Die 5 besten RAG-Frameworks 2026: LangChain vs LlamaIndex vs Haystack im Vergleich
RAG-Frameworks (Retrieval-Augmented Generation Frameworks) sind 2026 zu unverzichtbaren Werkzeugen für den Aufbau produktionsreifer KI-Anwendungen geworden. Die besten RAG-Frameworks – LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy und LangGraph – ermöglichen es Entwicklern, große Sprachmodelle mit domänenspezifischem Knowledge Retrieval zu kombinieren. Beim Vergleich von LangChain vs LlamaIndex vs Haystack sind Token-Effizienz, Orchestrierungs-Overhead und Dokumentverarbeitungsfähigkeiten wichtige Faktoren. Performance-Benchmarks zeigen, dass Haystack die niedrigste Token-Nutzung (~1.570 Token) erreicht, während DSPy minimalen Overhead (~3,53 ms) bietet. LlamaIndex glänzt bei dokumentzentrierten Anwendungen, LangChain bietet maximale Flexibilität und Haystack liefert produktionsreife Pipelines. Das Verständnis von RAG-Framework-Architekturen ist entscheidend für Entwickler, die Wissensbasen, Chatbots und Retrieval-Augmented-Generation-Systeme aufbauen. ...