以下是一个结合LangChain和LlamaIndex的联合开发案例集，涵盖从数据加载、索引构建、检索增强生成（RAG）到复杂工作流编排的典型场景。每个案例均提供核心代码逻辑和场景说明。
案例1：企业知识库问答系统
场景需求
•从企业内部文档（PDF/Word）中提取知识，构建智能问答系统。•支持多轮对话，记录历史上下文。
技术方案
•LlamaIndex：构建文档向量索引，实现高效语义检索。•LangChain：管理对话链，集成检索结果并调用LLM生成回答。
核心代码
from llama_index import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory # 1. LlamaIndex 构建索引 documents = SimpleDirectoryReader("./企业文档").load_data() index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=3) # 检索Top3相关片段 # 2. LangChain 设置对话链 memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True) qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=ChatOpenAI(temperature=0), retriever=retriever, memory=memory ) # 3. 多轮对话示例 result = qa_chain({"question": "公司年假政策是怎样的？"}) print(result["answer"]) result = qa_chain({"question": "最长可以申请多少天？"}) # 依赖记忆上下文 print(result["answer"])技术亮点
•LlamaIndex 实现语义检索，精准定位文档片段。•LangChain 的ConversationalRetrievalChain自动管理对话历史，避免重复检索。
案例2：自动化数据分析报告生成
场景需求
•从数据库和Excel中提取数据，自动生成分析报告。•支持自然语言查询（如“2023年销售额最高的产品是什么？”）。
技术方案
•LlamaIndex：索引结构化数据（SQL数据库 + CSV文件）。•LangChain：调用Python脚本进行数据分析，生成可视化图表。
核心代码
from llama_index import SQLDatabase, NLSQLTableQueryEngine from langchain.agents import create_pandas_dataframe_agent import pandas as pd # 1. LlamaIndex 连接数据库 sql_database = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db") query_engine = NLSQLTableQueryEngine(sql_database) # 自然语言查询SQL数据 nl_query = "2023年销售额最高的产品是什么？" sql_result = query_engine.query(nl_query) # 2. LangChain 分析CSV数据 df = pd.read_csv("2023_sales.csv") agent = create_pandas_dataframe_agent(ChatOpenAI(temperature=0), df, verbose=True) chart_code = agent.run("生成柱状图代码，比较各季度销售额") # 3. 执行代码生成图表 exec(chart_code) # 假设代码输出为Matplotlib图表技术亮点
•LlamaIndex 的NLSQLTableQueryEngine实现自然语言转SQL查询。•LangChain 的Pandas Agent自动生成数据分析代码，降低手动操作成本。
案例3：跨平台信息聚合助手
场景需求
•从Notion、Slack和Gmail中检索信息，回答用户复杂问题。•示例问题：“昨天客户在Slack反馈的技术问题，相关解决方案在Notion中有记录吗？”
技术方案
•LlamaIndex：连接多平台数据源，构建联合索引。•LangChain：协调多步骤任务（检索→分析→生成摘要）。
核心代码
from llama_index import NotionPageReader, SlackReader from langchain.agents import initialize_agent, Tool # 1. LlamaIndex 加载多源数据 notion_docs = NotionPageReader(integration_token="xxx").load_data(page_ids=["123"]) slack_docs = SlackReader(slack_token="xxx").load_data(channel_ids=["general"]) combined_index = VectorStoreIndex.from_documents(notion_docs + slack_docs) # 2. LangChain 创建工具 tools = [ Tool( name="联合检索", func=lambda q: combined_index.as_retriever().retrieve(q), description="从Notion和Slack检索信息" ) ] # 3. 创建Agent处理复杂查询 agent = initialize_agent(tools, llm=ChatOpenAI(), agent="zero-shot-react-description") result = agent.run("昨天客户在Slack反馈的技术问题，相关解决方案在Notion中有记录吗？") print(result) # 输出：检索到的文档摘要 + 解决方案链接技术亮点
•LlamaIndex 的多源数据连接器实现跨平台索引。•LangChain 的Agent机制实现多步骤推理（检索→筛选→摘要）。
案例4：实时搜索引擎增强问答
场景需求
•回答需要实时数据的问题（如“今天北京天气如何？”）。•结合搜索引擎结果与本地知识库。
技术方案
•LangChain：调用SerpAPI获取实时数据。•LlamaIndex：检索本地知识库补充上下文。
核心代码
from langchain.utilities import SerpAPIWrapper from llama_index import VectorStoreIndex # 1. 准备工具 search = SerpAPIWrapper() local_index = VectorStoreIndex.load_from_disk("本地知识库.json") # 2. 定义混合检索逻辑 def hybrid_query(question): # LangChain 获取实时数据 web_result = search.run(f"{question} site:gov.cn") # LlamaIndex 检索本地知识 local_results = local_index.as_retriever().retrieve(question) return f"网络结果：{web_result}\n本地补充：{local_results[0].text}" # 3. 调用示例 answer = hybrid_query("今天北京天气如何？") print(answer) # 输出：实时天气 + 本地存储的北京气候特征技术亮点
•LangChain 的SerpAPIWrapper实现实时数据获取。•LlamaIndex 提供本地知识补充，增强回答深度。
案例5：代码生成-执行-调试闭环
场景需求
•根据用户需求生成代码 → 自动执行 → 捕获错误 → 迭代修正。
技术方案
•LangChain：管理执行链（生成→执行→纠错）。•LlamaIndex：索引代码知识库辅助生成。
核心代码
from langchain.agents import Tool from langchain_experimental.agents import create_python_agent from llama_index import CodeReader # 1. LlamaIndex 加载代码库 code_docs = CodeReader().load_data(repo_path="./src") code_index = VectorStoreIndex.from_documents(code_docs) # 2. LangChain 创建Python Agent agent = create_python_agent(llm=ChatOpenAI(), tool=Tool( name="代码检索", func=lambda q: code_index.as_retriever().retrieve(q), description="参考现有代码库" )) # 3. 执行闭环 result = agent.run("写一个Python函数，用Pandas计算股票移动平均线") print(result) # 输出：生成代码 + 执行结果/错误修正建议技术亮点
•LlamaIndex 的CodeReader实现代码语义检索。•LangChain 的Python Agent 支持代码执行与自纠错。
总结：联合开发最佳实践
1.明确分工
•LlamaIndex：专注数据接入、索引构建、高效检索•LangChain：负责任务编排、工具调用、状态管理
2.性能优化技巧
•在LlamaIndex中使用混合索引（向量+关键词）提升召回率•通过LangChain的LCEL实现并行化调用
3.典型架构
用户输入 → LangChain解析意图 → LlamaIndex检索数据 → LangChain协调工具 → 最终输出想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！
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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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