LangChain（開源）
- 核心特性：提供模組化的鏈式調用框架，作為各種大型語言模型（LLM）的通用接口 (什么是 LangChain？| IBM)。開發者可將模型接口、檢索工具、外部API工具等組件串聯成工作流程，例如將向量資料庫檢索結果餵給 LLM，以實現檢索增強生成（RAG） (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)。支援多種模型（OpenAI、HuggingFace 等）並可同時整合多個模型於一個應用中（例如一個模型解析問題，另一個模型生成回答） (什么是 LangChain？| IBM)。另外，LangChain 提供Agent機制，讓 LLM 可根據提示自主選擇並調用工具（如網路搜尋、計算器等）來完成複雜任務 (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)。其完善的記憶體機制允許保存對話狀態，實現多輪對話。
- 適用場景：適合各種類型的生成式 AI 應用，包括對話式聊天機器人、知識庫問答、智能搜索引擎、文本摘要，甚至具工具操作能力的虛擬代理（如自動化工作流程） (什么是 LangChain？| IBM)。由於提供了豐富的模組和範例，LangChain 常用於快速構建原型（Proof of Concept）以及整合各種數據源的資料問答系統。
- 學習資源：官方提供詳細的 文件教程與範例程式碼，社群非常活躍（GitHub 上為增長最快的AI項目之一 (什么是 LangChain？| IBM))。可參考其 GitHub 倉庫（Python/JavaScript 版本），以及 Discord 社群獲取支援。
LlamaIndex（開源）
一文读懂常见的几种 LangChain 替代品-腾讯云开发者社区-腾讯云*LlamaIndex 架構示意：整合各種資料來源（左側）進入 LLM 記憶，支援問答、結構化抽取、對話、語義搜索和代理等應用場景（右側）。*
- 核心特性：專注於檢索增強生成（RAG）的資料框架。強調資料索引與檢索的優化：支援多種結構化或非結構化資料格式，透過彈性的文本切分與向量嵌入將內容高品質地編碼進 LLM 的語境記憶 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。提供多樣化的索引結構和查詢策略，讓開發者根據需求選擇最佳的語意檢索方式，以實現高效的知識查詢和訊息檢索 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。LlamaIndex 也內建對圖像、影片等多模態資料的支援，可在生成時引入豐富的跨模態上下文資訊，為輸出內容增添新的維度 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。框架採用模組化、可擴充設計，提供外掛介面以便開發者自定義資料讀取器、文本分割器或向量索引等元件；同時與 Hugging Face、FAISS 等熱門工具開箱即用地整合 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。這使其成為 LangChain 等通用框架的有力補充，針對大型知識庫的問答具有專業優勢 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。
- 適用場景：非常適合構建企業文件問答、知識庫助理等需要處理大量自有資料的應用。由於對索引和檢索進行了深度優化，LlamaIndex 常用於需要高效檢索的場景，例如內部文件搜索、語義搜尋引擎、長篇內容的摘要與問答等。對於已有向量資料庫或自有語料的專案，可利用其強大的資料管道快速實現 RAG 流程。
- 學習資源：官方網站提供豐富的教學範例和API參考（見 LlamaIndex官方文件）。開源代碼託管於 GitHub（原名 GPT Index），社群討論可透過 Slack 和論壇進行。亦有許多博客與說明文件比較 LlamaIndex 與 LangChain 的異同，可供參考學習。
Haystack（開源）
- 核心特性：由 deepset 開發的端到端 LLM 應用框架，以管道（Pipeline）機制串聯各組件
(GitHub - deepset-ai/haystack)。Haystack 提供標準化的文件資料庫、檢索器、讀取器/生成器模組：例如使用
DocumentStore儲存文件及其向量表示、Retriever快速檢索相關文檔、Reader或PromptNode利用Transformer或LLM從檢索結果生成答案 (GitHub - deepset-ai/haystack)。其靈活的管道配置允許組合多種模型和方法（Dense/稠密向量檢索、BM25 稀疏檢索、Generative LLM 等），並支援插入自定義節點進行額外處理。Haystack 對接主流向量資料庫與大模型提供商，內建對 RAG（檢索增強生成）應用的完善支援，可以輕鬆構建文件問答系統、語義搜尋或對話代理等生產級 NLP 解決方案 (GitHub - deepset-ai/haystack) (GitHub - deepset-ai/haystack)。另外，Haystack 也引入 Agent 概念（Haystack Agents），讓LLM能夠基於工具執行決策，處理更複雜的用戶請求。 - 適用場景：特別適合問答系統和搜尋類應用，如構建企業知識庫問答、聊天客服、法律/金融檔案查詢等。由於其管道設計和高可定制性，Haystack在需要將多步 NLP 任務組合的情境下（例如先檢索再生成回答）表現出色，也常用於學術和工業界的開放域問答 (Open-domain QA) 和語義搜索專案。對於尋求一站式解決方案將 Transformer 模型、向量檢索和LLM整合的團隊，Haystack 提供了穩定且經過實踐驗證的框架。
- 學習資源：官方文件網站提供了 快速入門教程與進階指南，涵蓋如何使用 Haystack 構建 RAG 管道 (GitHub - deepset-ai/haystack)。可查閱其 GitHub 倉庫了解源代碼實現（Apache 2.0 開源） (GitHub - deepset-ai/haystack)。deepset 團隊還運營著活躍的 Discord 社群 及論壇，方便開發者提問與分享應用經驗。
Flowise（開源）
一文读懂常见的几种 LangChain 替代品-腾讯云开发者社区-腾讯云*Flowise 提供的可視化介面：透過拖拽節點來構建 LLM 應用流程，此示例中包含對話記憶、OpenAI Chat 模型、文檔向量檢索等組件，能直觀地串聯完成對話任務。*
- 核心特性：一款無需編碼（No-Code）的開源 LLM 應用構建工具，透過圖形化拖拽介面降低開發門檻 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。使用者只需在介面上拖放預製的功能節點（模型調用、資料檢索、輸出格式等），並以連線配置串聯流程，即可搭建強大的 LLM 應用，無需撰寫程式碼 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。Flowise 內核深度整合 LangChain，將其強大的鏈式調用、記憶體、RAG 檢索等功能封裝為可視化模組 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。因此，Flowise 原生支援 LangChain 的絕大多數功能特性，包含與多種向量資料庫、第三方工具的接入。它對主流 LLM 模型（Anthropic Claude、OpenAI GPT-3.5/4、Cohere 等）以及資料來源（如 Pandas資料表、SQL資料庫、網路API 等）提供開箱即用的支持。此外，Flowise 提供開放的 API 與嵌入集成機制，開發者可將透過 Flowise 構建的應用整合到任意外部系統或產品中（如網站、APP、桌面軟體），以對外提供服務。
- 適用場景：適合產品經理、業務分析師等非程式開發背景的人員快速原型生成式 AI 應用。例如構建聊天問答機器人、企業知識庫 Q&A 系統，或將多步驟 AI 流程（如數據查詢分析→結果總結）串聯自動化。由於採用可視化操作，對教學演示或內部方案驗證也相當有利，可以在團隊中方便地溝通 LLM 應用的設計思路。同時，高級開發者也能利用 Flowise 迅速搭建雛形，待功能驗證後再導出程式碼進行精細化開發。
- 學習資源：官方網站提供範例模板和說明文件，另有社群維護的 使用者文檔。程式碼託管在 GitHub（由社群貢獻維護），並有 Discord 平台供用戶交流。由於其簡易上手的特性，Flowise 在 GitHub 上非常受歡迎，也有許多第三方影片教程與部落格文章供參考。
Semantic Kernel（開源）
- 核心特性：由微軟推出的開源 SDK，將 LLM 能力無縫整合進傳統應用程式中 (GitHub - microsoft/semantic-kernel)。Semantic Kernel 支援 .NET、Python、Java 等語言環境，可連接 OpenAI / Azure OpenAI、Hugging Face 本地模型等多種模型來源，並提供對應的向量資料庫整合（如 Chroma、Qdrant、Milvus 等） (GitHub - microsoft/semantic-kernel)。其獨特之處在於引入 “Plugin（外掛函式）” 和 “Planner（AI 規劃器）” 概念：開發者可以定義一組可被 AI 調用的功能（Plugins，涵蓋調用外部API、資料庫查詢、工具操作等），接著透過 LLM 智能代理來自動編排這些功能以達成使用者的複合目標 (GitHub - microsoft/semantic-kernel)。換言之，Semantic Kernel 允許 AI 自行規劃工作流，例如分析使用者意圖後生成一系列子任務計畫並依序執行 (GitHub - microsoft/semantic-kernel)。此外，Semantic Kernel 提供了記憶體（Memory）接口來長期存儲/檢索對話資訊，以及靈活的提示模板機制（內建 Handlebars、Liquid 等模板引擎）以管理複雜提示詞 (GitHub - microsoft/semantic-kernel)。透過這些抽象層，開發者能以少量程式碼將 LLM 與各種常規軟體功能組合，構建強大的智能應用。
- 適用場景：適合需要多步驟任務編排或多代理協作的應用場景。例如企業的智能助理/Copilot類應用：同時與多個內部系統交互（查資料庫、調用API）以完成複雜詢問；又如自動化流程機器人，根據使用者指令由 AI 動態決定執行哪些工具。由於 Semantic Kernel 提供了對計劃生成與執行監控的支持，也可用於研究自主智能體系統 (Multi-Agent Orchestration Redefined with Microsoft Semantic Kernel)。總之，當開發者希望充分利用 LLM 的語言理解能力，同時將企業現有軟體功能串接起來時，Semantic Kernel 是理想選擇之一。
- 學習資源：可參考微軟的 官方文件（範例豐富，涵蓋如何建立Plugin、使用Planner等）。原始碼在 GitHub 提供（MIT授權） (GitHub - microsoft/semantic-kernel)。開發團隊亦經營 Discord 社群，方便開發者提問和獲取最新資訊。此外，還有社群撰寫的教學（如部落格、影片）講解 Semantic Kernel 在多代理協作、工作流整合方面的實踐案例。
PromptFlow（開源/商業）
- 核心特性：微軟推出的 LLM 應用開發工具套件，提供圖形化的Prompt流程編排介面，讓開發者可以從構思到部署完整管理 LLM 應用 (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel) (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)。PromptFlow 以流程圖形式將應用的各元件串聯起來——包含 LLM 模型調用、提示詞設計、Python 程式碼邏輯以及其他工具或服務的整合 (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)。透過可視化介面，可直觀地新增或修改流程節點，並實時觀察數據在各步驟的流動，極大地方便了除錯與調試。它支持將向量資料庫查詢等外部服務作為節點接入流程，開發者可圖形化地配置與各種第三方服務的連線（如設定向量庫參數、API 認證等） (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)。除了編排功能，PromptFlow 強調開發全生命周期支持：提供資料集批量測試、質量評估指標，並可將評測步驟整合至 CI/CD 流水線，以確保應用效果穩定 (GitHub - microsoft/promptflow)。完成調試後，可一鍵部署流程至選定的推理環境（本地或雲端），官方也提供 Azure AI Studio 雲端版本方便團隊協作 (GitHub - microsoft/promptflow)。
- 適用場景：適合團隊協作開發與產品級LLM應用建置。當開發者需要對應用的 Prompt 邏輯反覆試驗、調優，並對每次修改的效果進行評估時，PromptFlow 提供了便利的可視化支援。例如在開發企業級對話代理時，團隊成員（包括非程式開發人員）可以透過 PromptFlow 共同編輯流程，快速迭代設計。由於其內建評測與部署功能，也非常適合用於模型響應質量監控、A/B 測試以及合規審查等場景，幫助產品在部署前達到預期的表現標準。
- 學習資源：微軟提供了 VS Code 擴充套件以及 Azure AI Studio 上的集成介面以使用 PromptFlow (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)。詳細指南可參考 官方文件 (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)和 Microsoft Learn 教程。源代碼在 GitHub 開源（Python 封裝與CLI工具） (GitHub - microsoft/promptflow)。使用者可以透過 Tech Community 等論壇了解 PromptFlow 與 LangChain、Semantic Kernel 的比較和最佳使用場合 (PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel)。由於 PromptFlow 可與雲端服務緊密結合，企業用戶也能從 Azure 官方支持管道獲取協助。
AutoChain（開源）
- 核心特性：由 Forethought 開源的輕量級對話式代理框架，受 LangChain 和 AutoGPT 啟發而構建 (GitHub - Forethought-Technologies/AutoChain)。AutoChain 刻意精簡抽象程度，提供最基本且易理解的組件來串聯 LLM Agent 流程，使開發者上手成本降低。它允許打造自定義的智能代理（Agent），開發者可為代理掛載各種自定義工具（如資料查詢工具、計算模組等），並支援 OpenAI Function Calling 作為與模型互動的介面 (GitHub - Forethought-Technologies/AutoChain)。框架內建簡單記憶體機制以保存對話歷史和工具輸出，以及自動化對話模擬測試功能：可模擬多輪對話場景來評估代理表現，幫助開發者反覆調整代理策略 (GitHub - Forethought-Technologies/AutoChain)。這種強調易定制與可測試性的設計，使 AutoChain 使用起來與 LangChain 相似但更輕便。對熟悉 LangChain 的用戶而言，他們能快速遷移概念並享受更精簡的體驗 (GitHub - Forethought-Technologies/AutoChain) (GitHub - Forethought-Technologies/AutoChain)。
- 適用場景：適合構建特定領域的對話代理或需要大量對話測試的項目。例如企業客服機器人、知識問答助理等，開發者可利用 AutoChain 快速定制代理的工具使用規則並進行批量測試。初學者能以 AutoChain 作為入門，透過平順的學習曲線迅速建立基本的對話系統 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)；有 LangChain 經驗的開發者則可將其用於快速試驗定制代理，因為許多概念類似且接口更簡潔 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。同時，研究人員可將 AutoChain 當作乾淨的試驗平台，在其基礎上拓展實現新型對話代理架構 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。總之，當需要一個輕便且易於自動測試調優的代理框架時，AutoChain 是不錯的選擇。
- 學習資源：官方提供了 案例程式展示如何構建代理 (一文读懂常见的几种 LangChain 替代品)。程式碼位於 Forethought 的 GitHub 倉庫（MIT許可） (GitHub - Forethought-Technologies/AutoChain)。可閱讀 Forethought 的部落格文章了解設計理念和特性。由於專案較新，社群討論主要集中在 GitHub issue 區；使用者可關注其更新頻率和roadmap以規劃採用。
Dify（開源）
- 核心特性：Dify 是一款開源的 LLM 應用開發平臺，融合了後端即服務（BaaS）和 LLMOps 的理念，旨在讓開發者快速搭建生產級的生成式 AI 應用 (欢迎使用 Dify | Dify)。即使沒有深厚程式背景的產品經理或業務人員也能透過 Dify 參與 AI 應用的定義和資料維護 (欢迎使用 Dify | Dify)。Dify 內置構建 LLM 應用所需的關鍵技術棧，包括：對 數百種模型（包括開源和商業大模型）的支援、直觀的提示編排介面、高品質的RAG 檢索引擎、穩健的Agent框架，以及靈活的工作流程自動化模組 (欢迎使用 Dify | Dify)。這意味著許多常見功能（如上下文記憶、模型調用、多輪對話管理、知識庫問答等）已經由平臺封裝妥當，開發者可直接利用圖形界面進行配置，省去了從零開始整合各項工具的時間 (欢迎使用 Dify | Dify)。重要的是，Dify 完全開源並支持自部署，由專業團隊與社群共同維護。使用者可以在自有環境中部署 Dify，對接任何選擇的模型，且保持對數據的完全控制 (欢迎使用 Dify | Dify)。這對注重資料隱私與安全的企業尤為關鍵，使其在享受高效開發的同時，滿足合規要求。
- 適用場景：適合需要快速迭代並最終落地於生產環境的各類生成式 AI 應用。比如創業團隊希望將一個 AI 應用創意在短時間內做出 MVP 原型，Dify 提供了現成的基礎架構來加速開發 (快速開始)。又或者企業想將 LLM 能力整合進現有業務系統，可以通過 Dify 提供的 RESTful API 介接，迅速為系統增添智能對話或文本處理功能 (欢迎使用 Dify | Dify)。常見場景包括：企業內部知識庫問答、智能客服與助理、內容創作輔助工具等。由於 Dify 提供類似 ChatGPT 式的對話介面和管理後台，企業也能將其作為內部LLM 中臺來統一管理模型接入和使用監控 (欢迎使用 Dify | Dify)。總之，Dify 適用於希望降低開發門檻又要兼顧可擴展性與運維的應用需求。
- 學習資源：官方文件提供詳細的 快速開始和進階指南 (欢迎使用 Dify | Dify)，涵蓋從部署、模型接入到應用構建的各個環節。原始碼在 GitHub 託管，可自行部署或使用官方的雲服務版本。社群方面，開發團隊有微信交流群和 GitHub Discussions 可供技術交流。同時，網上有眾多對比 Dify 與 LangChain 的分析文章 (Dify vs Langchain：AI应用开发的全面分析 - 知乎专栏)和實戰教程，有助於瞭解兩者適用的最佳情境。
EmbedChain（開源）
- 核心特性：EmbedChain 是一個主打極簡 RAG 管道的輕量框架，可讓開發者用幾行程式碼打造基於自身資料的 ChatGPT 式問答機器人
(What is the difference between Embedchain and LangChain)。它實際上是構建在 LangChain 之上的一層封裝
(What is the difference between Embedchain and LangChain)——預先定義了從資料載入、切分、嵌入到檢索的完整流程，因此使用者不需瞭解太多內部細節即可完成配置。使用時，只需初始化一個 EmbedChain 應用實例，然後通過
add()方法添加各種資料來源（支持網頁、PDF、Markdown 等）作為知識庫，框架會自動抓取內容並進行文本分段、向量化處理，儲存到內建的向量資料庫（預設使用 Chroma）中 (What is the difference between Embedchain and LangChain)。當用戶提出問題時，再由 EmbedChain 完成相似度檢索，將相關片段作為上下文發給底層的 LLM 產生回答 (What is the difference between Embedchain and LangChain)。由於 EmbedChain 封裝了繁瑣的資料處理與整合步驟，它的易用性非常高。但相對地，可定制空間較 LangChain 更小——例如資料的切分策略、嵌入模型選擇等已默認設定好 (What is the difference between Embedchain and LangChain)。總的來說，EmbedChain 追求用最少的代碼滿足常見資料問答需求，是 LangChain 在特定用途上的一種便捷替代。 - 適用場景：非常適合希望快速為自有資料（網站內容、產品文件、筆記等）構建問答聊天機器人的情況。例如個人站長想讓訪客可以自然語言詢問網站內容摘要；或公司想搭建一個可對內部技術文檔進行問答的助手。對於這類標準的「資料+問答」場景，EmbedChain 提供開箱即用的解決方案，大幅減少開發工作。如果日後需求增加（例如需要更精細的管控或加入其它工具），亦可平滑過渡到功能更豐富的框架如 LangChain。
- 學習資源：EmbedChain 的 官方文件涵蓋基本用法和進階設定。代碼託管在 GitHub（歡迎社群貢獻）。使用上非常直觀，也有許多社群文章討論 EmbedChain vs LangChain 的適用場合 (What is the difference between Embedchain and LangChain)。如果遇到問題，可以在其 GitHub 提交 Issue。開發團隊也提供了 EmbedChain Hub 雲服務版本，方便不想自行部署的用戶快速上手（需注意雲服務可能有額外限制）。
