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大模型应用：LlamaIndex、LangChain 与 LangGraph 细节深度、协同应用.24在大模型应用开发中，如何高效地利用私有数据、编排复杂任务以及管理多轮对话状态是三个核心挑战。LlamaIndex、LangChain和LangGraph分别针对这三个挑战提供了专业解决方案。今天我们将深度解析这三个框架的架构设计、核心细节，并通过实战案例展示如何协同使用它们构建强大的LLM应用。

大模型应用：从问题到答案：LlamaIndex RAG系统工作流程详解.15在前面的文章我们对langchain和RAG都做过深入的探讨，检索增强生成（RAG）是解决模型核心痛点的关键技术，它能让大模型基于本地私有数据生成精准回答，彻底规避幻觉问题，同时满足数据本地化、合规性要求。

LlamaIndex检索调优实战：七个能落地的技术细节RAG系统搭完其实才是工作的开始，实际跑起来你会发现，答案质量参差不齐，有时候精准得吓人、有时候又会非常离谱。这个问题往往不模型本身，而是在检索环节的那些"小细节"。

LlamaIndex 存储体系深度解析随着大模型在企业级知识管理、智能搜索、智能体编排等场景的落地加速，如何让外部数据以结构化、可管理、可扩展的方式被模型消费，成为一个关键问题。LlamaIndex 作为业内领先的 LLM 数据框架，提供了丰富的数据加载、索引、检索与智能体构建能力。然而，许多人往往忽略了支撑这一切的“底层基座”——存储体系。

LlamaIndex PromptTemplate 全面解析在构建 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统、企业知识库助手或 Agent 自动化流程时，Prompt 设计始终处于核心位置。Prompt 是大型语言模型（LLM）行为的控制器，通过清晰、结构化的提示词，开发者能够让模型在限定信息范围内回答问题、执行工具调用，或以稳定方式进行推理。

花菜会噎住

Chainlit+LlamaIndex 多模态 RAG 开发实战7：从系统架构到功能落地，搞定 PDF/PPT/ 图片全类型文件处理这篇博客是继续Chainlit+LlamaIndex实战教学，带你从零搞定一个多模态RAG系统。啥是RAG？简单说，就是让AI不光会聊天，还能从你的文件堆里挖宝——PDF里的表格、PPT的幻灯片、图片的隐藏秘密，全都一网打尽。想想看，你的AI助手像个超级侦探，能从乱七八糟的文档中提取情报，还能生成聪明回答。这不比纯文本聊天有趣多了？接下来我们就正式开始讲解。

基于MCP协议的多AGENT文章自动编写系统开发一个使用MCP (Model Context Protocol) 的多代理系统，能够协作完成文章写作任务。系统包含四个专业化代理，按顺序协作完成从研究到最终成稿的完整流程。

大模型基础入门与 RAG 实战：从理论到 llama-index 项目搭建（有具体代码示例）大模型是指参数量达数十亿至数千亿级、基于深度学习技术构建的机器学习模型，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域展现出卓越能力。其核心特点可概括为以下 10 点：

【RAG】使用llamaindex进行RAG开发123步会在user上传知识库文件后执行，45步会在user对知识库进行问答时执行。我们使用llamaindex完成rag整个过程，此外还需要：

在未来等你

RAG实战指南 Day 4：LlamaIndex框架实战指南RAG,LlamaIndex,检索增强生成,大语言模型,AI开发本文是"RAG实战指南"系列的第4天，聚焦LlamaIndex框架的核心功能与实战应用。我们将深入解析LlamaIndex在RAG系统中的定位，详细讲解其数据连接器、索引构建和查询引擎三大核心组件的工作原理。文章包含完整的Python代码实现，展示如何从零构建一个基于LlamaIndex的文档问答系统，涵盖文档加载、索引创建、向量检索和响应生成全流程。通过与传统方法的对比分析，我们将揭示LlamaIndex在结构化数据处理和多源集成方面的独特

企业级RAG架构设计：从FAISS索引到HyDE优化的全链路拆解，金融/医疗领域RAG落地案例与避坑指南（附架构图）本文较长，纯干货，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，通过实时从外部知识库中检索相关文档，增强大语言模型（LLM）的生成准确性和事实性。其核心价值在于解决LLM的三大痛点：

背太阳的牧羊人

用 MongoIndexStore 实现对话存档和恢复 & 实现“多用户、多对话线程”场景（像一个 ChatGPT 对话列表那样）单用户 + 单对话线程，基础功能：能保存、能断点续聊。MongoDB 本地连接默认是 mongodb://localhost:27017，你需要保证本地有 MongoDB 或连接远程的 URI。

基于Llamaindex的网页内容爬取实战本文不关注如何解析网页 html 元素和各种 python 爬虫技术，仅作为一种网页数据的预处理手段进行研究。Llamaindex 也并不是爬虫技术的集大成者，使用它是为了后续的存查一体化。

使用Llama Index与Streamlit实现一个从文本中提取专业术语和定义网页小程序Llama Index有许多用例（语义搜索、摘要等），并且都有很好的记录。然而，这并不意味着我们不能将Llama Index应用到非常具体的用例中！

Chainlit集成LlamaIndex和Chromadb实现RAG增强生成对话AI应用本文主要讲解如何使用LlamaIndex和Chromadb向量数据库实现RAG应用，并使用Chainlit快速搭建一个前端对话网页，实现RAG聊天问答增强的应用。文章中还讲解了LlamaIndex 的CallbackManager回调，实现案例是使用TokenCountingHandler，实现tokens使用计算回调应用。方便知道自己的tokens使用量。

使用LlamaIndex构建RAG注：以下创建完llamaindex虚拟环境后，相关的命令都是在该环境下操作，如果操作过程有中断，请操作时，先生效该环境。

Chainlit集成LlamaIndex并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用（text2sql）我在之前的几篇文章中写了如何使用Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用，但是发现Langchain的几种和数据库交互的组件都不够让我满意，虽然已经满足了大部分场景的需求，但是问题还是很多，比如问题和数据库好不相关的时候，程序生成错误的sql,导致报错，sql智能体交互响应太慢等等，最近使用了LlamaIndex中的sql交互组件NLSQLTableQueryEngine，发现YYDS。就是我一直寻找的东西。既满足了响应速度又足够智能不会报错，下面教大家如何使用C

Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索（BM25全文检索器）BM25Retriever类是一个基于BM25算法设计的检索器，它主要用于从一组文档或节点中检索出与查询最相关的文档或节点。这个类的设计目的是为了提高文本检索的效率和准确性，尤其是在处理大量文本数据时。

Llamaindex 使用过程中的常见问题（FAQ）在使用LlamaIndex进行文档索引和查询时，您可能会发现需要根据特定的需求对基础设置进行调整。下面是一些常见的定制化需求及其对应的实现方式：

我爱学Python!

两大主流大模型应用开发工具LangChain与LlamaIndex的比较分析近来，技术的飞速发展将人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）领域推向了新的高度。LangChain 和 LlamaIndex 已成为该领域的主要参与者。它们各有自己独特的能力和优势。