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?

LlamaIndex 是一个专为构建大型语言模型（LLM）应用而设计的开发框架，为开发人员提供了强大且灵活的工具，能更有效地理解和处理文本数据。对于熟悉 LangChain 的开发者而言，它并不陌生。 其核心优势在于对大型语言模型的深度支持，允许开发者利用如 GPT3.5 Turbo 等模型执行多种文本处理任务，如文档问答、文章生成和自动翻译等。特别地，它提供了构建文档问答系统的功能，能自动从大量文档中检索相关信息并生成答案，这在处理大量知识信息的领域极具价值。 LlamaIndex 还允许对嵌入模型进行微调以适应特定任务需求，提升文档问答系统的性能。它支持连接结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据源，为应用程序提供全面信息。 此外，其设计注重简化开发流程，即使复杂的 NLP 任务也能通过少量代码实现，无需深入了解底层复杂性。这种设计哲学不仅降低了开发大型语言模型应用的门槛，还极大提升了开发效率和应用性能。 LlamaIndex 的 GitHub 地址：https://github.com/runllama/llama_index/

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，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。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使基于大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 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，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，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。 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. 允许开发人员定义处理步骤链，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，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，如特定文档问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个开源框架，为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具，难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架，在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色，为多种常见应用提供模板，在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目，且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用，并配备了 RAG 引擎，旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素，如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下，它们各自都有发挥作用的空间和潜力。

LangChain 目前不太可能被淘汰。它是 LLM 应用程序编排框架中的领导者，在提示链细节抽象、与外部 API 接口、上下文数据检索以及维持内存等方面表现出色，为业余爱好者和初创公司广泛使用，并已开始有构建的应用转入生产。 虽然 LangChain 仍是相对新的项目，一些开发者特别是 LLM 的早期采用者，更愿意在生产中切换到原生 Python 以消除额外的依赖性，但预计这种自行制作的方法在大多数用例中的使用会随时间减少，这与传统的 web 应用堆栈情况类似。 同时，高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展，LangChain 已成为提示词工程工具包景观中的基石，最初专注于链条，后扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛功能，其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程，提供了一系列工具、组件和接口，让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其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，链则是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 主要特点有： 1. 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 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。 3. 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 LangChain 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收集数据，还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。

LangChain 是一个在提示词工程领域具有重要地位的开源框架。 它允许开发者将语言模型与应用程序连接起来，使应用程序能够嵌入大模型的能力，俗称 ReAct，展示了一种提示词技术，允许模型“推理”和“行动”。 高级提示词工程技术的发展促使一系列工具和框架兴起，LangChain 已成为提示词工程工具包中的基石，最初专注于链条，后扩展到支持包括智能体和网络浏览等更广泛的功能，其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。 在实际的工作场景中，LangChain 是常用的 RAG 框架之一。它是为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，便于开发者集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，有活跃的贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，考虑了应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括： 1. 数据加载器（DocumentLoader）：能从数据源加载数据并转为文档对象，文档包含 page_content（文本内容）和 metadata（元数据如标题、作者、日期等）。 2. 文本分割器（DocumentSplitter）：将文档分割成多个小文档，方便后续检索和生成，因大模型输入窗口有限，短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器（Embeddings）：将文本转为高维向量的嵌入，用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器（VectorStore）：存储和查询嵌入，常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器（Retriever）：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器，利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型（ChatModel）：基于大模型如 GPT3 实现文本生成，根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程： 1. 加载数据：根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档：根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入：选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器：使用向量存储器检索器，传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型：根据性能和成本选择，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。它包括让电脑对输入的语言进行认知和理解，将其转化为有意义的符号和关系，并根据目的进行处理。自然语言处理涵盖了多个方面和步骤，基本包括认知、理解、生成等部分。其旨在处理和运用自然语言，例如把计算机数据转化为自然语言。自然语言处理涉及多门学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。在计算机科学中，为了让计算机能理解和处理自然语言这种复杂多样、具有语境依赖性和模糊性的信息，引入了 Token 化的概念，将复杂的文本数据分解成更小、更易于计算机处理的单元，如单词、短语或标点符号，从而更有效地进行语言处理和提取意义。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

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。