Python与智能体：如何使用LangChain和LlamaIndex构建LLM应用 大家好，今天我们来聊聊如何使用Python，结合LangChain和LlamaIndex这两个强大的框架，构建基于大型语言模型（LLM）的智能体应用。LLM的应用场景非常广泛，例如智能客服、文档问答、数据分析等等。LangChain和LlamaIndex的出现，极大地简化了构建这些应用的过程。 1. LLM应用面临的挑战 直接使用LLM API，虽然可以完成很多任务，但构建复杂的应用往往会面临以下挑战： 上下文管理： LLM有上下文长度限制，如何处理超出限制的长文档？ 知识整合： 如何将外部知识库（如数据库、文档）整合到LLM中？ 任务编排： 如何将复杂任务分解成多个步骤，并让LLM协同完成？ 可观测性： 如何追踪LLM的推理过程，方便调试和改进？ LangChain和LlamaIndex正是为了解决这些问题而诞生的。 2. LangChain：构建LLM应用的工具箱 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它提供了一系列的组件，可以帮助我们轻松地构建复杂的LLM应用。 模型 …