LlamaIndex进阶功能解析：构建更强大的RAG系统 本文介绍了LlamaIndex提供的三种进阶功能，以应对复杂知识库查询需求： 索引结构进阶： SummaryIndex：通过文档摘要实现主题匹配，适用于概括性查询 KeywordTableIndex：基于关键词精确匹配，适合术语查询 SubQuestionQueryEngine： 采用分治策略，将复杂问题分解为子问题，独立查询后合成最终答案 RouterQueryEngine： 作为智能调度员，根据问题意图自动选择最适合的数据源索引 文中还提供了对应

RPA与AI Agent结合实现智能自动化 RPA基础：机器人流程自动化(RPA)通过配置软件机器人模拟人类操作，处理重复性、规则明确的任务，如数据录入、报告生成等，具有非侵入性、高效率和准确性特点。 AI赋能RPA：传统RPA依赖固定规则，AI Agent为其注入智能决策能力，可处理复杂场景：1）智能决策：如LLM分析邮件意图后触发RPA流程；2）动态流程生成：将自然语言指令分解为可执行步骤；3）异常处理：自主修复UI变化等故障。 实现工具：使用pyautogui库控制桌面应用，通过图像识别定位UI元素比

本文介绍了AutoGen框架中的多智能体协作机制，重点讲解了GroupChat和GroupChatManager的功能与应用。GroupChat负责管理多个Agent的对话历史与发言顺序，而GroupChatManager则作为智能调度者，决定每个回合的发言Agent。文章还探讨了如何通过定义system_message来自定义Agent角色，以及使用函数调用（Function Calling）实现更安全可靠的交互。最后，提出了"批判-审查"模式的工作流设计，并通过一个研究课题协作的代码

本文介绍了LangChain中三种关键组件的工作原理和应用场景。1. SequentialChain用于构建线性流程，包括简单串联的SimpleSequentialChain和更灵活的SequentialChain；2. RouterChain能根据输入动态选择执行路径；3. Agent通过动态决策和使用工具(如Google搜索、数学计算等)实现复杂任务处理。文章还提供了FastAPI集成示例，展示如何创建配备搜索和计算工具的智能代理，并详细说明了其实现步骤，包括工具配置、中间步骤记录和异常处理等。这些组件

本文介绍了LlamaIndex框架在RAG（检索增强生成）应用中的核心概念与入门方法。RAG通过检索外部知识库增强LLM的回答能力，解决知识截止和私有知识缺失问题。LlamaIndex简化了RAG流程为三个步骤：加载数据（Load）、构建索引（Index）和查询（Query）。其中，VectorStoreIndex通过文本分割和向量嵌入实现高效检索。文章提供了代码示例，展示如何通过FastAPI实现文件上传、索引创建和查询功能，包括使用SimpleDirectoryReader加载文档、构建向量索引，并通过

AutoGen是微软开发的智能体协作框架，其核心是通过自动化多智能体对话解决复杂任务。系统主要由两个智能体构成：AssistantAgent负责生成代码和执行任务，UserProxyAgent代表用户发起请求、执行代码并提供反馈。两者通过"生成-执行-反馈"的循环机制协作完成任务。本文展示了如何通过FastAPI接口实现这一功能，包括配置智能体、捕获对话历史并返回执行结果。该框架特别适合需要代码执行验证的复杂任务场景，实现了思考与行动的无缝结合。

本文介绍了LangChain的核心组件和使用方法，重点讲解了LLMs、Prompts和Chains三大核心模块。LLMs作为语言模型接口，Prompts通过动态模板生成提示，Chains则将多个组件组合成完整流程。文章展示了如何使用PromptTemplate创建动态提示，构建LLMChain来实现"输入-提示-调用-输出"的标准流程，以及通过OutputParsers处理结构化输出。最后给出了一个FastAPI应用示例，演示如何创建生成诗歌的API端点，包括定义Pydantic模型、实

FastAPI 是一个高性能的 Python Web 框架，特别适合构建 AI API。它结合了 Starlette 和 Pydantic 的优势，支持异步编程和类型验证。本文介绍了 FastAPI 的核心特性、项目结构设计、数据验证方式以及异步处理机制，并提供了完整的代码示例。项目采用分层架构，包含配置管理、Pydantic 数据模型、AI 服务实现和 API 端点等模块。示例代码展示了如何创建基于 OpenAI 的文本生成 API，包括请求参数验证、异步调用和错误处理。文章还通过流程图说明了 FastA

本课程聚焦三大主流AI开发框架：LangChain、AutoGen和LlamaIndex，通过实战讲解如何构建复杂AI系统。课程涵盖AIGC内容生成和多智能体协作原理，对比分析了各框架特点与应用场景，并详细指导Python开发环境配置，包括虚拟环境搭建、依赖安装和FastAPI基础应用部署。学习者将掌握将AI能力产品化的关键技术，为后续开发多智能体系统打下坚实基础。