LlamaIndex（以前称为 GPT Index）是一个开源项目，它在 LLM 和外部数据源（如 API、PDF、SQL 等）之间提供一个简单的接口进行交互。它提了供结构化和非结构化数据的索引，有助于抽象出数据源之间的差异。它可以存储提示工程所需的上下文，处理当上下文窗口过大时的限制，并有助于在查询期间在成本和性能之间进行权衡。
LllamaIndex 以专用索引的形式提供独特的数据结构：
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向量存储索引：最常用，允许您回答对大型数据集的查询。
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树索引：对于总结文档集合很有用。
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列表索引：对于合成一个结合了多个数据源信息的答案很有用。
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关键字表索引：用于将查询路由到不同的数据源。
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结构化存储索引：对于结构化数据（例如 SQL 查询）很有用。
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知识图谱索引：对于构建知识图谱很有用。
LlamaIndex 还通过 LlamaHub 提供数据连接器，LlamaHub 是一个开源存储库，包含了各种数据加载器，如本地目录、Notion、Google Docs、Slack、Discord 等。
LlamaIndex的重点放在了Index上，也就是通过各种方式为文本建立索引，有通过LLM的，也有很多并非和LLM相关的。LangChain的重点在 Agent 和 Chain 上，也就是流程组合上。可以根据你的应用组合两个，如果你觉得问答效果不好，可以多研究一下LlamaIndex。如果你希望有更多外部工具或者复杂流程可以用，可以多研究一下LangChain。
尽管LlamaIndex和LangChain在它们的主要卖点上有很多重叠，即数据增强的摘要和问答，但它们也有一些区别。LangChain提供了更细粒度的控制，并覆盖了更广泛的用例。然而，LlamaIndex的一个很大的优势是能够创建层次化的索引，这在语料库增长到一定大小时非常有帮助。
总的来说，这两个有用的库都很新，还在发展阶段，每周或每月都会有比较大的更新。也许LangChain在不久的将来合并了LlamaIndex，提供了一个完整统一的解决方案。
