趋近智
大型语言模型(LLMs)拥有令人印象深刻的通用知识,但在处理需要访问私人、特定行业或最新信息的任务时,它们通常表现不足。由于上下文窗口的限制,以及重复查询的低效率,直接将大量文本输入到提示中通常不切实际。这正是 LlamaIndex 旨在解决的问题。
LlamaIndex 是一个数据框架,专门用于摄取、组织和访问私有或外部数据,以供 LLM 应用程序使用。可以将其看作一个专门的工具集,用于管理将上下文提供给您的 LLM 的数据管道。LangChain 等框架擅长协调整体 LLM 工作流程(链、代理、提示),而 LlamaIndex 则着重于数据连接方面,提供精密的工具来处理各种数据源并优化检索。
LlamaIndex 的核心理念围绕着一个简单而有效的模式展开:
.txt、.pdf、.csv 文件、数据库、API、网页)摄取数据,将其转换为 LlamaIndex 可识别的格式。这种加载-索引-查询流程构成了检索增强生成(RAG)的原理,我们将在后面详细介绍这项技术。LlamaIndex 提供了实现 RAG 系统所需的基本组件。
LlamaIndex 提供的工作流程概述:数据被加载并组织成索引,然后被查询以检索用于 LLM 的上下文,LLM 再生成响应。
LlamaIndex 使用 Python 编写,使其能自然融入丰富的 Python 数据科学和机器学习生态系统。其模块化设计允许您轻松替换组件,例如使用不同的 LLM、嵌入模型或向量数据库。
在接下来的章节中,我们将审视 LlamaIndex 中的具体组件和流程,从如何从各种来源加载数据开始,并理解像 Nodes 和 Indexes 这样的基本数据结构。
简洁的语法。内置调试功能。从第一天起就可投入生产。
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