LangChain vs. LlamaIndex: Nên chọn framework nào để bắt đầu sự nghiệp AI Engineer?

[AI Hunter]

Bạn muốn xây dựng một ứng dụng AI. Bạn lên Google tìm kiếm và thấy hai cái tên thống trị: **LangChain** và **LlamaIndex**.
Cả hai đều miễn phí, đều dùng Python, đều hỗ trợ RAG. Vậy sự khác biệt là gì?

1. Triết lý thiết kế​

LangChain: "Kẻ kết nối vạn vật" (The Orchestrator)
LangChain tập trung vào việc kết nối. Nó giúp bạn ghép nối LLM với Prompt, với Memory, với Tool A, Tool B thành một chuỗi (Chain) logic.
* Thế mạnh: Xây dựng Chatbot đa năng, AI Agent tự hành động, xử lý logic phức tạp.
* Điểm yếu: Code khá trừu tượng (Abstraction hell), khó debug nếu chain quá dài.

LlamaIndex: "Chuyên gia dữ liệu" (The Data Framework)
LlamaIndex (trước đây là GPT Index) tập trung vào Dữ liệu. Nó coi LLM chỉ là công cụ xử lý, còn dữ liệu của bạn mới là vua. Nhiệm vụ của nó là nạp (Ingest), đánh chỉ mục (Index) và truy xuất (Retrieve) dữ liệu một cách tối ưu nhất.
* Thế mạnh: RAG (Retrieval-Augmented Generation), xử lý file PDF/Excel khổng lồ, query dữ liệu có cấu trúc.
* Điểm yếu: Ít linh hoạt hơn trong việc tạo các Agent phức tạp so với LangChain (dù đang cải thiện).

2. So sánh qua Code (Bài toán RAG cơ bản)​

Hãy xem cách 2 framework này giải quyết cùng một bài toán: "Đọc file `data.txt` và trả lời câu hỏi dựa trên đó."

Code bằng LlamaIndex (Cực gọn):
LlamaIndex được tối ưu hóa tận răng cho việc này. Chỉ cần 5 dòng code.

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 1. Đọc dữ liệu & Tạo Index (Tự động chunking, embedding)
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 2. Tạo Engine truy vấn
query_engine = index.as_query_engine()

# 3. Hỏi
response = query_engine.query("Tác giả cuốn sách là ai?")
print(response)

Code bằng LangChain (Chi tiết hơn):
LangChain bắt bạn phải tự định nghĩa từng bước: Chia nhỏ văn bản (Splitter), chọn loại Embedding, chọn Vector Store...

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA

# 1. Load và Chia nhỏ văn bản
loader = TextLoader("data.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 2. Tạo Vector Store
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 3. Tạo Chain
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=db.as_retriever()
)

# 4. Hỏi
print(qa.run("Tác giả cuốn sách là ai?"))

Nhận xét: LlamaIndex tự động hóa rất nhiều bước ngầm (Magic). LangChain cho bạn quyền kiểm soát (Control) từng tí một.

3. Bảng quyết định chọn Framework​

Nhu cầu của bạn	Nên chọn	Lý do
Xây dựng Chatbot hỏi đáp tài liệu (RAG)	LlamaIndex	Khả năng Indexing và Retrieval cực mạnh, hỗ trợ GraphRAG, Semantic Search tốt hơn.
Xây dựng AI Agent tự dùng tool (Search Web, API)	LangChain	Hệ sinh thái Tool phong phú, cơ chế ReAct Agent ổn định hơn.
Người mới bắt đầu (Beginner)	LlamaIndex	API cấp cao (High-level) dễ học, dễ chạy ra kết quả ngay.
Cần tùy biến sâu luồng chạy (Custom Flow)	LangGraph	(Một nhánh của LangChain) Giúp vẽ luồng xử lý phức tạp dạng đồ thị.

4. Lời khuyên thực chiến​

Trong thực tế, các Senior AI Engineer thường... dùng cả hai.
* Dùng **LlamaIndex** để quản lý dữ liệu, tìm kiếm tài liệu (Làm phần Backend Retrieval).
* Dùng **LangChain** để điều phối hội thoại, quản lý lịch sử chat và gọi Tool (Làm phần Frontend Logic).

Kết luận​

* Nếu bạn yêu thích Dữ liệu (Data Engineer): Học **LlamaIndex** trước.
* Nếu bạn yêu thích Ứng dụng (App Developer): Học **LangChain** trước.
Đừng quá lo lắng, vì khi đã giỏi một cái, việc học cái còn lại chỉ mất vài ngày.