LangChain中Indexes和Language Model之间的关系？

General
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有了Indexes就可以索引本地的文档， 这个时候是不是就不需要有Language Model了？
或者说Indexes是可以独立于Language Model？

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index（这里具体点来说是向量检索）只能帮助做相似度检索（语义相似度），检索出来的内容如果直接给用户，用户会一脸懵逼（看不懂，因为不连贯）；这个时候就需要LLM来做Summary总结。

当然你是可以先通过index再做Summary这种方式提前离线做好，线上就可以直接给出Summary，而不需要额外请求一次LLM。

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做summary有几种方法，比如：

方法1：MapReduce方法

  1. 将一整篇文档Split为一个个chunk，然后针对每个chunk做summary，根据情况上面可以做多层
  2. 并且可以做并行调用处理

方法2：Refine方法

  1. 将第一个chunk做summary后，附加到第二个chunk之前再做summary，依次递归
  2. 缺点是只能是链式处理

方法3：Map-Rerank

  1. 类似于MapReduce，但是每轮MapReduce后都会打一个相关分，上层再做summary时，只对分数最高的做summary
  2. 节省LLM的call次数
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明白了， 多谢！