LangChainとLlamaIndexの違い｜RAG・LLMアプリ開発の使い分け
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年6月13日
LLMアプリ開発でよく比較されるのがLangChainとLlamaIndexです。ざっくり言うと、多様なツール連携やエージェントを組むならLangChain、社内文書の検索（RAG）に集中するならLlamaIndexが得意です。
早見表
| 項目 | LangChain | LlamaIndex |
|---|---|---|
| 主眼 | LLMアプリ全般・エージェント | データ接続・RAG |
| 強み | 豊富な連携・チェーン構築 | 文書の取り込み・検索の最適化 |
| 学習コスト | やや高い（多機能） | RAGなら入りやすい |
| 向く用途 | 複雑なワークフロー | ナレッジ検索・Q&A |
LangChainの特徴
LangChainは、LLM・ツール・メモリ・エージェントを組み合わせて複雑なワークフローを構築するための定番フレームワークです。連携先が非常に多く、汎用的なLLMアプリ開発に向きます。公式はlangchain.com↗。
LlamaIndexの特徴
LlamaIndexはデータの取り込みとインデックス化、検索（RAG）に特化したフレームワークです。社内文書をAIに答えさせる用途で、少ないコードで高精度なRAGを組みやすいのが魅力です。公式はllamaindex.ai↗。
使い分けと併用
- チャットボットや複雑な処理フロー → LangChain
- 社内文書Q&A・ナレッジ検索 → LlamaIndex
- 両方 → 検索部分をLlamaIndex、全体のオーケストレーションをLangChain
コードを書かずにRAGを試したいなら、RAG構築OSS6選で紹介したLightRAGなどのツールも便利です。RAGの基礎はRAGとは？へ。
まとめ
「汎用フレームワークのLangChain」「RAG特化のLlamaIndex」と覚えれば選びやすいです。迷ったら、まず作りたいものがRAGかどうかで判断しましょう。
よくある質問（FAQ）
Q. 初心者はどちらから学ぶべき？
社内文書Q&Aを作りたいならLlamaIndex、幅広いLLMアプリに挑戦したいならLangChainから始めるのがおすすめです。
Q. どちらも無料ですか？
両方ともオープンソースで無料です。利用するLLMのAPI料金は別途かかります。
Q. 併用しても競合しませんか？
競合しません。検索をLlamaIndex、全体制御をLangChainという役割分担はよく使われる構成です。
関連リンク・公式情報
ここで紹介したツールの一次情報（公式サイト・ソースコード）と、オープンソースラボ内の関連ページをまとめました。導入検討の際にご活用ください。
公式サイト・ソースコード（外部リンク）
オープンソースラボの関連ページ（内部リンク）
