RAG项目用LangChain还是LlamaIndex？做知识库问答快纠结死了

扫描件多的话建议直接上LlamaIndex的Reader+元数据过滤，LangChain做这类杂文档重排确实容易绕晕。

说实话我跟你情况差不多，之前用LangChain搭到后面也是被那个抽象层搞得头大，尤其是多文档切分那步，调参调得想砸键盘。后来换LlamaIndex试了试，它的NodeParser和MetadataExtractor对杂格式PDF友好很多，扫描件配合OCR管道处理起来逻辑清晰不少，但迁移成本确实存在，你得重新学一套API习惯。关于向量库，我个人的经验是Chroma在中小规模文档上更省心，FAISS虽然快但索引管理得自己多写点代码，几百份文档这个量级两者性能差异基本感知不到，稳定性也都够。架构参考的话，其实不用太迷信社区项目，直接看LlamaIndex官方那个RAG starter模板就挺完整，或者LangChain的multi-vector retriever示例，关键是先把你那个扫描件OCR和表格解析的预处理流程固定下来，这步比框架选择重要得多。最后建议你别急着全量迁移，可以先用LlamaIndex写个小demo跑通你那批最复杂的PDF，对比下检索准确率再决定，毕竟代码结构乱不乱是次要的，能不能答得准才是核心。

别急着换，你这几百份混合格式的文档，迁移成本真不是小事。LangChain乱是乱在代码组织，但用LCEL重写一下QA链会清爽很多，重排这块可以自己接个Reranker，比换框架划算。LlamaIndex对索引结构确实更省心，尤其是表格和扫描件混合时，它的NodeParser能自动做更多预处理，不过你要是已经调通了，不如先拿十份文档做个小对比测测。Chroma和FAISS在这种规模下都够用，但FAISS对内存控制更稳，Chroma胜在能直接存metadata，看你更在意检索精度还是部署简单。参考项目的话，可以看看GitHub上ragflow或者quivr，比单纯框架demo完整不少。

说实话这俩我都折腾过，最后留在了LlamaIndex，倒不是说LangChain不行，主要是它把索引和检索逻辑拆得太开，几百份PDF切起来容易绕晕。你提到的扫描件和表格，LlamaIndex对非结构化数据的内置解析更省心，尤其是配合SimpleDirectoryReader能省掉不少预处理代码。存储这块我建议别纠结Chroma还是FAISS了，小规模QA直接上FAISS就行，轻量够用，Chroma的元数据过滤在你这个场景反而有点杀鸡用牛刀。想要参考项目的话，可以去GitHub搜下“rag-evaluator”或者LlamaIndex官方的“sec-insights”那个demo，结构很清晰，比你自己硬磕LangChain链式调用要直观得多。