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营销型网站建设就找山东艾乎建站,深圳专业做网站建网站价格,wordpress手机编辑器插件,米拓 wordpress以下是一个结合LangChain和LlamaIndex的联合开发案例集#xff0c;涵盖从数据加载、索引构建、检索增强生成#xff08;RAG#xff09;到复杂工作流编排的典型场景。每个案例均提供核心代码逻辑和场景说明。案例1#xff1a;企业知识库问答系统 场景需求 •从企业内部文档涵盖从数据加载、索引构建、检索增强生成RAG到复杂工作流编排的典型场景。每个案例均提供核心代码逻辑和场景说明。案例1企业知识库问答系统场景需求•从企业内部文档PDF/Word中提取知识构建智能问答系统。•支持多轮对话记录历史上下文。技术方案•LlamaIndex构建文档向量索引实现高效语义检索。•LangChain管理对话链集成检索结果并调用LLM生成回答。核心代码from llama_index import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory # 1. LlamaIndex 构建索引 documents SimpleDirectoryReader(./企业文档).load_data() index VectorStoreIndex.from_documents(documents) retriever index.as_retriever(similarity_top_k3) # 检索Top3相关片段 # 2. LangChain 设置对话链 memory ConversationBufferMemory(memory_keychat_history, return_messagesTrue) qa_chain ConversationalRetrievalChain.from_llm( llmChatOpenAI(temperature0), retrieverretriever, memorymemory ) # 3. 多轮对话示例 result qa_chain({question: 公司年假政策是怎样的}) print(result[answer]) result qa_chain({question: 最长可以申请多少天}) # 依赖记忆上下文 print(result[answer])技术亮点•LlamaIndex 实现语义检索精准定位文档片段。•LangChain 的ConversationalRetrievalChain自动管理对话历史避免重复检索。案例2自动化数据分析报告生成场景需求•从数据库和Excel中提取数据自动生成分析报告。•支持自然语言查询如“2023年销售额最高的产品是什么”。技术方案•LlamaIndex索引结构化数据SQL数据库 CSV文件。•LangChain调用Python脚本进行数据分析生成可视化图表。核心代码from llama_index import SQLDatabase, NLSQLTableQueryEngine from langchain.agents import create_pandas_dataframe_agent import pandas as pd # 1. LlamaIndex 连接数据库 sql_database SQLDatabase.from_uri(sqlite:///sales.db) query_engine NLSQLTableQueryEngine(sql_database) # 自然语言查询SQL数据 nl_query 2023年销售额最高的产品是什么 sql_result query_engine.query(nl_query) # 2. LangChain 分析CSV数据 df pd.read_csv(2023_sales.csv) agent create_pandas_dataframe_agent(ChatOpenAI(temperature0), df, verboseTrue) chart_code agent.run(生成柱状图代码比较各季度销售额) # 3. 执行代码生成图表 exec(chart_code) # 假设代码输出为Matplotlib图表技术亮点•LlamaIndex 的NLSQLTableQueryEngine实现自然语言转SQL查询。•LangChain 的Pandas Agent自动生成数据分析代码降低手动操作成本。案例3跨平台信息聚合助手场景需求•从Notion、Slack和Gmail中检索信息回答用户复杂问题。•示例问题“昨天客户在Slack反馈的技术问题相关解决方案在Notion中有记录吗”技术方案•LlamaIndex连接多平台数据源构建联合索引。•LangChain协调多步骤任务检索→分析→生成摘要。核心代码from llama_index import NotionPageReader, SlackReader from langchain.agents import initialize_agent, Tool # 1. LlamaIndex 加载多源数据 notion_docs NotionPageReader(integration_tokenxxx).load_data(page_ids[123]) slack_docs SlackReader(slack_tokenxxx).load_data(channel_ids[general]) combined_index VectorStoreIndex.from_documents(notion_docs slack_docs) # 2. LangChain 创建工具 tools [ Tool( name联合检索, funclambda q: combined_index.as_retriever().retrieve(q), description从Notion和Slack检索信息 ) ] # 3. 创建Agent处理复杂查询 agent initialize_agent(tools, llmChatOpenAI(), agentzero-shot-react-description) result agent.run(昨天客户在Slack反馈的技术问题相关解决方案在Notion中有记录吗) print(result) # 输出检索到的文档摘要 解决方案链接技术亮点•LlamaIndex 的多源数据连接器实现跨平台索引。•LangChain 的Agent机制实现多步骤推理检索→筛选→摘要。案例4实时搜索引擎增强问答场景需求•回答需要实时数据的问题如“今天北京天气如何”。•结合搜索引擎结果与本地知识库。技术方案•LangChain调用SerpAPI获取实时数据。•LlamaIndex检索本地知识库补充上下文。核心代码from langchain.utilities import SerpAPIWrapper from llama_index import VectorStoreIndex # 1. 准备工具 search SerpAPIWrapper() local_index VectorStoreIndex.load_from_disk(本地知识库.json) # 2. 定义混合检索逻辑 def hybrid_query(question): # LangChain 获取实时数据 web_result search.run(f{question} site:gov.cn) # LlamaIndex 检索本地知识 local_results local_index.as_retriever().retrieve(question) return f网络结果{web_result}\n本地补充{local_results[0].text} # 3. 调用示例 answer hybrid_query(今天北京天气如何) print(answer) # 输出实时天气 本地存储的北京气候特征技术亮点•LangChain 的SerpAPIWrapper实现实时数据获取。•LlamaIndex 提供本地知识补充增强回答深度。案例5代码生成-执行-调试闭环场景需求•根据用户需求生成代码 → 自动执行 → 捕获错误 → 迭代修正。技术方案•LangChain管理执行链生成→执行→纠错。•LlamaIndex索引代码知识库辅助生成。核心代码from langchain.agents import Tool from langchain_experimental.agents import create_python_agent from llama_index import CodeReader # 1. LlamaIndex 加载代码库 code_docs CodeReader().load_data(repo_path./src) code_index VectorStoreIndex.from_documents(code_docs) # 2. LangChain 创建Python Agent agent create_python_agent(llmChatOpenAI(), toolTool( name代码检索, funclambda q: code_index.as_retriever().retrieve(q), description参考现有代码库 )) # 3. 执行闭环 result agent.run(写一个Python函数用Pandas计算股票移动平均线) print(result) # 输出生成代码 执行结果/错误修正建议技术亮点•LlamaIndex 的CodeReader实现代码语义检索。•LangChain 的Python Agent 支持代码执行与自纠错。总结联合开发最佳实践1.明确分工•LlamaIndex专注数据接入、索引构建、高效检索•LangChain负责任务编排、工具调用、状态管理2.性能优化技巧•在LlamaIndex中使用混合索引向量关键词提升召回率•通过LangChain的LCEL实现并行化调用3.典型架构用户输入 → LangChain解析意图 → LlamaIndex检索数据 → LangChain协调工具 → 最终输出想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”