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Semantic Kernel versus LangChain für die KI-Entwicklung
Entwickeln Sie eine neue Anwendung mit generativer KI? Vergleichen Sie Semantic Kernel und LangChain, um zu entscheiden, was für Ihr Projekt besser geeignet ist.
Viele Unternehmen entwickeln generative KI-Dienste für Anwendungsfälle, die von maßgeschneiderten Chatbots bis hin zu Agenten für die Geschäftsautomatisierung reichen. Angesichts der Vielzahl verfügbarer Entwicklungsplattformen kann die Entscheidung für eine davon jedoch schwierig sein.
Zwei beliebte Optionen sind Semantic Kernel (semantischer Kernel), ein Open-Source-SDK von Microsoft, mit dem Benutzer verschiedene KI-Modelle in ihre Builds integrieren können, und LangChain, ein Open-Source-Framework für die Erstellung von Anwendungen, die auf Large Language Models (LLM) basieren. Da die beiden Frameworks Ähnlichkeiten und Unterschiede in Bezug auf ihre Funktionen, Stärken, Schwächen und das sie umgebende Ökosystem aufweisen, müssen Teams, die sich für ein generatives KI-Projekt zwischen ihnen entscheiden, die Kosten und Vorteile jedes einzelnen abwägen.
Wann sollte man sich für Semantic Kernel und wann für LangChain entscheiden?
Die Wahl zwischen Semantic Kernel und LangChain hängt von den Projektanforderungen, der bevorzugten Programmiersprache und dem gewünschten Grad an Integration und Flexibilität ab.
Im Vergleich zu Semantic Kernel verfügt LangChain über eine viel größere Community, ein Ökosystem von Tools von Drittanbietern und eine Reihe von Integrationen. Das kann für Entwickler von Vorteil sein, die nach umfassenden Out-of-the-Box-Funktionen und aktivem Support suchen. Beachten Sie jedoch, dass viele der Integrationen von LangChain auf Open-Source-Beiträgen basieren, was bedeutet, dass sie möglicherweise nicht regelmäßig aktualisiert oder gewartet werden.
Im Gegensatz dazu sind die Datenquellen und verfügbaren Integrationen von Semantic Kernel viel stärker auf Microsoft ausgerichtet und bieten eine enge Integration mit Azure-Diensten und dem .NET-Ökosystem. Obwohl es insgesamt weniger Integrationen gibt, ist es wahrscheinlicher, dass diese zuverlässig und konsistent gewartet werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen:
- LangChain eignet sich besser für Projekte, die umfangreiche Tools und Integrationen erfordern, sowie für die Erstellung von generativen Offline-KI-Diensten.
- Semantic Kernel ist vorzuziehen für Projekte im .NET-Ökosystem oder solche, die ein leichtgewichtiges Framework mit stärker auf Microsoft ausgerichteten Integrationen erfordern.
Semantic Kernel versus LangChain: Funktionen und Fähigkeiten
| Semantic Kernel | LangChain | |
| GitHub-Statistiken, Stand Februar 2026 | 27,2K Sterne, 8,7 Millionen Downloads insgesamt |
126K Sterne, 27 Millionen Downloads pro Monat |
| Kernkonzept | Kernel | Chains |
| Automation | Planner | Agents |
| Benutzerdefinierte Komponenten | Plugins | Tools |
| Programmiersprachen |
C#, Java, Python | JavaScript, Python, Java (über LangChain4j) |
| Unterstützte Sprachmodelle* | Amazon Bedrock, Anthropic, Azure AI Inference, Azure OpenAI, Google, Hugging Face Inference API, Mistral, Ollama, ONNX, OpenAI | AI21, Amazon Bedrock, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, Databricks, Fireworks, Google Vertex AI, Groq, Hugging Face, Llama.cpp, Mistral, Nvidia, OCI GenAI, Ollama, Together, Upstage, Watsonx, xAI |
| Unterstützte Vektorspeicher* | In-Memory-Vektorspeicher für Tests und Entwicklung sowie Azure AI Search, Azure Cosmos DB für MongoDB, Azure Cosmos DB für NoSQL, Elasticsearch, Java Database Connectivity, MongoDB, Pinecone, Postgres, Qdrant, Redis, SQLite, Volatile (In-Memory), Weaviate | Aerospike, Alibaba Cloud OpenSearch, AnalyticDB, Annoy, Apache Cassandra, Apache Doris, ApertureDB, Astra DB, Atlas, Azure AI Search, Azure Cosmos DB für MongoDB vCore, Azure Cosmos DB für NoSQL, BagelDB, Chroma, Clarifai, Couchbase, Databricks, Elasticsearch, Faiss, InMemoryVectorStore, Microsoft SQL Server, Milvus, MongoDB, PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis, Weaviate |
| Überwachung und Nachverfolgung |
OpenTelemetry (mit Console, Application Insights oder Aspire Dashboard) | LangSmith, Portkey |
| Multi-Agent-Framework | AutoGen | LangGraph |
*Diese Liste enthält eine Auswahl der zum Zeitpunkt der Veröffentlichung beliebtesten Optionen. Eine umfassende und aktuelle Liste finden Sie in der Dokumentation der jeweiligen Tools.
Semantic Kernel
Semantic Kernel ist ein Microsoft SDK, das in Java, C# oder Python verfügbar ist, wobei C# den umfassendsten Funktionsumfang bietet.
Zu den Kernfunktionen von Semantic Kernel gehören:
- KI-Konnektoren für die Integration mit generativen KI-Modellen
- Dienste für Telemetrie und Protokollierung
- Orchestrierung von Funktionsaufrufen
- Plugins oder Funktionsgruppen
- Vektorspeicher zum Speichern eingebetteter Daten und zum Durchführen von Ähnlichkeitssuchen.
Eine zentrale Funktion ist das Framework von Semantic Kernel zum Erstellen von KI-Agenten: das Microsoft-Open-Source-Projekt AutoGen. Dieses Framework war zuvor separat verfügbar – und selbst eine beliebte Wahl für die Entwicklung von KI-Anwendungen –, aber Microsofts Ziel für die Zukunft ist es, seine Funktionen mit Semantic Kernel zusammenzuführen.
Semantic Kernel stellt über Microsoft Learn Dokumentationen zur Verfügung und veranstaltet Community-Webmeetings. Allerdings verwenden viele der verfügbaren Dokumentationen und Tutorials C#, während andere Sprachen weniger unterstützt werden.
LangChain
LangChain ist ein beliebtes Framework für die Erstellung generativer KI-Anwendungen mit Python oder JavaScript, mit zusätzlicher Unterstützung für Java durch LangChain4j.
Die Gründer von LangChain haben auch andere Frameworks entwickelt, wie LangGraph für agentenbasierte Workflows und LangSmith für die Überwachung und Fehlerbehebung generativer KI-Anwendungen. Trotz der verstärkten Konzentration auf KI-Agenten und Agenten-Workflows fügen die Gründer von LangChain neue LangGraph-Funktionen hinzu.
LangChain umfasst die folgenden Hauptfunktionen:
- Chatmodelle für die LLM-Integration
- Document Loader für die Verarbeitung von Daten im LangChain-Datenformat
- Retriever für die Abfrage von Wissensdatenbanken
- Vektorspeicher für die Einbettung von Daten und die Ähnlichkeitssuche
LangChain unterstützt zahlreiche Sprachmodelle, Vektorspeicher, Document Loader und SaaS-Dienste, darunter Google, Microsoft 365 und Slack. Aufgrund der Geschwindigkeit der Framework-Entwicklung sind jedoch viele Integrationen mit den neueren Versionen von LangChain nicht kompatibel – das bedeutet, dass Entwickler manchmal eine ältere Version von LangChain verwenden müssen, um eine bestimmte Version einer Integration nutzen zu können.
LangChain hat eine beeindruckend aktive Community mit vielen Tutorials auf YouTube und eLearning sowie einem aktiven Discord-Server. Aufgrund der rasanten Entwicklung neuer Versionen fehlt es jedoch manchmal an offizieller Dokumentation.
