Llama Index项目中的查询引擎使用模式详解-优快云博客

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Llama Index项目中的查询引擎使用模式详解

llama_index LlamaIndex（前身为GPT Index）是一个用于LLM应用程序的数据框架项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_index

引言

在现代信息检索系统中，查询引擎是核心组件之一，它负责处理用户查询并返回相关结果。Llama Index项目提供了一个强大而灵活的查询引擎框架，本文将深入探讨其使用模式，帮助开发者更好地理解和应用这一技术。

基础使用

快速开始

构建查询引擎的最简单方式是从索引直接创建：

query_engine = index.as_query_engine()

这个简单的调用背后实际上封装了许多复杂的功能，包括检索、排序和结果合成等过程。

执行查询同样直观：

response = query_engine.query("谁是Paul Graham?")

这种简洁的API设计使得开发者可以快速上手，而无需深入了解底层实现细节。

配置选项详解

高级API配置

高级API提供了便捷的配置方式，适合大多数常见场景：

query_engine = index.as_query_engine(
    response_mode="tree_summarize",  # 响应模式
    verbose=True,                   # 详细输出
)

响应模式决定了引擎如何处理和呈现结果，常见模式包括：

compact：紧凑型响应
tree_summarize：树状摘要
simple_summarize：简单摘要
generation：生成式响应

低级组合API

当需要更精细控制时，可以使用低级API：

from llama_index.core import VectorStoreIndex, get_response_synthesizer
from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine

# 构建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 配置检索器
retriever = VectorIndexRetriever(
    index=index,
    similarity_top_k=2,  # 设置返回的相似项数量
)

# 配置响应合成器
response_synthesizer = get_response_synthesizer(
    response_mode="tree_summarize",
)

# 组装查询引擎
query_engine = RetrieverQueryEngine(
    retriever=retriever,
    response_synthesizer=response_synthesizer,
)

# 执行查询
response = query_engine.query("作者成长过程中做了什么?")

这种方式的优势在于：

可以独立配置每个组件
能够替换默认实现
便于调试和性能优化

高级功能

流式响应处理

对于大文本或实时场景，流式处理非常有用：

query_engine = index.as_query_engine(
    streaming=True,
)
streaming_response = query_engine.query(
    "作者成长过程中做了什么?",
)
streaming_response.print_response_stream()

流式处理的特点：

减少内存占用
提高响应速度
改善用户体验

自定义查询引擎

当内置功能无法满足需求时，可以创建自定义引擎：

from llama_index.core.query_engine import CustomQueryEngine
from llama_index.core.retrievers import BaseRetriever
from llama_index.core import get_response_synthesizer

class RAGQueryEngine(CustomQueryEngine):
    """自定义RAG查询引擎"""
    
    retriever: BaseRetriever
    response_synthesizer: BaseSynthesizer

    def custom_query(self, query_str: str):
        nodes = self.retriever.retrieve(query_str)
        response_obj = self.response_synthesizer.synthesize(query_str, nodes)
        return response_obj

自定义引擎的典型应用场景包括：