小编You*_*lla的帖子

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) 的概念以增强其性能。

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一种工具而不是另一种工具，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将它们结合起来？

当我在 colab 中突出显示单元格内的变量时，该变量的所有实例都会亮起。

是否可以同时更改变量的所有这些实例？如果可以，如何更改？