatisation des activités.
La gestion de la mémoire est un autre élément clé des fonctionnalités de LangChain. Le framework propose différents types de mémoire, tels que des tampons de conversation, une mémoire d'entité et des graphes de connaissances, pour préserver le contexte lors d'interactions prolongées. Cela permet aux agents IA de gérer des conversations complexes à plusieurs tours tout en conservant les informations pertinentes des échanges précédents.
LangChain propose également un framework d'agents flexible, prenant en charge des modèles de raisonnement tels que les agents ReAct, Plan-and-Execute et Self-Ask. Ces agents peuvent décider dynamiquement des outils à utiliser et de la manière d'aborder des problèmes spécifiques, ce qui rend le framework adaptable à divers scénarios métier.
Les mises à jour de 2025 ont introduit plusieurs améliorations visant à optimiser l'orchestration des flux de travail et la convivialité en entreprise. Un ajout majeur est LangGraph, un moteur d'exécution conçu pour offrir un meilleur contrôle des workflows multi-agents. Cette nouvelle fonctionnalité résout les défis liés à la gestion de la logique de branchement et des chemins d'exécution conditionnels, essentiels aux applications d'entreprise.
Les capacités de raisonnement agentique ont également été améliorées. Le framework intègre désormais des mécanismes avancés de gestion des erreurs, permettant aux agents de retenter les opérations ayant échoué, de changer de stratégie lorsque les premières tentatives échouent et d'enregistrer des informations détaillées pour le débogage. Ces améliorations réduisent le recours aux interventions manuelles, notamment dans les applications de génération augmentée par récupération (RAG), améliorant ainsi l'efficacité des systèmes d'IA de production.
Un autre point fort de la mise à jour est l’intégration simplifiée avec les principales plateformes d’entreprise telles que Salesforce, Microsoft 365 AWSCela simplifie le processus de connexion de LangChain aux systèmes d’entreprise existants, accélérant ainsi les délais de développement des applications d’entreprise.
L'amélioration des performances a également été au cœur des préoccupations de la version 2025. Le framework intègre désormais des mécanismes de mise en cache optimisés et une charge mémoire réduite, répondant ainsi aux préoccupations d'évolutivité des applications à haut volume et à exécution longue. Ces mises à jour positionnent LangChain comme un outil puissant pour les environnements d'entreprise exigeants.
LangChain excelle dans les scénarios où plusieurs agents IA doivent collaborer pour automatiser les processus métier. Par exemple, dans le cadre de l'automatisation du service client, un agent peut analyser le ressenti client, un autre récupérer les informations pertinentes sur les produits, et un troisième élaborer des réponses personnalisées. L'orchestration de LangChain garantit une collaboration efficace entre ces agents.
Les workflows impliquant des arbres de décision complexes, tels que la révision de documents juridiques, les contrôles de conformité financière ou les processus d'approbation en plusieurs étapes, peuvent bénéficier de la capacité de LangChain à gérer les chemins d'exécution conditionnels. Cela en fait une solution idéale pour les secteurs nécessitant une automatisation structurée et basée sur des règles.
Dans les projets d'intégration d'entreprise, l'écosystème d'outils et les fonctionnalités API de LangChain permettent une interaction fluide avec les systèmes métier existants. Par exemple, la lecture de données depuis des bases de données, la mise à jour d'enregistrements sur plusieurs plateformes et le déclenchement de workflows dans des outils comme Salesforce ou Microsoft 365.
Pour les tâches de recherche et d'analyse, l'architecture basée sur les agents de LangChain prend en charge la collecte et la synthèse itératives d'informations. Les agents peuvent collecter et analyser systématiquement les données, produisant ainsi des rapports ou des analyses détaillés. Ces fonctionnalités soulignent la capacité de LangChain à gérer des processus complexes en plusieurs étapes dans une variété de secteurs et de cas d'utilisation.
LlamaIndex est une plateforme conçue pour transformer des données non structurées en bases de connaissances bien organisées et consultables. Elle y parvient grâce à des techniques avancées d'indexation et de recherche, se distinguant par sa concentration sur les flux de travail impliquant de nombreux documents, contrairement aux frameworks d'IA plus larges.
L'un des atouts majeurs de LlamaIndex réside dans sa capacité à traiter une large gamme de formats de documents, tels que les PDF, les fichiers Word, les feuilles de calcul et les pages web. Ses pipelines d'ingestion de données extraient automatiquement le texte tout en préservant la structure des documents, ce qui est essentiel pour une récupération précise, notamment lors de la comparaison de données en 2025 et au-delà.
Le framework propose plusieurs stratégies d'indexation pour organiser efficacement l'information. Par exemple, l'indexation vectorielle génère des intégrations sémantiques pour capturer le sens des documents, tandis que l'indexation hiérarchique conserve la structure et les relations au sein des données. De plus, l'indexation par mots-clés permet une correspondance précise des termes, offrant ainsi aux développeurs une certaine flexibilité dans la conception de leurs bases de connaissances.
L'optimisation des requêtes est un autre domaine dans lequel LlamaIndex brille, en particulier dans le différence entre langchain et llamaindexSes moteurs de requête décomposent les questions complexes, récupèrent les données pertinentes de multiples sources et synthétisent des réponses cohérentes. Grâce à une planification avancée des requêtes, le système sélectionne la stratégie de récupération la plus efficace en fonction de la complexité de la question et des données disponibles.
LlamaIndex va au-delà des simples recherches de similarité grâce à ses mécanismes de recherche. Il combine des approches sémantiques et par mots-clés pour une recherche hybride, utilise des algorithmes de reclassement pour améliorer la pertinence des résultats et applique un filtrage contextuel pour prendre en compte les relations entre les documents. Ces fonctionnalités le rendent particulièrement efficace pour les applications où la précision est essentielle à l'expérience utilisateur.
Les capacités de gestion de la mémoire et du contexte du framework garantissent une gestion efficace de l'historique des conversations et des collections de documents volumineux. Le contexte est préservé entre plusieurs requêtes, évitant ainsi une surcharge d'informations inutile et garantissant des réponses ciblées et pertinentes.
Les mises à jour de 2025 ont apporté plusieurs avancées, améliorant considérablement la vitesse de traitement des documents et la précision de leur recherche. Des algorithmes d'analyse optimisés gèrent désormais plus efficacement les mises en page complexes des documents, tels que les tableaux, les graphiques et les formats multicolonnes. Ces mises à jour résolvent les problèmes qui entravaient auparavant le traitement automatisé et ouvrent la voie à des innovations dans le raisonnement multidocument.
L’un des ajouts les plus notables est le Agent multi-documents Système. Cette fonctionnalité permet au framework de traiter simultanément plusieurs collections de documents, ce qui le rend idéal pour les entreprises gérant des informations réparties entre différents services et bases de connaissances. Le système conserve le contexte même lors du passage d'une collection à l'autre, garantissant ainsi des réponses complètes et cohérentes.
Une autre amélioration majeure réside dans la précision de la recherche. Grâce à l'introduction de nouveaux modèles d'intégration et d'algorithmes de reclassement, LlamaIndex a enregistré une amélioration de 35 % de sa précision par rapport aux versions précédentes. Ce gain est particulièrement important pour les contenus techniques et spécifiques à un domaine, faisant de ce framework un choix judicieux pour les environnements d'entreprise où la précision est essentielle.
Le framework utilise désormais des stratégies avancées de segmentation pour améliorer les performances de recherche sans perte de contexte. Ces algorithmes intelligents identifient les limites naturelles des documents, préservent la cohérence des paragraphes et préservent les références croisées entre les sections, garantissant ainsi que les réponses restent fidèles à l'intention du document d'origine.
De plus, LlamaIndex prend désormais en charge l'intégration en temps réel avec les API, les bases de données et le contenu en streaming. Cela garantit que les bases de connaissances restent à jour avec les informations actuelles, remédiant ainsi à une limitation courante des systèmes de documents statiques.
Grâce à ses fonctionnalités améliorées, LlamaIndex s'avère précieux dans divers scénarios où la récupération précise de documents est essentielle au succès.
Pour ceux qui cherchent à rationaliser les flux de travail liés aux documents et à l'IA, Laténode offre une solution complémentaire. En combinant raisonnement général et recherche spécialisée, Latenode permet la création de workflows sophistiqués avec des composants visuels, facilitant ainsi la gestion et l'automatisation des processus lourds en documents.
Un benchmark récent a révélé que LlamaIndex permet une récupération de documents 40 % plus rapide que LangChain. Cependant, le choix de l'outil le plus adapté dépend en fin de compte des besoins spécifiques de votre projet. 1.
En comparant LangChaîne et la LamaIndex Dans le contexte des applications RAG 2025, il est clair qu'elles répondent à des priorités différentes. LangChain est un framework hautement flexible conçu pour la création de workflows LLM complexes. Il excelle dans l'enchaînement de tâches multiples, l'intégration d'outils externes et la gestion de la mémoire conversationnelle. De son côté, LlamaIndex est conçu pour l'indexation et la récupération de données structurées et non structurées, ce qui en fait un choix judicieux pour l'optimisation des workflows RAG. 14.
| Fonctionnalité | LangChaîne | LamaIndex |
|---|---|---|
| Objectif principal | Workflows en plusieurs étapes et orchestration des agents | Optimisation de l'indexation et de la recherche de documents |
| Prise en charge des formats de données | Formats standards avec analyseurs personnalisés | Plus de 160 formats de données prêts à l'emploi 3 |
| Vitesse de récupération | Performance standard | Récupération 40 % plus rapide que LangChain 1 |
| Courbe d'apprentissage | Plus raide grâce à la modularité et à la flexibilité 25 | Configuration plus douce et plus structurée pour RAG 25 |
| Gestion de la mémoire | Gestion des conversations à plusieurs tours | Relations entre documents sensibles au contexte |
| Capacités d'intégration | API étendues, bases de données, outils externes 135 | Ingestion efficace des données |
Les différences architecturales entre les deux frameworks sont évidentes dans leurs cas d'utilisation. LlamaIndex intègre des moteurs de requête, des routeurs et des unités de fusion, facilitant ainsi la configuration des workflows RAG. LangChain, quant à lui, excelle dans les projets allant au-delà de RAG, notamment ceux nécessitant des systèmes de raisonnement complexes ou des conceptions multi-agents. 1.
La modularité de LangChain est particulièrement utile pour la création de chatbots, d'assistants virtuels ou de toute application nécessitant des conversations multi-tours et une gestion de la mémoire. Son intégration aux API, bases de données et outils externes en fait un choix polyvalent pour les projets exigeant un haut niveau de personnalisation et de contrôle. 125.
LlamaIndex, quant à lui, se distingue par sa capacité à récupérer rapidement et précisément des documents. Il constitue ainsi une solution incontournable pour les bases de connaissances d'entreprise, les systèmes de questions-réponses documentaires et la recherche sémantique sur de grands ensembles de données. Ses processus d'ingestion de données simplifiés sont particulièrement utiles dans les environnements aux sources de données diversifiées, comme les domaines juridique, médical ou financier. 123.
Le choix entre ces cadres dépend en fin de compte de la complexité et des exigences fondamentales de votre projet.
Latenode offre une alternative à ceux qui recherchent une solution unifiée. Son environnement de développement visuel permet aux équipes de créer des workflows combinant les capacités de raisonnement de LangChain et l'efficacité de récupération de LlamaIndex. Cette approche simplifie le processus de développement tout en offrant les avantages des deux frameworks.
Au-delà des fonctionnalités, le prix joue également un rôle dans la prise de décision. LangChain est une bibliothèque open source sous licence MIT, disponible gratuitement. Des plateformes complémentaires comme LangSmith et LangGraph proposent des niveaux gratuits et payants 4. LlamaIndex, quant à lui, fonctionne selon un modèle de tarification à l'utilisation, avec une offre gratuite comprenant 1,000 2025 crédits quotidiens et une extension pour des besoins plus importants. Ces structures tarifaires, associées à leurs indicateurs de performance respectifs, permettent de définir le meilleur choix pour les projets RAG en XNUMX.
Des benchmarks récents de 2025 révèlent que les workflows RAG créés avec Latenode atteignent des temps de déploiement 35 % plus rapides et offrent une précision de récupération 40 % supérieure par rapport aux implémentations autonomes utilisant LangChain ou LlamaIndex 6.
Latenode élimine le besoin de choisir entre raisonnement général et recherche spécialisée en proposant une plateforme permettant aux équipes de créer des workflows avancés d'IA documentaire. Grâce à son interface visuelle, Latenode gère à la fois le raisonnement et la recherche de manière fluide, réduisant ainsi les obstacles techniques souvent associés aux projets RAG traditionnels.
Latenode combine les atouts des capacités de raisonnement de LangChain et de la puissante indexation de documents de LlamaIndex, permettant aux utilisateurs de concevoir visuellement des workflows intégrant les deux. Cette approche unifiée permet aux développeurs de créer des pipelines RAG combinant logique multi-étapes et recherche sémantique haute performance, le tout sans codage manuel ni contraintes spécifiques au framework.
La plateforme propose des outils de glisser-déposer, des modules d'IA intégrés et des aperçus de flux de données en temps réel. Ces outils permettent de concevoir, tester et déployer des workflows RAG sans écrire de code. Les utilisateurs peuvent connecter visuellement les sources de données, les moteurs de recherche et les agents de raisonnement, simplifiant ainsi le processus de développement pour les équipes techniques et non techniques.
Par exemple, un workflow Latenode classique peut traiter des milliers de documents d'entreprise, appliquer l'indexation sémantique pour une récupération rapide et utiliser des agents de raisonnement pour répondre à des questions métier complexes. Un utilisateur peut configurer un pipeline pour récupérer les documents de politique pertinents et générer des synthèses de conformité à l'aide d'un modèle de langage étendu, le tout via l'interface visuelle intuitive de Latenode.
Ce processus de développement simplifié est pris en charge par une gamme de fonctionnalités RAG avancées qui améliorent à la fois la vitesse et l'efficacité.
Latenode comprend des outils d'analyse documentaire, de recherche sémantique, de récupération contextuelle et de raisonnement automatisé. Ces fonctionnalités sont accessibles via des composants visuels, permettant le prototypage et le déploiement rapides de workflows d'intelligence documentaire sans nécessiter une expertise approfondie des frameworks d'IA. La plateforme propose également des tableaux de bord de surveillance et d'analyse, offrant des informations exploitables sur les performances et la précision des workflows.
Les options d'intégration sont nombreuses, avec prise en charge des bases de données, du stockage cloud, des API et des principaux services d'IA. Cette flexibilité permet aux entreprises de connecter des données propriétaires, des bases de connaissances externes et plusieurs modèles de langages complexes, garantissant ainsi l'adaptabilité des flux de travail à l'évolution des sources de données ou des modèles d'IA.
Latenode permet d'automatiser les tâches lourdes en documents, comme l'analyse des contrats, le support client et le suivi de la conformité. En orchestrant la récupération et le raisonnement de manière visuelle, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire les tâches manuelles et prendre des décisions plus judicieuses.
Latenode s'appuie sur les atouts de LangChain et de LlamaIndex tout en relevant des défis communs. Sa plateforme visuelle élimine les complexités de codage, réduisant ainsi les coûts de développement et les délais de mise sur le marché. Cette approche améliore également la collaboration entre les équipes et optimise l'efficacité opérationnelle.
Avec un modèle tarifaire évolutif adapté aux entreprises américaines, Latenode s'adresse aussi bien aux petites équipes qu'aux grandes organisations. Son architecture cloud native garantit la conformité aux normes américaines de confidentialité des données, ce qui en fait un choix fiable pour les entreprises de toutes tailles.
Lorsque les équipes comparent les frameworks, elles constatent souvent que les outils visuels de Latenode permettent un développement RAG plus rapide et une maintenance plus facile que LangChain ou LlamaIndex seuls. De plus, Latenode conserve la flexibilité nécessaire pour s'intégrer à ces frameworks si nécessaire. En combinant les atouts de LangChain et de LlamaIndex, Latenode simplifie le développement de workflows RAG avancés, les rendant accessibles aux équipes sans nécessiter d'expertise technique approfondie.
Le choix du framework RAG (Retrieval-Augmented Generation) adapté en 2025 dépend de l'expertise de votre équipe, des exigences du projet et des objectifs d'évolutivité. Chaque framework offre des avantages distincts, et Latenode se distingue par sa solution unifiée combinant les atouts des approches traditionnelles. Voici un aperçu des meilleurs choix entre LangChain, LlamaIndex ou Latenode pour répondre aux besoins spécifiques de votre projet.
LangChain brille dans les projets qui exigent chaînes de raisonnement complexes et des workflows d'IA multi-étapes. Si votre objectif est de créer des agents autonomes capables de prendre des décisions, d'interagir avec plusieurs API et de gérer des flux conversationnels dynamiques, LangChain offre la flexibilité nécessaire à ces tâches complexes.
Ce framework est particulièrement adapté aux équipes composées de développeurs expérimentés et capables de naviguer dans son écosystème modulaire. Sa capacité à orchestrer différents modèles et outils d'IA au sein d'un même workflow en fait un excellent choix pour les applications d'entreprise nécessitant une logique et une prise de décision avancées.
LangChain est également un concurrent sérieux pour applications expérimentales de l'IA où les exigences sont susceptibles d'évoluer. Son vaste écosystème d'intégration permet aux développeurs de prototyper rapidement et de s'adapter à l'évolution des besoins métier sans remanier l'architecture.
LlamaIndex est la solution idéale pour les projets axés sur le traitement et la récupération de grands volumes de données structurées et non structurées. Si vous vous concentrez sur la création de bases de connaissances, de systèmes de recherche ou de plateformes de questions-réponses, les capacités d'indexation spécialisées de LlamaIndex offrent des performances fiables et efficaces.
Ce cadre est idéal lorsque précision de la récupération et performances des requêtes sont des priorités absolues. Ses fonctionnalités de recherche sémantique et de récupération contextuelle le rendent précieux pour des applications telles que la recherche juridique, la documentation technique et les systèmes de support client où la précision et la rapidité sont essentielles.
LlamaIndex s'adresse également aux équipes à la recherche d'un outil simplifié et spécialisé plutôt qu'un framework à usage général. En se concentrant sur le traitement et la recherche de documents, il simplifie le développement RAG pour les projets où ces fonctionnalités sont au cœur de ses préoccupations.
Latenode propose une approche unifiée et sans code des workflows RAG, combinant les atouts de LangChain et de LlamaIndex. C'est un excellent choix pour les équipes souhaitant bénéficier de fonctionnalités RAG avancées sans avoir à gérer la complexité de plusieurs frameworks.
Cette plateforme est particulièrement bénéfique pour équipes inter-fonctionnelles, favorisant la collaboration entre utilisateurs métier et développeurs. L'interface visuelle de Latenode simplifie le prototypage et le déploiement, tout en permettant l'intégration de code personnalisé si nécessaire.
Latenode est idéal pour les scénarios où un déploiement rapide est crucial, offrant une solution complète avec des intégrations poussées et un accès à divers modèles d'IA. Son modèle tarifaire, à partir de 19 $/mois pour 5,000 XNUMX crédits d'exécution, est accessible aussi bien aux petites équipes qu'aux grandes entreprises qui développent leurs activités d'IA.
Pour les entreprises américaines axées sur conformité et propriété des donnéesLes options d'auto-hébergement et les fonctionnalités de sécurité intégrées de Latenode répondent aux préoccupations liées à la gestion de plusieurs frameworks tout en garantissant le respect des normes de confidentialité des données. Cela en fait un choix fiable pour les organisations qui privilégient des implémentations d'IA sécurisées et efficaces.
LangChain est un framework conçu pour gérer des workflows d'IA complexes, ce qui en fait un choix incontournable pour les tâches impliquant un raisonnement en plusieurs étapes ou la gestion d'agents dans des opérations complexes. Son adaptabilité le rend idéal pour les projets nécessitant une personnalisation poussée et un large éventail de fonctionnalités d'IA.
D'autre part, LamaIndex se concentre sur l'indexation et la récupération efficaces des données. Il excelle dans la gestion précise de collections de documents volumineuses, ce qui en fait une excellente option pour des tâches telles que la gestion des connaissances ou les opérations impliquant un volume important de documents.
En résumé, LangChain est idéal pour créer des systèmes d’IA polyvalents et multifonctionnels, tandis que LlamaIndex est mieux adapté aux scénarios exigeant un accès rapide et précis à de grands ensembles de données, tels que des bases de connaissances d’entreprise ou des applications axées sur la recherche.
Latenode combine les fonctionnalités de LangChain et de LlamaIndex au sein d'une plateforme unique et intuitive, conçue pour optimiser le développement de workflows de génération augmentée de données (RAG). En combinant les fonctionnalités d'agent IA dynamique de LangChain avec les puissantes fonctionnalités d'indexation et de récupération de données de LlamaIndex, les utilisateurs peuvent créer des workflows IA de documents sophistiqués sans compétences techniques approfondies.
Grâce à son interface de développement visuelle, Latenode simplifie le processus de création, de déploiement et de gestion des applications RAG. Cette approche intégrée permet aux équipes de gérer à la fois des tâches de raisonnement avancées et une récupération efficace des données, accélérant ainsi l'exécution des projets tout en réduisant la complexité technique.
Latenode se distingue comme un plateforme visuelle à faible code Conçu pour simplifier la création de workflows avancés d'IA documentaire, ce logiciel est idéal pour les projets de génération augmentée de données (RAG). En intégrant les puissantes capacités d'IA de LangChain à la récupération de données efficace offerte par LlamaIndex, Latenode permet aux équipes de se concentrer sur la création de solutions sans nécessiter d'expertise technique approfondie.
Pour ceux qui cherchent à développer des applications RAG sophistiquées sans naviguer dans les complexités de plusieurs frameworks, Latenode fournit un solution simplifiée tout-en-unIl prend en charge un développement plus rapide, une maintenance plus facile et une intégration flexible, ce qui en fait une option idéale pour les entreprises souhaitant améliorer leurs flux de travail et obtenir des résultats efficacement, sans sacrifier les fonctionnalités ou les performances.
Échanger des applications
Application 1
Application 2
Étape 1 : Choisir un déclencheur
Étape 2 : Choisissez une action
Pas besoin de carte de crédit
Sans restriction
