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本文比较了LangChain和LlamaIndex两个框架在构建LLM应用程序时的表现，通过四个任务：连接本地LLM、构建RAG系统、结合两者及转换为代理人，帮助读者选择适合的框架。

本文探讨了检索增强生成（RAG）在大型语言模型（LLM）中的重要性，解释了其如何降低成本、保持数据更新和提高透明度，并介绍了ReAct范式使LLM成为代理人的机制，推动人工智能技术的民主化。