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详解llamaindex

news 2026/1/23 17:23:15

什么是LlamaIndex

LlamaIndex是一个用于LLM应用程序的数据框架，用于注入、结构化，并访问私有或特定领域的数据。

入门教程

简单使用

# Linux
export OPENAI_API_KEY=xxxwindows
set OPENAI_API_KEY=xxx# 代码中加入
API_SECRET_KEY = "xxx"
BASE_URL = "xxx"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_SECRET_KEY
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE_URL

from llama_index_core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader#加载数据并构建索引
documnets = SimoleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)#查询数据
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
print(response)

由于每次运行都需要构建所以比较费时，可以保存第一次的索引

#检查索引是否存在
PERSIST_DIR = "./storage"
if not os.path.exists(PERSIST_DIR):#在这里重新加载数据并构建索引documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)index.storage_context.persist(persist_dir=PERSIST_DIR)
else:#从存储中加载索引storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=PERSIST_DIR)index = load_index_from_storage(storage_context)#查询数据
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
print(response)

检索增强生成（RAG）

原理

LlamaIndex 帮助构建 LLM 驱动的，基于个人或私域数据的应用。RAG(Retrieval Augmented Generation) 是 LlamaIndex 应用的核心概念。
RAG 中，您的数据被加载并准备用于查询或“索引”。用户查询作用于索引，索引将数据筛选到最相关的上下文。然后，此上下文和您的查询会随着提示一起转到 LLM，LLM 会提供响应。

文档分块

from llama_index.core import SettingsSettings.chunk_size = 512from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitterindex = VectorStoreIndex.from_documents(documents,transfromations=[SentnceSplitter(chunk_size=512)]
)

不同向量存储

pip install llama_index_vector_stores_chromaimport chromadb
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
from llama_index.core import StorageContextchroma_client = chromadb.PersistentClient() #建立交互客户端
chroma_collction = chroma_client.create_collection("quickstart") #创建一个集合j
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collction) #实例化集合
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store) #完成配置存储上下文from llama_index.core import VectorStoreIndex,SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, storage_context=storage_context
)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("what did the author do growing up?")
peint(response)

查询检索上下文

from llama_index_core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderdocumnets = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
#检索器配置为返回前 5 个最相似的文档
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=5)
response = query_engine.query("what did the author do growing up?")
peint(response)

使用不同LLM

from llama_index_core import Settings
from llama_index.llms.ollama import OllamaSettings.llm = Ollama(model="mistral", request_timeout=60.0)
index.as_query_engine(llm=Ollama(model="mistral",request_timeout=60.0))

不同的响应模式

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine(response_mode="tree_summarize")
response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
print(response)

流式输出响应

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine(streaming=True)
response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
response.print_response_stream()

聊天机器人

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_chat_engine()
response = query_engine.chat("What did the author do growing up?")
print(response)response = query_engine.chat("Oh interesting, tell me more.")
print(response)

核心概念

RAG

RAG，也称为检索增强生成，是利用个人或私域数据增强LLM的一种范式，它包含两个阶段：
1.索引
构建知识库
2.查询
从知识库检索相关上下文信息，以辅助LLM回答问题。

索引阶段

LlamaIndex 通过提供 Data connectors(数据连接器) 和 Indexes (索引) 帮助开发者构建知识库。
该阶段会用到如下工具或组件：

Data connectors

数据连接器。它负责将来自不同数据源的不同格式的数据注入，并转换为LlamaIndex支持的文档（Document）表现形势，其中包含了文本和元数据。

Documents/Nodes

Document是LlamaIndex中容器的概念，它可以包含任何数据源，包括PDF文档、API响应、数据库的数据。
Node是LlamaIndex中数据的最小单元，代表了一个Document的分块。它还包含了元数据以及与其他Node的关系信息。这使得更精确的检索变为可能。

Data indexs

LlamaIndex 提供便利的工具，帮助开发者为注入的数据建立索引，使得未来的检索简单而高效。
最常用的索引是向量存储索引 - VectorStoreIndex。

查询阶段

在查询阶段，RAG 管道根据的用户查询，检索最相关的上下文，并将其与查询一起，传递给 LLM，以合成响应。这使 LLM 能够获得不在其原始训练数据中的最新知识，同时也减少了虚构内容。该阶段的关键挑战在于检索、编排和基于知识库的推理。
LlamaIndex 提供可组合的模块，帮助开发者构建和集成 RAG 管道，用于问答、聊天机器人或作为代理的一部分。这些构建块可以根据排名偏好进行定制，并组合起来，以结构化的方式基于多个知识库进行推理。
该阶段的构建块包括：

Retrievers检索器。它定义如何高效地从知识库，基于查询，检索相关上下文信息。
Node PostprocessorsNode后处理器。它对一系列文档节点（Node）实施转换，过滤，或排名。
Response Synthesizers响应合成器。它基于用户的查询，和一组检索到的文本块（形成上下文），利用 LLM 生成响应。

RAG管道包括：

Query Engines查询引擎 - 端到端的管道，允许用户基于知识库，以自然语言提问，并获得回答，以及相关的上下文。
Chat Engines聊天引擎 - 端到端的管道，允许用户基于知识库进行对话（多次交互，会话历史）。
Agents代理。它是一种由 LLM 驱动的自动化决策器。代理可以像查询引擎或聊天引擎一样使用。主要区别在于，代理动态地决定最佳的动作序列，而不是遵循预定的逻辑。这为其提供了处理更复杂任务的额外灵活性。

Q&A模式

语义搜索

LlamaIndex 最基本的示例用法是通过语义搜索。

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documnets)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("what did the author do growing up?")
print(response)

综述

摘要查询需要 LLM 遍历许多（如果不是大多数）文档才能合成答案。例如，摘要查询可能如下所示：

“这本文本集的摘要是什么？”
“给我总结一下X在公司的经历。”

通常，摘要索引适用于此用例。默认情况下，摘要索引会遍历所有数据。
从经验上讲，设置也会导致更好的汇总结果。response_mode=“tree_summarize”

index = SummaryIndex.from_documents(documents)query_engine = index.as_query_engine(response_mode="tree_summarize")
response = query_engine.query("摘要查询")

代码解读

import chromadb
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
from llama_index.core import StorageContext,SummaryIndex
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core import Settings
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.core import SimpleNodeParser,QueryEngineTool,ToolMetadata,OpenAIAgent,FnRetrieverOpenAIAgent
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.core import ObjectIndex, SimpleToolNodeMapping#设置模型
Settings.llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1)
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding()#创建向量存储
chroma_client = chromadb.PersistentClient()  # 建立交互客户端
chroma_collction = chroma_client.create_collection("quickstart1")  # 创建一个集合
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collction)  # 实例化集合
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)  # 完成配置存储上下文#分块pdf并建立索引
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
Settings.chunk_size = 512
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, transfromations=[SentenceSplitter(chunk_size=512)],storage_context=storage_context
)#创建节点解析器
node_parser = SimpleNodeParser.from_defaults(chunk_size=512)
nodes = node_parser.get_nodes_from_documents(documents)#创建摘要索引
summary_index = SummaryIndex(nodes)vector_query_engine = index.as_query_engine()
summary_query_engine = summary_index.as_query_engine()#创建查询引擎工具
query_engine_tools = [QueryEngineTool(query_engine=vector_query_engine,metadata=ToolMetadata(name="vector_tool",description=("这是一个关于电子银行承兑汇票的票据回单"),),),QueryEngineTool(query_engine=summary_query_engine,metadata=ToolMetadata(name="summary_tool",description=("这是一个关于电子银行承兑汇票的票据回单"),),),
]
function_llm = OpenAI(model="gpt-4")
agent = OpenAIAgent.from_tools(query_engine_tools,llm=function_llm,verbose=True,system_prompt=f"""\你是专门为回答有关问题而设计的代理。在回答问题时，您必须使用至少一种工具;不依赖于先验知识。\""",
)all_tools = []
wiki_summary = ("你是专门为回答有关问题而设计的代理。""在回答问题时，您必须使用至少一种工具;不依赖于先验知识。\n"
)
doc_tool = QueryEngineTool(query_engine=agent,metadata=ToolMetadata(name="bank_tool",description=wiki_summary,),
)
all_tools.append(doc_tool)tool_mapping = SimpleToolNodeMapping.from_objects(all_tools)
obj_index = ObjectIndex.from_objects(all_tools,tool_mapping,VectorStoreIndex,
)top_agent = FnRetrieverOpenAIAgent.from_retriever(obj_index.as_retriever(similarity_top_k=3),system_prompt=""" \
你是一个被设计用来回答关于一组给定城市的查询的代理。
请始终使用提供的工具来回答问题。不依赖于先验知识。\
""",verbose=True,
)
# 定义了一个“简单”的RAG管道，它将所有文档转储到单个矢量索引集合中。设置top_k = 4
base_index = VectorStoreIndex(nodes)
base_query_engine = base_index.as_query_engine(similarity_top_k=4)
#对比单个文档的QA /摘要到多个文档的QA /摘要
response = top_agent.query("给我讲讲波士顿的艺术和文化吧")
print(response)
response = base_query_engine.query("给我讲讲波士顿的艺术和文化吧"
)
print(str(response))# 定义了一个“复杂”的RAG管道，它将文档分块并建立索引，然后使用OpenAI模型进行回答。设置top_k = 4
query_engine = index.as_query_engine(response_mode="tree_summarize",agent=agent)
response = query_engine.query("这是一个关于什么的么文件?")
print(response)