2025 12 12 Rag和Chatbot学习笔记

最近在学习RAG和Chatbot的搭建。有LlamaIndex 和LangChain两种做法。 这是ChatGPT给出的分析。摘录如下：

什么是 LlamaIndex？

LlamaIndex（原名 GPT Index）是一个 把你的私有数据接入大模型（LLM） 的框架。 一句话总结：

让 ChatGPT / GPT-4 / Claude / LLaMA 能“读懂并查询你的数据”

常用于：

• 文档问答（PDF、Word、Markdown）
• 数据库 / 日志 / Elasticsearch 查询
• 企业内部知识库
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）

核心能力

1️⃣ 数据接入（Data Connectors）

支持多种数据源：

• 本地文件（PDF / TXT / MD）
• S3、GCS
• SQL / NoSQL
• Elasticsearch
• Notion / Confluence / Google Docs

1
2
3

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()

2️⃣ 索引（Index）

把数据切分、向量化、建立索引：

常见索引类型：

• VectorStoreIndex（最常用，RAG）
• SummaryIndex
• KeywordTableIndex

1
2
3

from llama_index.core import VectorStoreIndex

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

3️⃣ 查询（Query Engine）

用自然语言查询你的数据：

1
2
3

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("这个系统的架构是怎样的？")
print(response)

4️⃣ RAG（检索增强生成）

流程：

1
2
3
4

用户问题
 → 向量检索相关文档
 → 把文档 + 问题送给 LLM
 → 生成更准确答案

这是 LlamaIndex 最核心的使用场景。

和 LangChain 的区别？

👉 最佳实践：

• RAG / 知识库 → LlamaIndex
• 复杂 Agent / 多工具 → LangChain
• 一起用 → 很常见

常见架构（企业级）

1
2
3
4
5
6
7

Data (PDF / ES / DB)
   ↓
LlamaIndex
   ↓
Vector DB (FAISS / Milvus / Pinecone)
   ↓
LLM (OpenAI / Azure / Anthropic / Ollama)

适合你的场景（结合你背景）

你之前提到 Elasticsearch、大规模索引、日志/反馈数据，LlamaIndex 非常适合：

• 给 rc_feedback 做 自然语言查询
• 运维/DDL/变更记录智能问答
• 内部 Self-Service Portal + AI 搜索