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对于多智能体框架来说，RAG似乎并不是其框架内的内容，所以类似 AgentScope、LangGraph、MetaGPT 等框架，都没有提供特别明确的RAG实现流程。但RAG作为当前提高大模型能力、知识库问答等方向的主流方法，还是很重要的。所以这些框架也提供了实现RAG的一些示例。
上文我们学习的是在AgentScope中用 LangChain 来实现RAG的流程，本文来学习下AgentScope中如何使用 LlamaIndex 来实现RAG。
文章目录
- 0. 前言
- 1. LlamaIndexRAG 的实现拆解
-
- 1.1 框架
- 1.2 初始化
- 1.3 加载文档 load_data
- 1.4 文档分块、存储、索引创建 store_and_index
- 1.5 检索相关文档块 retrieve
- 2. 总结
0. 前言
我们知道，RAG 中重要的几个步骤：</
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