比较LlamaIndex和LangChain，选择适合的大模型RAG框架

大家好，大型语言模型（LLMs）正引领人工智能技术的创新浪潮。自从OpenAI推出ChatGPT，企业、开发者纷纷寻求定制化的AI解决方案，从而催生了对开发和管理这些模型的工具和框架的巨大需求。

LlamaIndex和LangChain作为两大领先框架，二者各自的特点和优势，将决定它们在不同场景下的应用。本文介绍这两个框架的主要差异，帮助大家做出明智的选择。

1 LlamaIndex

LlamaIndex 流程

LlamaIndex框架简化了对大型语言模型的个性化数据索引和查询，支持多种数据类型，包括结构化、非结构化及半结构化数据。

LlamaIndex通过将专有数据转化为嵌入向量，使数据能够被最新型的LLMs广泛理解，从而省去了重新训练模型的步骤，提高数据处理的效率和智能化水平。

1.1 工作原理

LlamaIndex 架构

LlamaIndex框架推动了大型语言模型（LLMs）的定制化发展。通过将专属数据嵌入内存，使模型在提供上下文相关回答时表现更佳，将LLMs塑造成领域知识专家。无论是作为AI助手还是对话机器人，LlamaIndex都能根据权威资料（如仅限高层访问的业务信息PDF）准确回应查询。

LlamaIndex采用检索增强生成（RAG）技术，定制化LLMs，包括两个核心步骤：

• 索引阶段：将专有数据转化为富含语义信息的向量索引。

• 查询阶段：系统接收到查询后，迅速匹配并返回最相关的信息块，结合原始问题，由LLM生成精准答案。

1.2 LlamaIndex快速入门

安装llama-index：

pip install llama-index

使用 OpenAI 的 LLM 需要 OpenAI API 密钥。获得秘钥后，在 .env 文件中这样设置：

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key_here"

1.3 构建问答应用：LlamaIndex实践

为了展示LlamaIndex的能力，下面进行代码演示，开发一个基于自定义文档回答问题的问答应用程序。

安装依赖项：

pip install llama-index openai nltk

使用LlamaIndex的SimpleDirectoryReader函数加载文档，开始构建索引：

from llama_index.core import (
&