今儿个我就来唠唠我最近折腾LLM RAG工具那点儿事儿，起因简单得很：上个月项目逼得紧，老板非要弄个AI助手快速生成文档，我一寻思RAG这玩意儿靠谱，就打算实测几个工具看哪个真能省事儿。

先说说我咋起头的。上周一早上，我愣是翻了几篇博客，觉着太虚头巴脑，干脆自个儿动手呗。我开始从零整起，环境是Mac笔记本加上Python 3.9——这玩意儿够老土，但稳定嘛

挑工具的折腾过程

工具这事儿，我先凭经验选了三款：第一个是LangChain，第二个叫LlamaIndex，第三个是我瞎碰上的Hugging Face的一个RAG包（具体名儿不提省得麻烦）。为啥挑这仨？简单，社区里吹得凶，说开发效率贼高。

• LangChain：我先装上pip包，结果依赖就卡壳儿了，pip install 出bug一堆，整了老半天才吭哧吭哧跑起来，搞了个简单的问答脚本。
• LlamaIndex：这玩意儿用PyPI搞定快点儿，但文档糊里糊涂的，我得自个儿调试数据加载，把本地PDF扒拉进去测试，费了老大劲儿。
• Hugging Face那个：上手倒是容易，pip一呼就安上了，可预训练模型慢得像蜗牛，加载数据时笔记本风扇嗷嗷叫，真怕给烧了。

整个调试过程就是连环灾难：我先是跑了个benchmark脚本——也就是随便喂点儿问题，计时哪个生成答案快。

• LangChain折腾两小时，总算搞出个demo，一问“公司政策”它立马吐答案，速度还行，开发效率一般般。
• LlamaIndex就惨了，加载PDF数据得半小时，但一旦跑起来，响应挺溜的，代码写起来也简省，省了我不少加班。
• Hugging Face那个最无语，速度慢得像便秘，开发时debug信息多到爆，屏幕挤满提示，差点儿没崩溃。

实测结果：效率翻倍？真香！

搞完测试，我直接对比了下：工具A（LangChain）平均响应2秒，开发时磕绊多，效率顶多提50%；工具B（LlamaIndex）响应1秒左右，代码写顺了直接省时间；工具C（Hugging Face那个）响应4秒以上，开发还坑爹。

最意外的是LlamaIndex，开发效率真翻倍了！就比如原项目要熬夜两天做AI模块，用它弄了一下午就完事儿，代码轻巧好上手——省时间到我都提前下班撸串去了。

结束语，这玩意儿就跟穿鞋似的：合脚的才是好鞋。工具再也得看手熟不熟——我自个儿习惯LlamaIndex了，省心省事儿。下次你们要整RAG，先试试，别信广告。