LlamaIndex 对比 langchain Extraction 哪个对提取自然语言中的格式化数据更好一些?

AI 的关键技术包括以下方面： 1. 编排（Orchestration）：涉及到的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability & PreTraining）：这个类别的公司如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。 3. 上下文和嵌入（Context & Embeddings）：这个类别的公司如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）：这个类别的公司如 Pinecone，drant，Vald 等提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。 LangChain 作为一个框架，具有以下特点和作用： 1. 与 RAG 的关系：作为一个框架，为 RAG 提供了实现所必需的工具和组件。允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，简化了 RAG 应用程序的开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 2. 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的表现：入围了 AI Infra 类别，帮助 AI 创作者为他们的产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，快速创建和部署 LLM 插件或 LLM 应用程序，以及追踪和调试复杂的 LLM 应用程序。例如，Langfuse 为大模型应用提供开源可观测性和分析功能；Langdock 可在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，其目的在于简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程。 它具有以下特点和功能： 1. 提供一系列工具、组件和接口，便于创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，能让开发人员为用例选择合适的模型，并利用组件构建应用程序。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行以完成复杂任务。 6. 支持构建代理，使其能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，还能与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列按顺序执行以完成复杂任务的组件或其他链。 主要特点有： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤。 代理：支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索功能。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，允许选择合适模型并利用组件构建应用程序；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 提供的数据加载器可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器可将文本转换为嵌入；向量存储器可存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型及利用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可根据用户输入决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 包括数据加载器，可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器，可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器，将文本转换为嵌入用于衡量文本相似度实现检索；向量存储器，存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

Coze 是一个 AI 平台，它允许用户创建自己的 AI Bot。在 Coze 中，用户可以使用工作流来设计 Bot 的行为。工作流是由一系列大模型组件组成的，每个组件都可以执行特定的任务，例如解析用户输入、进行条件判断和生成回答等。 Coze 的工作流设计支持动态用户需求传入，这意味着用户可以通过自然语言来动态调用条件流程，而不是通过传统编程的固定条件匹配和调用。这种设计使得 Coze 的 Bot 更加灵活和智能，能够更好地满足用户的需求。 下面是一个 Coze 工作流的示例： 1. 第一步是使用大模型组件解析用户输入的信息，以确定它是否满足提示词条件。 2. 如果满足条件，则执行下一步。 3. 如果不满足条件，则再次调用大模型组件，其提示词与 AI Bot 的提示词几乎相同。 4. 最后，到达结束节点，生成回答。 通过这种方式，Coze 的 Bot 可以根据用户的输入动态调整其行为，以提供更准确和有用的回答。