Pour le RAG, la question n’est pas quel framework possède le plus de connecteurs. Il faut déterminer lequel rend votre pipeline d’ingestion, de retrieval, de génération et d’évaluation le plus explicite pour l’équipe qui l’exploitera.
Ingestion et indexation
LlamaIndex propose un vocabulaire très centré sur les documents, nœuds, index et moteurs de requête. LangChain expose des loaders, splitters, embeddings, vector stores et retrievers modulaires. Comparez les formats de métadonnées et la stratégie de mise à jour, pas seulement le premier exemple.
Retrieval et orchestration
LangChain facilite l’intégration du retriever dans une chaîne, un agent ou un graphe LangGraph. LlamaIndex fournit des abstractions riches autour des query engines et retrievers. Pour un RAG fixe, les deux conviennent; pour un workflow agentique, évaluez la lisibilité des branches et des outils.
Évaluation et observabilité
Le framework ne dispense pas de mesurer la pertinence des documents, la fidélité de la réponse, la latence et le coût. Vérifiez l’intégration avec votre système de traces et la possibilité d’extraire les étapes intermédiaires.
Faire un choix reproductible
Construisez le même mini-corpus, les mêmes dix questions et les mêmes métriques dans les deux solutions. Notez la quantité de code spécifique, la facilité de diagnostic et l’impact d’une mise à jour. Choisissez ensuite selon le coût d’exploitation total.
Checklist avant mise en production
- Valider les entrées, les sorties et les permissions des outils.
- Tester les erreurs du fournisseur, les délais d’attente et les limites de coût.
- Ajouter des traces sans enregistrer de secrets ni de données personnelles inutiles.
- Mesurer la qualité sur un jeu de cas représentatifs avant chaque évolution.
Questions fréquentes
Quel framework choisir pour un premier RAG ?
Celui que l’équipe pourra tester et maintenir. Un prototype comparatif sur vos documents est plus fiable qu’un choix abstrait.
Peut-on réutiliser le même vector store ?
Souvent oui, via les intégrations disponibles, à condition de conserver le même modèle d’embedding, le même schéma de métadonnées et les mêmes règles d’accès.