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教科院网站建设,wordpress给会员发信,一个人建设小型网站,如何自建设网站LlamaIndex已从RAG工具进化为智能体开发平台#xff0c;提供三大核心能力#xff1a;领先的RAG系统、内置ReAct Agent和多智能体协作、生产级LlamaCloud服务。其模块化设计允许灵活替换组件#xff0c;Workflow API支持复杂逻辑编排。相比LangChain#xff0c;LlamaIndex更…LlamaIndex已从RAG工具进化为智能体开发平台提供三大核心能力领先的RAG系统、内置ReAct Agent和多智能体协作、生产级LlamaCloud服务。其模块化设计允许灵活替换组件Workflow API支持复杂逻辑编排。相比LangChainLlamaIndex更专注数据处理和RAG适合重度依赖私有数据的应用。最佳实践是结合两者优势用LlamaIndex处理RAG和数据智能用LangChain处理复杂工作流。作为当前最活跃、功能最强大的开源框架之一LlamaIndex 已从单纯的 **检索增强生成**RAG 工具全面进化为一个**成熟的智能体**Agent。 什么是 LlamaIndexLlamaIndex是一个专为连接自定义数据源与大语言模型LLM 而设计的开源框架。它的核心使命是让 LLM 能够安全、准确、高效地利用你的私有数据进行推理和决策。如今LlamaIndex 已不仅仅是一个 RAG 框架它内置了强大的ReAct Agent、多智能体协作Multi-Agent 和工作流编排Workflow Orchestration 能力成为一个端到端的智能体开发平台。✅业界领先的 RAG 能力支持 100 种数据连接器和高级查询策略。✅强大的智能体系统内置工具调用、循环反思、多智能体协作。✅生产级就绪提供 LlamaCloud 服务简化部署、监控和扩展。 LlamaIndex 的三大核心进化1 从 RAG 到智能体能力的全面跃迁早期的 LlamaIndex 专注于解决“如何让 LLM 知道你的数据”。现在它更进一步回答“如何让 LLM 基于你的数据去行动”。ReAct Agent框架内置了 ReActReason Act代理能自主选择并调用工具如查询数据库、执行代码、发送邮件来完成复杂任务。多文档智能体Multi-document Agents可以为知识库中的每个文档或部分创建一个专属智能体它们能协同工作以回答跨文档的复杂问题。2 LlamaCloud开箱即用的生产级体验为了降低企业落地门槛LlamaIndex 推出了官方托管服务LlamaCloud。一键部署无需管理向量数据库或复杂的后端服务。高级观测性内置日志、追踪和评估面板让你清晰看到 Agent 的每一步思考。安全与合规企业级数据隔离和权限管理。这意味着你可以像使用 LangSmith 之于 LangChain 一样用 LlamaCloud 来管理和监控你的 LlamaIndex 应用。3极致的灵活性与可扩展性LlamaIndex 的 API 设计哲学是“模块化”和“可组合”。你可以轻松替换任何组件无论是嵌入模型、LLM、向量存储还是查询引擎。其WorkflowAPI 允许你以 DAG有向无环图的方式编排复杂的、多步骤的 Agent 逻辑其理念与 LangGraph 异曲同工。from llama_index.core.workflow import ( Workflow, Context, StartEvent, StopEvent, step ) class MyAgentWorkflow(Workflow): step async def research(self, ctx: Context, ev: StartEvent) - StopEvent: query ev.query # 执行研究逻辑 result await self.run_research(query) LlamaIndex vs. LangChain如何选择维度LlamaIndexLangChain核心优势数据为中心RAG 能力极强Agent 与数据深度集成。生态为中心工具和集成最广通用性更强。适用场景你的应用重度依赖私有数据如知识库问答、文档分析。你需要快速集成各种外部工具和服务如 Zapier, Slack, APIs。学习曲线对 RAG 和数据处理有更深入的抽象上手需理解其数据模型。概念更通用入门示例丰富但复杂应用需自行组装。最佳实践很多团队选择LlamaIndex 处理 RAG 和数据智能LangChain/LangGraph 处理复杂工作流编排二者结合使用。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​