LangChain 与 LlamaIndex 框架无缝接入 Gemini：构建私有 RAG 知识库

在主流大模型框架中怎么用上最划算的 Gemini？仅需修改两行配置，教你无缝将 RAG 知识库与智能体底座切换为高性价比的 Gemini 1.5。

一、两行代码完成框架底层替换

在企业级 RAG 开发中，我们往往不需要重写逻辑，直接利用官方封装好的提供商集成包。

二、LangChain 极简集成代码

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-pro", temperature=0.3)
message = HumanMessage(content="结合以下检索到的知识库段落回答用户问题...")
response = llm.invoke([message])
print(response.content)
开箱即用支持完整的 PromptTemplate、OutputParser 以及 LCEL 表达式调用链，迁移成本几乎为零！