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「RAG框架对比」找到 13 条内容
按专题浏览 →匹配正文：主流Agent框架对比 1. LangChain —— 通用编排框架 核心定位：LLM应用的全流程编排与工具集成 核心能力：Chain/Agent抽象、工具调用（Tool Calling）、记忆管理、多模型路由 技术特点：LCEL（LangChain Expression Language）支持流式、异步、并行执行 Agent场景：ReAct、Plan-and-Execute、Self-Ask等推理模式的标准化实现 RAG角色：提供RetrievalQA、Conversati…
匹配正文：主流多模态RAG框架对比 框架 核心多模态能力 特色 LlamaIndex 原生支持图像、PDF、表格解析 数据连接器丰富，MultiModalVectorStoreIndex LangChain 通过Unstructured/Multimodal Embeddings扩展 生态灵活，需自行组装多模态链路 Vercel AI SDK / RAGFlow 端到端多模态文档解析 侧重工程化落地 核心组件拆解 1. 多模态编码器 图像：CLIP、OpenAI CLIP、国产Chin…
…lan-and-Execute、Multi-Agent协作） 能对比框架优缺点和适用边界 结合实际场景说明选型依据 主流Agent框架对比 1. LangChain / LangGraph 核心特点：模块化设计，链式调用（Chain）+ 图状态管理（LangGraph） 适用场景：快速原型、需要灵活编排的RAG+Agent混合系统 局限：抽象层较厚，复杂流程调试困难 2. AutoGPT / BabyAGI 核心特点：自主循环执行，目标分解 + 记忆管理 + 工具调用闭环 适…
学习内容与项目面试，在同一条路上。