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llama-index 和 langchain 的不同定位 每天分享一个AI趣味小知识,今天我们来探讨一下两个业界著名的开发框架,一个是Llama-index,另一个是 Langchain ,我们试图通过比较分析来澄清其各自的优势和不同的定位? 想象一下在某日夜深人静时,只有桌角的一盏台灯亮着,你一边喝着微凉的咖啡,一边思考:到底我的项目要用 LangChain,还是要用 LlamaIndex开发框架? 就在你犹豫不决时,这两个开发框架仿佛从电脑屏幕里跳了出来,站在你面前。 Mr. LangChain 先迈着稳健的步伐走来,他拍了拍胸脯说: “放心,我是个流程管家,任务编排是我的浪漫。你需要大模型调用吗?要添加第三方工具吗?我统统替你安排得妥妥当当。只要你告诉我具体流程,我就能把整套 AI 应用编排得像流水线一样精准。” 而在另一边,Miss. LlamaIndex 带着一点书卷气缓缓走来,她像一位温文尔雅的图书馆管理员,把其怀里的书轻轻的放在你桌面上,对你说: “我不负责流程,我只负责知识。你目前所有的文档、报告、网页和数据库,我能帮你组织、拆解、切块、建索引,再把它们变成 AI 能看得懂的知识库。” LlamaIndex只专注做一件事:让你的私域知识变成 AI 的长久记忆。这不就是我们常说的RAG检索增强生成的场景吗! LangChain负责“流程要怎么走”,LlamaIndex 负责“知识要怎么找”。 一个像导演,一个像编剧;一个负责调度镜头,一个负责构建内容。它们不是竞争关系,而是天然的互补。 当你把它们用对地方,你就会突然领悟到:LangChain 让你的 AI 会“办事”,而LlamaIndex 让你的 AI 会“懂事”。
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