你只用LangChain就可以了，不过LlamaIndex针对索引和检索数据进行了优化。
以下是详细信息
为了回答您的问题，我们需要讨论以下术语：
检索增强生成
检索增强生成（或RAG）是一种架构，用于帮助像GPT-4这样的大型语言模型通过使用来自其他来源的相关信息来提供更好的响应，并减少语言模型泄漏敏感数据或“产生”不正确或误导性信息的可能性。
向量嵌入
向量嵌入是数据的数值向量表示。它们不仅限于文本，还可以表示图像、视频和其他类型的数据。通常使用嵌入模型（例如OpenAI的text-embedding-ada-002）来创建它们（有关更多信息，请参见此处）
LangChain vs. LlamaIndex
首先，我要说的是，LangChain和LlamaIndex并不是互斥的。正如您在问题中提到的，这两个工具可以一起使用来增强您的RAG应用程序。
LangChain
你可以把LangChain看作一个框架而不是一个工具。它提供了很多开箱即用的工具，让你能够与LLMs进行交互。关键的LangChain组件包括
chains。Chains允许将组件链接在一起，这意味着你可以使用PromptTemplate和LLMChain来：
- 创建一个提示
- 查询一个LLM
下面是一个快速示例：
...
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["questions"])
chain = LLMChain(
llm=llm,
prompt=prompt
)
chain.run(query)
你可以在这里阅读更多关于LangChain的组件。
LlamaIndex
LlamaIndex（之前称为GPT Index）是一个专为LLM应用程序设计的数据框架。它的主要重点是摄取、结构化和访问私有或领域特定的数据。它提供了一套工具，方便将自定义数据集成到LLMs中。
根据我对LlamaIndex的经验，如果你想使用向量嵌入进行工作，它是一个理想的解决方案。使用其众多可用插件，你可以轻松地从多个来源加载（或摄取）数据，并使用嵌入模型生成向量嵌入。
LlamaIndex的一个关键特点是它针对索引查询进行了优化。在数据被摄取后，将创建一个索引。这个索引代表了你的向量化数据，并且可以轻松地进行查询，如下所示：
...
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Stackoverflow is Awesome.")
LlamaIndex的抽象概念是将您的查询“Stackoverflow is Awesome.”与向量化数据（或索引）中最相关的信息进行比较，并将其作为上下文提供给LLM。
总结一下，现在您应该清楚为什么您可能会选择其中一种或两种技术来满足您特定的用例。如果您的应用程序需要索引和检索功能，并且使用LangChain（因为它也可以处理这个任务）已经足够了，我建议与LlamaIndex集成，因为它针对这个任务进行了优化，并且使用所有插件和数据连接器更容易导入数据。否则，如果您只需要使用LLM，那就只使用LangChain就可以了。
如果您想了解更多信息，我在我的博客上介绍了LangChain和LlamaIndex。
这是一篇关于LangChain和LlamaIndex的文章。
注意：我是这篇文章的作者。
