【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】AgentScope中的RAG实现思路（二）之 LlamaIndexRAG

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对于多智能体框架来说，RAG似乎并不是其框架内的内容，所以类似 AgentScope、LangGraph、MetaGPT 等框架，都没有提供特别明确的RAG实现流程。但RAG作为当前提高大模型能力、知识库问答等方向的主流方法，还是很重要的。所以这些框架也提供了实现RAG的一些示例。

上文我们学习的是在AgentScope中用 LangChain 来实现RAG的流程，本文来学习下AgentScope中如何使用 LlamaIndex 来实现RAG。

0. 前言

我们知道，RAG 中重要的几个步骤：

（1）加载文档

（2）文档分块

（3）分块向量化和存储

（4）向量索引的创建

（5）检索相关文档块

AgentScope 中并没有实现好的文本分块、创建向量化索引的模块，为了快速实现此功能，我们可以结合 LangChain 或 LLamaIndex 框架来实现。这篇文章主要介绍在 AgentScope 中使用 LLamaIndex 框架来实现文本分块和创建向量索引。

1. LlamaIndexRAG 的实现拆解

1.1 框架

所谓框架，就是需要实现上面提到的几个步骤，并且提供接口供我们使用。所以，除了 init 函数，例子中我们封装了 load_data、store_and_index 和 retrieve 三个函数，分别对应上述步骤的加载文档、文档分块及创建分块向量化存储索引、检索相关文档块。

class LlamaIndexRAG(RAGBase)