RAG-Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex

Wir haben 5 RAG-Frameworks einem Benchmark unterzogen: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack und DSPy, indem wir denselben agentischen RAG-Workflow mit standardisierten Komponenten aufgebaut haben: identische Modelle (GPT-4.1-mini), Embeddings (BGE-small), Retriever (Qdrant) und Tools (Tavily-Websuche). Dies isoliert den tatsächlichen Overhead und die Token-Effizienz jedes Frameworks.

Benchmark-Ergebnisse der RAG-Frameworks

Der Benchmark bestand aus 100 Abfragen, wobei jedes Framework den vollständigen Satz 100 Mal durchlief, um stabile Durchschnittswerte zu liefern.

• Durchschn. Tokens: Gesamtzahl der über alle LLM-Aufrufe hinweg verbrauchten Tokens (Router, Document Grader, Answer Grader und Generator), umfasst sowohl Prompts (mit abgerufenem Kontext) als auch Completions. Niedriger = geringere API-Kosten.
• Framework-Overhead: Reine Orchestrierungszeit (ms), die interne Verarbeitung des Frameworks (Routing-Logik, State-Management usw.), ohne LLM-API- und Tool-Aufrufe. Niedriger = schlankeres Framework.

Alle Implementierungen erreichten eine Genauigkeit von 100% im Testdatensatz. Es wurden dieselben Modelle, Temperaturen, Retrieval-Anbieter, Websuch-Tools und ein gemeinsames Kontext-Token-Limit verwendet.

Wichtigste Erkenntnisse

1. Wir konzentrieren uns darauf, das Kontrollierbare zu kontrollieren: Gleiche Modellfamilie und Temperaturen, max_tokens auf Knotenebene, Retriever (Qdrant + BGE-small, k=5, Normalisierung aktiviert), Webanbieter (nur Tavily), Router-Richtlinie (heuristisch + Modell), vorzeitige Rückgabe des Rechners, gemeinsames Kontext-Token-Limit, identischer Bewertungsmaßstab, einheitliche Instrumentierung. Dies reduziert wesentliche Störfaktoren in unseren Messungen erheblich.
2. Framework-Overhead ist messbar, aber gering: Wir beobachteten ~3–14 ms pro Abfrage durch Orchestrierungslogik. Diese Unterschiede sind real, aber nicht die Hauptursache für Latenzlücken von >1 s; die meiste Zeit wird für I/O mit externen Modellen/Tools aufgewendet.
3. Die Leistung folgt den Tokens (unter diesen Bedingungen): DSPy zeigt den niedrigsten Framework-Overhead (~3,53 ms). Haystack (~5,9 ms) und LlamaIndex (~6 ms) folgen, während LangChain (~10 ms) und LangGraph (~14 ms) höher liegen. Der Token-Verbrauch ist am niedrigsten bei Haystack (~1,57k), dann LlamaIndex (~1,60k); DSPy und LangGraph liegen bei ~2,03k, und LangChain bei ~2,40k.
4. Routing/Tool-Pfad ist entscheidend: Leichte Verschiebungen im initialen Routing (Retriever vs. Web vs. Rechner) und im Fallback-Verhalten beeinflussen sowohl Tokens als auch Zeit, selbst wenn Prompts und Budgets aufeinander abgestimmt sind.

Warum bleiben Unterschiede bestehen? Die „Framework-DNA“

Trotz Standardisierung bleiben geringe Abweichungen bei Token-Anzahl und Latenz bestehen. Diese sind auf die inhärenten, grundlegenden Verhaltensweisen jedes Frameworks zurückzuführen – seine „DNA.“

• Prompt- & Nachrichten-Serialisierung: Jedes Framework verpackt denselben logischen Inhalt mit leicht unterschiedlicher Formatierung, bevor es ihn an das LLM sendet, was zu kleinen, aber konsistenten Token-Deltas führt.
• Kontext-Zusammenstellung: Die genaue Reihenfolge und Einbeziehung von Metadaten innerhalb des verketteten Kontexts kann je nach Framework leicht variieren und die endgültige Token-Anzahl beeinflussen.
• Routing-Entscheidungen bei Gleichstand: In Grenzfällen können subtile Unterschiede darin, wie ein Framework die JSON-Ausgabe des Routers analysiert, zu einer anderen anfänglichen Tool-Wahl führen.

In diesem Setup scheint der Token-Fußabdruck der primäre Treiber zu sein, mehr als die Ausführungszeit des Frameworks.

Die gemeinsame agentische RAG-Architektur

Um einen fairen Vergleich zu erreichen, wurden alle fünf Implementierungen auf demselben Kontrollfluss aufgebaut:

• Router: Ein hybrider Modell-und-Heuristik-Knoten, der zwischen Retriever, web_search oder calculator wählt.
• Dokumente abrufen: Ruft die Top-5-Dokumente von Qdrant unter Verwendung normalisierter BGE-small-Embeddings ab.
• Dokumente bewerten: Ein LLM-Prüfer bewertet die Dokumentenrelevanz. Bei Irrelevanz wird ein Websuche-Fallback ausgelöst.
• Antwort generieren: Verwendet ein LLM mit temperature=0,0 und einem gemeinsamen Kontext-Token-Limit, um eine Antwort zu generieren.
• Antwort bewerten: Ein zweiter LLM-Prüfer bewertet den Entwurf auf Fundiertheit, Widersprüche (Halluzinationen) und Vollständigkeit.
• Fallback & vorzeitige Rückgabe: Eine Websuche wird ausgelöst, wenn die Antwortbewertung unzureichend ist. Rechnerergebnisse werden jedoch direkt zurückgegeben, wobei die Generierungs- und Bewertungsschritte übersprungen werden.

Workflow-Beispiele

Szenario A — Direkter Treffer aus der Datenbank:

Szenario B — Aktuelles Ereignis löst Web-Tool aus:

Szenario C — Rechner liefert eine vorzeitige Rückgabe:

Szenario D — Vektordatenbank unzureichend, greift auf Websuche zurück:

Methodik der RAG-Frameworks

Alle fünf Implementierungen erreichten eine Genauigkeit von 100% in unserem Testdatensatz mit 100 Abfragen und stimmten mit den Ground-Truth-Antworten überein. Dies war die grundlegende Anforderung, die sicherstellte, dass jedes Framework denselben agentischen RAG-Workflow erfolgreich ausführen konnte, bevor Leistungsunterschiede gemessen wurden.

1. Kernkomponenten & Konfiguration

Die grundlegenden Tools wurden standardisiert, um Leistungsvariablen an der Quelle zu eliminieren.

• LLMs:
  • Modell: Alle Knoten (Router, Generator, Grader) verwendeten das Modell openai/gpt-4.1-mini über die OpenRouter-API.
  • Determinismus: Die Temperatur wurde für alle LLM-Aufrufe auf 0,0 gesetzt, um maximale Konsistenz bei Routing, Generierung und Bewertung zu gewährleisten.
  • Token-Limits: Strenge max_tokens-Limits wurden durchgesetzt: 256 für den Router und die Grader sowie 512 für den Generator. Dies verhindert Latenzunterschiede, die durch übermäßig lange Antworten eines Frameworks verursacht werden.
• Embedding-Modell & Retrieval:
  • Modell: Alle Frameworks verwendeten BAAI/bge-small-en-v1.5 von HuggingFace.
  • Normalisierung: Ein entscheidender Schritt für die Leistung: normalize_embeddings wurde in allen fünf Frameworks auf True gesetzt. (LangChain/LangGraph über encode_kwargs; LlamaIndex über normalize=True; Haystack über normalize_embeddings; DSPy-Retriever normalisiert.)
  • Retrieval: Der Qdrant-Vektorspeicher wurde in allen Implementierungen mit k=5 (Top-5-Dokumente) abgefragt.
• Tooling:
  • Websuche: Der Benchmark wurde auf nur Tavily beschränkt (max_results=3).
  • Rechner: Alle fünf Implementierungen verwendeten die sympy-Bibliothek für die Analyse und Auswertung mathematischer Ausdrücke, um identische Fähigkeiten sicherzustellen.

2. RAG-Kontrollfluss & Richtlinie

Der „Entscheidungsfindungs“-Prozess des Agenten wurde explizit in allen Frameworks gespiegelt.

• Routing-Logik: Eine hybride Routing-Strategie wurde in allen fünf Skripten implementiert, um Modellintelligenz mit deterministischen Regeln auszubalancieren:
  1. Eine regex-basierte heuristic_route prüft zunächst auf offensichtliche Rechner- oder Websuche-Muster (z. B. mathematische Symbole, Jahreszahlen wie „2024“).
  2. Ein LLM-router_node trifft dann seine eigene Entscheidung.
  3. Die endgültige Entscheidung priorisiert die Heuristik für Rechner, ansonsten wird die Wahl des LLM übernommen.
• Kontext-Budgetierung: Dies ist eine der wichtigsten Standardisierungen. Bevor der generate_answer-Knoten aufgerufen wird, werden alle abgerufenen Dokumentkontexte und Websuchergebnisse verkettet und dann auf ein gemeinsames Limit von 2000 Tokens gekürzt, unter Verwendung einer gemeinsamen truncate_to_token_budget-Hilfsfunktion. Dies stellt sicher, dass das Generator-LLM in jedem Framework eine Eingabe exakt derselben Größe erhält, wodurch verhindert wird, dass ein einzelnes Framework durch die Ausführlichkeit seines abgerufenen Kontexts bevor- oder benachteiligt wird.
• Antwortbewertungs-Richtlinie:
  • Nachsichtiger Maßstab: Der grade_answer-Knoten verwendet einen identischen, nachsichtigen Prompt in allen Frameworks, der den LLM-Prüfer anweist, semantisch ähnliche und hinreichend vollständige Antworten zu akzeptieren.
  • Fehlerbehandlung: Die Logik zur Behandlung eines fehlgeschlagenen JSON-Parsings durch den Grader wurde standardisiert. Wenn die Ausgabe des Graders kein gültiges JSON ist, verwendet das System standardmäßig eine permissive Bewertung (grounded=True, complete=True), was einem realen Szenario entspricht, in dem ein fehleranfälliger Parser eine ansonsten gute Antwort nicht durchfallen lassen sollte. DSPy gibt strukturierte Felder zurück (kein JSON-Parsing), dies wird als Robustheitsunterschied protokolliert, nicht als Leistungsvorteil.
• Vorzeitige Rückgabe des Rechners: Wie im Code zu sehen, setzt ein erfolgreicher Aufruf des calculator_node direkt die final_answer und beendet den Workflow vorzeitig. Dies ist eine bedeutende Optimierung, die konsistent angewendet wird und verhindert, dass der Rechner-Pfad unnötig die generate- und grade_answer-LLMs aufruft.
• DSPy-Abgleich. Um Fairness mit Nicht-CoT-Baselines zu wahren, verwendet DSPy.Predict (kein CoT) für Router und AnswerGenerator. Signaturen spiegeln die Knotenverträge anderer Frameworks wider; wo verfügbar, verwenden Token-Anzahlen die vom Modell gemeldete Nutzung, ansonsten tiktoken-Fallback.

3. Instrumentierung und Metriken

Der Messprozess war identisch und verwendete gemeinsame Hilfsfunktionen und Prinzipien.

• Latenz: Hochpräzises time.perf_counter() wurde für alle Zeitmessungen verwendet. Der Framework-Overhead wird konsistent berechnet als Gesamtlatenz – Latenz externer Aufrufe.
• Tokenisierung: Alle Token-Anzahlen für Prompts und Completions wurden mit tiktoken berechnet, der cl100k_base-Kodierung, um eine einzige Quelle der Wahrheit für Token-Metriken sicherzustellen. Die in den Ergebnissen angegebene Metrik „Durchschn. Tokens“ stellt die kumulative Summe aller Eingabe- (Prompt) und Ausgabe-Tokens (Completion) für jeden LLM-Aufruf (z. B. Router, Grader, Generator) innerhalb eines einzelnen Abfrage-Workflows dar.
• State-Management: Während die Implementierungssyntax variiert (LangGraphs TypedDict, LlamaIndex' Klasse, LangChains Dictionary), ist die State-Struktur funktional identisch. Jedes Framework übergibt denselben Satz von Schlüsseln (question, documents, web_results usw.) zwischen den Knoten, wodurch sichergestellt wird, dass die Kontrollflusslogik mit denselben Informationen arbeitet.

Durch die Durchsetzung dieser strengen Standardisierungen auf Code-Ebene zielt dieser Benchmark darauf ab, über oberflächliche Vergleiche hinauszugehen und eine replizierbare Analyse der Framework-Leistung unter einer festgelegten RAG-Richtlinie zu bieten.

Interpretation der Ergebnisse:

• Sie können folgern: In diesem spezifischen, stark kontrollierten Setup ist der Orchestrierungs-Overhead tendenziell gering; Unterschiede werden hauptsächlich durch Token-Anzahlen und Tool-Pfade verursacht.
  • In diesem spezifischen, stark kontrollierten Setup ist der Framework-Overhead vernachlässigbar.
  • Leistungsunterschiede wurden durch Token-Anzahl und Tool-Pfad-Variationen verursacht.
• Sie können nicht verallgemeinern: Die Ergebnisse sind spezifisch für diese Architektur, Modelle, Prompts, Retriever und Webanbieter; Änderungen daran können die Rangfolge verändern.

Entwicklererfahrung: Ein qualitativer Vergleich

Leistung ist nicht der einzige Faktor; wie sich ein Framework beim Entwickeln anfühlt, ist ebenso wichtig.

• LangGraph: Der deklarative Graph
  Verwendet ein Graph-First-Paradigma. Sie definieren Knoten und verdrahten sie mit Kanten (einschließlich add_conditional_edges), sodass der Kontrollfluss Teil der Architektur ist. Der State wird über ein TypedDict mit Reducer-artigen Aktualisierungen typisiert (Annotated[…, add]).
  • Wählen Sie LangGraph für: komplexe Workflows mit mehreren Verzweigungen, Wiederholungen und Zyklen; seine Struktur skaliert in Robustheit und Wartbarkeit, wenn Agenten wachsen.
• LlamaIndex: Imperative Orchestrierung
  Ein prozedurales Skript, bei dem der Kontrollfluss aus Standard-Python-if/else besteht; der „Graph“ lebt in Ihrem Code. Der State ist eine dedizierte PipelineState-Klasse, und das Framework bietet saubere Retrieval-Primitive (VectorStoreIndex → .as_retriever(k=5)).
  • Wählen Sie LlamaIndex für: lesbare, ein-dateiige Workflows, bei denen Sie klare prozedurale Logik und einfaches Debugging schätzen.
• LangChain: Imperativ mit deklarativen Komponenten
  Die Orchestrierung bleibt ein Python-Skript, aber einzelne Aufgaben sind kleine, zusammensetzbare Chains mit dem |-Operator (z. B. prompt | llm | parser). Der State ist ein flexibles, untypisiertes Python-Dict.
  • Wählen Sie LangChain für: schnelles Prototyping oder Teams, die bereits im LangChain-Ökosystem arbeiten und es bevorzugen, kleine deklarative Einheiten innerhalb eines größeren imperativen Treibers zu komponieren.
• Haystack: Komponentenbasiert, manuelle Orchestrierung Typisierte, wiederverwendbare Komponenten (@component) mit expliziten I/O, während der Kontrollfluss reines Python (if/else) bleibt. Einfacher Austausch von LLM/Retriever/Web-Backends, plus erstklassige Instrumentierung pro Schritt (externe vs. Framework-Zeit).
  • Wählen Sie Haystack für: produktionsreife, testbare Pipelines mit klaren Verträgen und feingranularer Kontrolle.
• DSPy: Signature-First-Programme (weniger Codezeilen)
  Definieren Sie eine Aufgabe über eine Signatur (Eingaben/Ausgaben + Absicht) und implementieren Sie dann mit Modulen, die Prompting und LLM-Aufrufe kapseln. Zentralisiert Prompt-/Nutzungsverwaltung und entfernt Glue-Code; das Austauschen von Interna (z. B. Predict ↔ CoT) ändert den Vertrag nicht.
  • Wählen Sie DSPy für: minimalen Boilerplate, lesbare ein-dateiige Abläufe, vertragsgetriebene Entwicklung (mit optionalen Optimierern).

Optimale Leistung gegen Vergleichbarkeit eintauschen

• LangGraph könnte mit seinen nativen Graph-Optimierungen glänzen, wenn parallele Ausführung, State-Caching und sein Conditional-Edge-System für komplexe Verzweigungslogik genutzt werden dürfen.
• DSPy könnte dramatisch andere Ergebnisse zeigen, wenn seine Signatur-Optimierer (wie MIPROv2) und Chain-of-Thought-Prompting verwendet werden, was die Antwortqualität erheblich verbessern kann.
• Haystack könnte sein produktionsreifes Caching, Batching-Funktionen und Optimierungen auf Komponentenebene nutzen, die wir aus Fairnessgründen deaktiviert haben.
• LlamaIndex könnte von seinen fortgeschrittenen Indexierungsstrategien, Query-Engines und multimodalen Fähigkeiten profitieren, die in diesem Benchmark nicht getestet wurden.
• LangChain könnte mit seinem umfangreichen Tool-Ökosystem und LCEL (LangChain Expression Language)-Optimierungen glänzen, wenn es nicht auf unseren standardisierten Tool-Satz beschränkt wäre.

Das „beste“ Framework hängt davon ab, ob Sie optimieren für: Entwicklungsgeschwindigkeit, Wartbarkeit, Leistung oder spezifische architektonische Muster.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Weiterführende Literatur

Entdecken Sie weitere RAG-Benchmarks, wie zum Beispiel:

• Embedding-Modelle: OpenAI vs Gemini vs Cohere
• Top-Vektordatenbank für RAG: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
• Agentischer RAG-Benchmark: Multi-Datenbank-Routing und Abfragegenerierung
• Hybrides RAG: Steigerung der RAG-Genauigkeit

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{RAG-Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/rag-frameworks}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 3. Juni 2026}
}

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Ekrem Sarı

KI-Forscher

Folgen auf

Ekrem ist KI-Forscher bei AIMultiple und konzentriert sich auf intelligente Automatisierung, GPUs, KI-Agenten und RAG-Frameworks.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten