我目前正在开发一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的聊天机器人，我希望它能够根据我自己的文档提供响应。我知道在我的文档上使用微调模型可能不会产生直接响应，因此我正在探索检索增强生成 (RAG) 的概念来增强其性能。
在我的研究中，我遇到了两种工具，Langchain 和 LlamaIndex，它们似乎有助于 RAG。然而，我很难理解它们之间的主要区别。我注意到一些教程和资源同时使用这两种工具，我很好奇为什么人们会选择使用其中一种工具，或者什么时候一起使用它们才有意义。
有人可以深入了解 Langchain 和 LlamaIndex for RAG 之间的主要区别，以及何时使用一种工具优于另一种工具或在聊天机器人开发中结合使用它们？
Langchain 是一个更通用的框架，可用于构建各种应用程序。它提供了用于加载、处理和索引数据以及与法学硕士交互的工具。 Langchain 也比 LlamaIndex 更灵活，允许用户自定义其应用程序的行为。
LlamaIndex 专为构建搜索和检索应用程序而设计。它提供了一个简单的界面，用于查询法学硕士和检索相关文档。 LlamaIndex 也比 Langchain 更高效，使其成为需要处理大量数据的应用程序的更好选择。
如果您正在构建需要灵活和可扩展的通用应用程序，那么 Langchain 是一个不错的选择。如果您正在构建需要高效且简单的搜索和检索应用程序，那么 LlamaIndex 是更好的选择。