Фреймворки для ИИ: зачем они нужны и какой выбрать?
Сравни LangChain, LlamaIndex и другие фреймворки, пойми, зачем они нужны, и выбери тот, что подойдёт тебе!
🤖 Почему просто GPT — недостаточно
Подключать базы данных, PDF, API
Запоминать контекст
Управлять агентами (модель делает поиск, пишет код и анализирует)
Строить цепочки действий
Использовать свои данные через векторные хранилища (RAG)
Без фреймворков всё это придётся писать вручную. С фреймворками — ты просто собираешь «конструктор».
🧩 Что делают фреймворки для ИИ
Возможность | Зачем это нужно? |
|---|---|
RAG (доступ к внешним данным) | Чат с PDF, сайтами, базой знаний |
Агентный подход | GPT сам решает, что делать и в каком порядке |
Интеграции (API, SQL, файлы) | GPT подключается к реальным данным |
Кэширование, логгирование | Для отладки и ускорения |
Лёгкая сборка пайплайнов | Меньше кода — быстрее результат |
🚀 Популярные фреймворки
LangChain — самый известный
🧱 Конструктор всего: цепочки, агенты, обработка данных, интеграции. Поддерживает OpenAI, Claude, Ollama, HuggingFace и другие.
Подходит, если:
Нужно строить сложные пайплайны
Хочешь использовать разные модели и источники
Готов к чуть большей сложности ради гибкости
LlamaIndex (ex-GPT Index)
📚 Специализируется на RAG — подключение локальных документов, векторных баз, работа с текстами.
Подходит, если:
Нужен «чат с PDF» или поиск по своей базе знаний
Хочешь быстро прикрутить семантический поиск
Ты работаешь с документами и файлами
Haystack
🔍 Открытая альтернатива для продвинутых задач поиска и чатов. Поддерживает UI, коннекторы, пайплайны.
Подходит, если:
Хочешь open-source и кастомизацию
Строишь QA-платформу или чат на своих данных
Любишь Python и прозрачность
Semantic Kernel
🧠 От Microsoft. Ориентирован на создание умных агентов и «skills», которые взаимодействуют друг с другом.
Подходит, если:
Ты .NET или TypeScript-разработчик
Хочешь модульную архитектуру агентов
Интегрируешь ИИ в enterprise-приложение
🔍 Как выбрать фреймворк?
Хочешь... | Твой выбор |
|---|---|
Быстро прикрутить чат с PDF / базой знаний | LlamaIndex |
Построить сложного агента с логикой и поиском | LangChain или Semantic Kernel |
Максимум контроля и open-source | Haystack |
Работать с .NET и TS, enterprise-решения | Semantic Kernel |
Минимум зависимостей, только базовая логика | Вообще без фреймворка или simple llama.cpp + Python |
💡 Советы от Кодика
Не переусложняй. Часто MVP можно сделать на чистом Python с
openaiиchromadb.Фреймворк ≠ магия. Это просто инструменты, без понимания основ они не помогут.
Лучше понять RAG и агентов, чем гоняться за «новыми тулзами».
Смотри на комьюнити — LangChain и LlamaIndex активно развиваются.
В приложении Кодик ты найдёшь курсы по Python, JavaScript. Прямо в коде, с подсказками, упражнениями и своими данными!
Присоединяйся к нашему сообществу в Telegram.