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Llamaindex

深入了解 LlamaIndex 工作流程：事件驱动的 LLM 架构

深入了解 LlamaIndex 工作流程：事件驱动的 LLM 架构

实践后的进展与不足 最近，LlamaIndex 在其某个版本中引入了一个新功能，称为 Workflow，为 LLM 应用提供了事件驱动和逻辑解耦的能力。 在今天的文章中，我们将通过一个实际的迷你项目深入探讨这个功能，探索新内容和仍然不足之处。让我们

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LangChain 与 LlamaIndex：检索增强生成（RAG）的综合比较

LangChain 与 LlamaIndex：检索增强生成（RAG）的综合比较

介绍 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 结合了信息检索与生成模型，使其成为一个强大的技术，适用于问答、摘要及其他自然语言处理任务。要实现 RAG，目前最流行的两个框架是 LangChain 和 LlamaIndex。这两个框架旨在处理文档的摄取、拆分、索引以及将步骤链在一起，以实现无缝的 RAG 工作流程。但哪个框架更适合您

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使用 Llamaindex 和 AI ChatBot 构建可投入生产的 Agentic 人工智能聊天机器人的简单分步指南。

使用 Llamaindex 和 AI ChatBot 构建可投入生产的 Agentic 人工智能聊天机器人的简单分步指南。

介绍 在本文中，我们将了解如何使用 Llamaindex 和 Groq-Llama 3.3 构建一个端到端的代理型 AI 聊天机器人。 在本文的课程中，您将学习：拨开代理型 AI 和代理的神秘面纱：消除围绕代理型 AI 的炒作 了解 Llamaindex 中的 ReActAgent 和 FunctionCallingAgent 以及如何添加工具/函数 一个简

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探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

本文将为您提供清晰的可视化，帮助您在开发“代理应用程序”时选择适合您业务用例的框架或工具。 介绍 在快速发展的人工智能领域，一种新的范式正在出现，这种范式承诺将彻底改变我们与AI系统的互动和利用方式：AI代理。这些复杂的软件实体代表了从传统的单一目的AI模型到动态协作系统的根本转变，这些系统能够通过协调努力和专业知识解决复杂挑战。 本综合指南探讨了四个塑造AI代理未来的领先框架：A

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5 分钟内构建财务报告分析器：LlamaIndex + 毕马威会计师事务所案例研究

5 分钟内构建财务报告分析器：LlamaIndex + 毕马威会计师事务所案例研究

在当今快速变化的金融世界中，快速而准确地从冗长的报告中提取有意义的见解至关重要。随着生成性人工智能的出现，我们现在拥有强大的工具来自动化和增强这一过程。在本文中，我将带您了解如何使用LlamaIndex构建一个复杂的财务报告分析系统，以KPMG关于财务报告中人工智能的报告作为我们的测试案例。如果您对提高生产力和机器学习技能的实用技巧感兴趣，请随时订阅我们的[LinkedIn页面]

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如何使用 RAG 提高 LLM 成绩

如何使用 RAG 提高 LLM 成绩

初学者友好的介绍 w/ Python 代码 本文是关于在实践中使用大型语言模型的更大系列的一部分。在[上一篇文章](https://towardsdatascience.com/qlora-how-to-fine-tune-an-ll

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在 LLM 代理框架之间进行选择

在 LLM 代理框架之间进行选择

定制代码代理与主要代理框架之间的权衡 代理正在迎来一个重要时刻。随着多个新框架和新的 投资 的涌入，现代 AI 代理正在克服 [不稳定的起源](https://arxiv.org/html/2405.

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