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目前LLM开发框架，主要有四个：LangChain、LlamaIndex、Haystack 和 Hugging Face。 LangChain：适合需要高度定制和集成多个功能模块的项目； LlamaIndex：特别适合处理大量文本数据，尤其是构建和管理大规模文本库。 Hugging Face：使用现成的NLP模型，丰富的模型库、适合快速应用最前沿的NLP技术。 Haystack：将组件（模型、矢量数据库、文件转换器）连接到可以与你的数据交互的管道或代理；凭借先进的检索方法，它最适合构建 RAG、问答、语义搜索或对话代理聊天机器人。 
Haystack可以自定义模型作为输入，并且可以微调这些模型，然后利用矢量数据库构建你独特的RAG。 执行语义搜索、知识搜索扩展到数百万个文档。 可以使用用户反馈来评估、基准测试并不断改进模型。 他的文档教程有一部分挺有意思的，教程分了三个，一个是现成模板、一个对应管道、一个是管道图（能让我们知道函数的流程），不过2.0版本已经写成和Langchain类似的了： 
他的教程写得比较简洁而且可以直接在colab中操作，还有下载功能，感觉可以很快入手。 
比如这个RAG的，不仅写得很简洁还有可视化的交互阅读操作。 
65种不同组件的集成还是比较多的，社区支持方面还不错。 
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 8px;color: rgb(63, 63, 63);">安装获取 Haystack 的最简单方法是通过 pip： ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 14px;margin: 10px 8px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);letter-spacing: normal;text-align: left;line-height: 1.5;overflow-x: auto;border-radius: 8px;">pipinstallhaystack-aiHaystack 支持多种安装方法，包括 Docker 镜像。 总之大概就是这样，它适合构建 RAG、问答、语义搜索或对话代理聊天机器人，如果你有相关的需求可以考虑使用它，不过对我来说我还是继续使用Langchian。
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