整合LlamaIndex与LangChain构建高级的查询处理系统

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:

https://avoid.overfit.cn/post/f314677d41904595b953a6a3e7349705

posted @   deephub  阅读(58)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
历史上的今天:
2023-05-22 计算GMAC和GFLOPS
2022-05-22 数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义
点击右上角即可分享
微信分享提示