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随着企业对 AI 应用的深入探索，知识库问答系统（Knowledge Retrieval QA） 正成为提升组织智能化能力的重要手段。从文档问答、数据支持系统，到智能客服与运营助理，这些系统背后的关键技术就是 大模型 + 检索增强生成（RAG）。
在实际落地中，LangChain 与 LlamaIndex 是当前构建 AI 知识库系统的两个主流开源框架。本文将围绕以下方面展开：
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它们各自的定位与优势
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构建知识库系统的关键步骤：文本嵌入、向量数据库、问答流程
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国内的适用工具与平台推荐
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实战对比：LangChain vs LlamaIndex
1. LangChain 与 LlamaIndex 的核心区别
| 特性 | LangChain | LlamaIndex |
|---|---|---|
| 核心定位 | 通用 AI 应用编排框架 | 文本数据与 LLM 的连接器 |
| 擅长方向 | 工具链集成、Agent 构建 | 数据索引与检索优化 |
| 典型场景 | <