大型语言模型通常需要获取特定的外部信息，以给出相关且准确的回复，特别是在处理私有数据集或超出其初始训练截止日期的数据时。将数据直接输入到提示词 (prompt)中的标准方法效率不高，或受到上下文 (context)窗口限制。本章将介绍LlamaIndex，这是一个专门用于管理大型语言模型与您的外部数据源之间连接的Python库。

您将学习使用LlamaIndex所涉及的基本操作：

• 从文档和网页等各种格式中摄取数据。
• 将这些数据结构化成优化的索引以实现高效检索。
• 查询这些索引，为您的大型语言模型应用查找相关信息。

我们将介绍LlamaIndex的基本组成部分，包括其核心构成，例如节点（Nodes）和索引（Indexes），并练习从您自己的数据中加载、索引和检索信息。