LangChain vs. LlamaIndex für Postgres-Agenten

LangChain und LlamaIndex erschienen im gleichen Zeitraum, im Zuge der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022. Ihr Ausgangspunkt unterscheidet sich deutlich. LangChain modelliert eine LLM-Anwendung als eine Kette zusammensetzbarer Schritte: Eingabeaufforderung, Modellaufruf, Tool, Speicher, alles zusammengestellt über LCEL oder ein LangGraph-Diagramm.

LlamaIndex modelliert zunächst Daten: Dokumente, Knoten, Indizes, Abfrage-Engine. Ein VectorStoreIndex oder SQLDatabase sind erstklassige Bürger, keine Werkzeuge, die einem generischen Agenten hinzugefügt werden. Beide sind Open Source (MIT-Lizenz), verfügbar in Python und TypeScript und decken heute einen weitgehend überlappenden Bereich ab: Agenten, RAG, Tool-Aufruf, SQL-Verbindung.

Diese Konvergenz macht den Vergleich hinsichtlich der Architektur nützlicher als hinsichtlich der Liste der Funktionen: Beide können fast das Gleiche tun. Was sich ändert, ist wie.

Auf der LangChain-Seite kapselt das Modul langchain_community.utilities.SQLDatabase eine SQLAlchemy-Engine. Der create_sql_agent-Agent stellt es dann als eine Reihe von Tools bereit: Tabellen auflisten, ein Schema beschreiben, eine Abfrage ausführen, eine Abfrage vor der Ausführung prüfen.

from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_community.agent_toolkits import create_sql_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Kanal erhalten von Studio → Einstellungen → Verbindung.
# search_path-Route zum Projektschema (siehe SQLAlchemy/psycopg-Dokument für
# die genaue Kodierung des Parameters „options“ abhängig vom verwendeten Treiber).
db = SQLDatabase.from_uri(
    "postgresql+psycopg2://aura:***@<host>:5432/aura_db_master?options=-csearch_path%3Dproject_<id>"
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
agent = create_sql_agent(llm=llm, db=db, agent_type="tool-calling")

agent.invoke({"input": "Combien de commandes la semaine dernière ?"})

Auf der LlamaIndex-Seite ist die entsprechende Abstraktion llama_index.core.SQLDatabase, die ebenfalls auf einer SQLAlchemy-Engine basiert. Die Abfrage-Engine NLSQLTableQueryEngine übersetzt eine Frage in natürlicher Sprache in eine SQL-Abfrage, führt sie aus und formuliert das Ergebnis dann als Antwort neu.

from sqlalchemy import create_engine
from llama_index.core import SQLDatabase
from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine
from llama_index.llms.openai import OpenAI

engine = create_engine(
    "postgresql+psycopg2://aura:***@<host>:5432/aura_db_master?options=-csearch_path%3Dproject_<id>"
)
sql_database = SQLDatabase(engine, include_tables=["orders", "customers"])

query_engine = NLSQLTableQueryEngine(
    sql_database=sql_database, llm=OpenAI(model="gpt-4o-mini"),
)
response = query_engine.query("Combien de commandes la semaine dernière ?")

Keiner der Extrakte ist von Aurabase abhängig. Ein SQLAlchemy-Treiber und eine Standard-Postgres-Verbindungszeichenfolge sind ausreichend, genau wie für Supabase, RDS oder eine selbst gehostete Instanz.

LangChain schlug zunächst eine klassische Agentenschleife vor (AgentExecutor, ReAct-Muster). Seitdem hat das Projekt seine Agenten in Richtung LangGraphkonvergiert: Ein Agent wird dort als expliziter Graph von Knoten und Kanten dargestellt, mit Checkpointing und möglichem menschlichen Eingriff zwischen zwei Phasen.

LlamaIndex antwortet mit seinem Workflows: einer ereignisgesteuerten Orchestrierung, bei der jeder Schritt typisierte Ereignisse ausgibt und konsumiert. Eine SQL- oder Vektorabfrage-Engine wird direkt als Schritt eingebunden, ohne eine zusätzliche Anpassungsschicht, da diese Engines bereits native Grundelemente des Frameworks sind.

Für einen Agenten, der Postgres abfragt, besteht der praktische Unterschied darin: LangGraph bietet eine fein abgestimmte Kontrolle über Verzweigungen und Wiederholungsversuche rund um einen SQL-Aufruf. LlamaIndex erfordert weniger Verknüpfungscode, wenn die Frage zunächst Daten betrifft, die bereits vom Framework indiziert wurden.

Gehen Sie tiefer: Funktionsaufruf-Tutorial für einen Postgres-Agenten

LlamaIndex wurde von Anfang an entwickelt, um ein LLM mit Datenquellen zu verbinden, mit einem Katalog von Konnektoren (LlamaHub) und speziellen Indizes je nach Art des Inhalts. RAG bleibt der direkteste Anwendungsfall des Frameworks und keine nachträglich hinzugefügte Funktion.

LangChain deckt den gleichen Bedarf über seine retrievers- und Fetch-Ketten ab, mit einer ebenso ausgereiften Integration in das LangGraph-Ökosystem. Der Unterschied liegt weniger in der Kapazität als vielmehr darin, wo sich die Geschäftslogik befindet: auf der LlamaIndex-Seite in den Index integriert, auf der LangChain-Seite explizit in einer Kette zusammengestellt.

Beide wissen, wie man pgvector als Vektorbasis verwendet: llama-index-vector-stores-postgres auf der LlamaIndex-Seite, die PGVector-Klasse des langchain-postgres-Pakets auf der LangChain-Seite. Bei einem Aurabase-Projekt ist pgvector 0.8.6 bereits im Postgres-Mandanten-Image vorhanden: Beide Pakete stellen mit derselben Verbindungszeichenfolge eine Verbindung zu ihm her, ohne dass ein separater Aktivierungsschritt erforderlich ist.

Tiefer graben: Aufbau einer Postgres/pgvector-RAG-Pipeline

CrewAI orchestriert mehrere Agenten pro Rolle: Jeder Agent erhält ein Ziel, einen Kontext (backstory) und Tools, gruppiert in Crew, wobei Task nacheinander oder gemäß einer Hierarchie ausgeführt werden. Es handelt sich um ein vollwertiges Orchestrierungs-Framework und nicht um eine Erweiterung von LangChain.

AutoGen, ein Forschungsprojekt von Microsoft, verfolgt einen anderen Ansatz: Agenten, die miteinander kommunizieren (AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat), mit der Fähigkeit, Code in einer isolierten Umgebung auszuführen. Koordination sieht aus wie ein Gespräch, nicht wie ein expliziter Zustandsgraph wie LangGraph.

Beides ersetzt nicht die Datenverbindungsschicht. Ein CrewAI- oder AutoGen-Agent, der Postgres lesen muss, ruft in der Praxis ein mit LangChain oder LlamaIndex erstelltes SQL-Tool oder eine einfache Python-Funktion rund um psycopg2auf. CrewAI und AutoGen antworten „Wer macht was und in welcher Reihenfolge“ und nicht „wie man die Datenbank liest“.

create_sql_agent und NLSQLTableQueryEngine führen die vom Modell generierte Abfrage für die bereitgestellte Verbindung aus. Begrenzt weder die Anzahl der standardmäßig zurückgegebenen Zeilen, noch blockiert es eine Schreibanforderung: Die eigentliche Leitplanke ist die in der Verbindungszeichenfolge verwendete Postgres-Rolle, keine Framework-Option.

Dies ist ein struktureller Unterschied zum nativen NL2SQL von Aurabase, das eine Frage auf der Serverseite in SQL übersetzt, die generierte Abfrage validiert (SQL-Analyse, Ablehnung gefälschter Serverfelder) und den LIMIT vor der Ausführung begrenzt. Es ist nicht derselbe Baustein: Ein NL2SQL-Endpunkt antwortet in einem Zug, wobei von der Plattform Leitplanken installiert werden; Ein LangChain- oder LlamaIndex-Agent gründet in mehreren Schritten, mit Sicherheitsvorkehrungen, die Sie selbst zusammenstellen können.

In der Praxis ergänzen sich die beiden Ansätze eher, als dass sie sich gegenseitig ausschließen: ein begrenzter NL2SQL-Endpunkt für eine einfache Frage, die einem Endbenutzer zur Verfügung gestellt wird, ein Agent für mehrstufiges Denken, der mehrere Tools über SQL hinaus kombiniert.

Siehe auch: NL2SQL-Tutorial zu Postgres mit Aurabase

Drei Schritte genügen, unabhängig vom gewählten Framework, und sie sind nicht von einem plattformspezifischen Konnektor abhängig.

# 1. Rufen Sie die Postgres-Verbindungszeichenfolge des Projekts ab
#    (Studio → Einstellungen → Verbindung oder ein beliebiges verwaltetes Postgres)
export AURA_DB_URL="postgresql+psycopg2://aura:***@<host>:5432/aura_db_master?options=-csearch_path%3Dproject_<id>"

# 2. Installieren Sie den SQL-Treiber und das ausgewählte Framework
pip install langchain langchain-community langchain-openai psycopg2-binary
# oder auf der LlamaIndex-Seite:
pip install llama-index llama-index-llms-openai psycopg2-binary

# 3. Erstellen Sie eine dedizierte Postgres-Rolle, schreibgeschützt, wenn der Agent nur abfragen soll
CREATE ROLE agent_readonly LOGIN PASSWORD '***';
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA project_<id> TO agent_readonly;

Der dritte Schritt ist wichtiger als die Wahl des Frameworks. Eine auf wirklich notwendige Rechte beschränkte Postgres-Rolle bleibt der einzige zuverlässige Schutz gegen eine generierte Anfrage, die ihren Umfang überschreitet, unabhängig vom Agenten, der sie ausführt. Informationen zur Konfiguration der nativen LLM-Anbieter von Aurabase (OpenAI, Anthropic, Gemini), die auf der Agentenseite verwendet werden können, finden Sie in der AI-Dokumentation .

Keines der beiden Frameworks ist für einen mit Postgres verbundenen Agenten unbedingt überlegen. Der Ausgangskontext des Projekts ist entscheidender als die Liste der Funktionalitäten.

• LangChain: wenn der Agent mehrere heterogene Tools (SQL, externe APIs, Websuche) mit einer feinen Steuerung des Flusses über LangGraph kombinieren muss und wenn das Team Wert auf das umfassendste Integrationsökosystem auf dem Markt legt.
• LlamaIndex: wenn das Herzstück des Projekts die RAG oder die Abfrage bereits indizierter Daten ist, mit einem starken Bedarf an Quellkonnektoren und einem Index-/Abfragemodell, das direkt zum Anwendungsfall passt.
• CrewAI oder AutoGen zusätzlich: sobald ein einzelner Agent nicht mehr ausreicht und die Arbeit auf mehrere spezialisierte Rollen verteilt werden muss, über dem einen oder anderen der beiden Datenframeworks.

Die beiden können auch im selben Projekt koexistieren: Eine LlamaIndex-Abfrage-Engine, die als Tool in einem LangGraph-Agenten bereitgestellt wird, ist ein gängiges Muster. Die Pflege zweier Frameworks ist mit echten Komplexitätskosten verbunden, die vor der standardmäßigen Übernahme gegen den Gewinn abgewogen werden müssen.