整合LlamaIndex与LangChain构建高级的查询处理系统

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来 源 ：DeepHub IMBA 本文 约1800字 ，建议阅读 6分钟 本文将介绍如何整合使用，创建一个既可扩展又可定制的代理RAG。 构建大型语言模型应用程序可能会颇具挑战，尤其是当我们在不同的框架（如Langchain和LlamaIndex）之间进行选择时。LlamaIndex在智能搜索和数据检索方面的性能令人瞩目，而LangChain则作为一个更加通用的应用程序框架，提供了更好的与各种平台的兼容性。 本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用，创建一个既可扩展又可定制的代理RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用程序，利用两种技术的强大功能，开发出能够处理复杂查询并提供精准答案的高效应用程序。 在我们继续实施之前，需要简单的介绍代理RAG的一些知识： 代理RAG是一种基于代理的RAG实现方式。与传统的一般RAG方法相比，代理RAG在自主性和决策能力方面有了显著提升。我 ………………………………