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LlamaIndex 与 LangChain：有什么区别？
LlamaIndex 和 LangChain 是两个可助力创建和实施检索增强生成 (RAG) 系统的平台。LlamaIndex 专为简化搜索和检索而构建，而 LangChain 是一个多功能模块化平台，支持众多用例。
RAG 可以为大型语言模型 (LLM) 配备特定领域的知识，以提高聊天机器人和其他人工智能 (AI) 应用程序的准确性和实用性。虽然 LlamaIndex 和 LangChain 的用例存在重叠，但它们各自完成 RAG 系统创建任务的方式有所不同。
LlamaIndex 专注于从基于文本的数据源进行索引、数据摄取和信息检索，因此成为了比较简单的工作流和 AI 应用程序的理想之选。相比之下，LangChain 的模块化框架在构建多种自然语言处理 (NLP) 和agentic AI 应用程序方面表现出色。
什么是 RAG（检索增强生成）？
检索增强生成（RAG）是一种通过将人工智能（AI）模型与外部知识库连接来优化其性能的架构。RAG 可帮助大型语言模型 (LLM) 以更高的质量提供更相关的响应。
生成式人工智能（gen AI）模型在大型数据集上进行训练，并参考这些信息生成输出结果。然而，训练数据集是有限的，而且仅限于人工智能开发人员可以访问的信息–公共领域作品、互联网文章、社交媒体内容和其他可公开访问的数据。
RAG 允许人工智能生成模型访问额外的外部知识库，如内部组织数据、学术期刊和专业数据集。通过将相关信息整合到生成过程中，聊天机器人和其他自然语言处理（NLP）工具无需进一步培训就能创建更准确的特定领域内容。