Ulaşım
- Adres:2342 Sk, İpekyol, İpek Ap 49A, 63250 Haliliye/Şanlıurfa
- Telefon:
0542 315 45 37 - eMail: info@alestaweb.com
Bir RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemi kuracaksınız — LangChain mi seçmeli, LlamaIndex mi? Bu soruyu soran geliştirici sayısı 2026'da doruk noktasına ulaştı. Alesta Web olarak her iki framework'ü gerçek projeler üzerinde test ettik. Bu rehberde RAG performansı, agent desteği, kod karmaşıklığı ve hangi senaryoda hangisini seçmeniz gerektiğini net rakamlarla açıklıyoruz — yani LangChain vs LlamaIndex which is better sorusuna pratik cevap veriyoruz.
LangChain, büyük dil modelleri (LLM) üzerine karmaşık iş akışları oluşturmak için geliştirilmiş bir orkestrasyon framework'üdür. 119.000+ GitHub yıldızı ve 500'den fazla entegrasyonuyla Python ekosisteminin en popüler AI framework'ü haline gelmiştir. 2026 itibarıyla LangChain ekibi odağını ağırlıklı olarak LangGraph'a kaydırmıştır — stateful agent workflow'ları için.
LlamaIndex (eski adıyla GPT Index), veri-merkezli bir AI framework'üdür. Belgelerinizi, veritabanlarınızı ve API'lerinizi LLM'lere bağlamak için özelleştirilmiştir. 44.000+ GitHub yıldızı ve 300'den fazla bağlayıcısıyla özellikle RAG (Retrieval-Augmented Generation) uygulamaları için tercih edilen araçtır.
RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM'e soru sormadan önce kendi belgelerinizden ilgili bilgiyi çekip (retrieve) modele bağlam olarak verdiğiniz bir tekniktir. Böylece model "halüsinasyon" (hallucination) yapmak yerine gerçek belgelerinize dayalı cevap üretir.
Bunu şöyle düşünün: LlamaIndex bir kütüphaneci gibidir — hangi kitabın hangi rafta olduğunu bilir, hızlı bulur. LangChain ise bir proje müdürü gibidir — birden fazla kaynağı koordine eder ama daha fazla adım gerektirir.
| Metrik / Metric | LangChain | LlamaIndex |
|---|---|---|
| RAG Sorgu Hızı / RAG Query Speed | ~1.2 saniye | ~0.8 saniye (%33 hızlı) |
| Retrieval Doğruluğu / Accuracy | %85 | %92 |
| Basit RAG için Kod Satırı / Lines of Code | ~50-60 satır | ~30-40 satır |
| Agent Workflow Desteği | Mükemmel (LangGraph) | İyi |
| Öğrenme Eğrisi / Learning Curve | Dik (Steep) | Orta (Medium) |
| GitHub Yıldızı / GitHub Stars | 119K+ | 44K+ |
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
# Belgelerinizi yükleyin / Load your documents
documents = SimpleDirectoryReader("./belgeler").load_data()
# Index oluşturun / Create index
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# Sorgu yapın / Query
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Ürün fiyatı nedir?")
print(response)
# Sadece bu kadar! (That's all!)
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
# Daha fazla adım gerekiyor / More steps required
loader = DirectoryLoader("./belgeler")
documents = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000)
chunks = splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=OpenAI(),
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
result = qa_chain.run("Ürün fiyatı nedir?")
# Çok daha fazla boilerplate (much more boilerplate)
Alesta Web Yorumu: Gördüğünüz gibi aynı görevi LlamaIndex yaklaşık %30-40 daha az kodla yapıyor. Hız ve doğrulukta da önde. RAG odaklı bir proje yapıyorsanız LlamaIndex açıkça daha verimli.
Şimdi gelelim asıl konuya — karmaşık AI agent'ları. Birden fazla araç kullanan, hafıza tutan, karar veren agent'lar için tablo değişiyor.
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, Annotated
class AgentState(TypedDict):
messages: list
tools_used: list
def researcher(state: AgentState):
# Web araştırması yap / Do web research
return {"messages": state["messages"] + ["research_done"]}
def writer(state: AgentState):
# İçerik yaz / Write content
return {"messages": state["messages"] + ["content_written"]}
# Graph oluştur / Build graph
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("researcher", researcher)
graph.add_node("writer", writer)
graph.add_edge("researcher", "writer")
graph.add_edge("writer", END)
app = graph.compile()
# Karmaşık stateful workflow'lar için mükemmel
# Perfect for complex stateful workflows
İlginç bir gerçek: 2026'da birçok production sistemi her iki framework'ü birlikte kullanıyor. LlamaIndex retrieval katmanı olarak, LangGraph orkestrasyon katmanı olarak çalışıyor.
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from langgraph.graph import StateGraph
# LlamaIndex retrieval için (for retrieval)
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=5)
# LangGraph orchestration için (for orchestration)
def rag_node(state):
query = state["user_query"]
# LlamaIndex ile hızlı, doğru retrieval
docs = retriever.retrieve(query)
context = "\n".join([d.text for d in docs])
return {"context": context, "messages": state["messages"]}
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("rag", rag_node)
# ... diğer node'lar
# İkisi birlikte: güçlü retrieval + güçlü orchestration
Alesta Web ekibi olarak karmaşık projelerde bu hibrit yaklaşımı tercih ediyoruz. Retrieval'da LlamaIndex'in doğruluk avantajını, agent orchestration'da LangGraph'ın esnekliğini bir arada kullanmak gerçekten etkili.
Alesta Web olarak tüm bilgileri doğruladık (we verified all information).
LangChain vs LlamaIndex sorusunun net bir cevabı var: RAG öncelikliyse LlamaIndex, agent orchestration öncelikliyse LangChain/LangGraph. En güçlü production sistemleri her ikisini birlikte kullanıyor. Alesta Web olarak projenizin ihtiyacına göre doğru aracı seçmenizi öneririz.
Özet / Summary:
Faydalı Linkler / Useful Links:
© 2026 AlestaWeb — Tüm hakları saklıdır.
