LlamaIndex-Summarization-摘要索引

最新推荐文章于 2025-10-19 10:22:28 发布
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#llamaindex #python #大模型 #RAG #算法

课程：Summarization 相关内容讲解

概念解释

Summarization（摘要）：摘要查询要求LLM（大型语言模型）遍历许多甚至大部分文档，以综合出一个答案。例如，摘要查询可能如下所示：

  • “请提供这个文本集合的摘要。”
  • “请总结X个人在公司的经历。”

通常，摘要索引（Summary Index）适用于这种用例。默认情况下，摘要索引会遍历所有数据。

经验上，设置 response_mode="tree_summarize" 也会带来更好的摘要结果。

摘要索引的创建和使用

示例代码：

from llama_index.indices.summary import SummaryIndex

# 从文档创建摘要索引
index = SummaryIndex.from_documents(documents)

# 创建查询引擎，设置响应模式为 tree_summarize
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Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索（路由检索器）
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09-28 1902
函数检查是否存在预先存储的索引文件。如果存在，则加载这些索引；否则，读取指定目录下的文档，创建和，并将它们存储到指定路径。这段代码展示了如何使用来构建一个具有智能路由能力的检索系统，并通过chainlit提供实时的聊天界面。用户可以输入查询，系统将根据查询内容智能选择最适合的检索策略，并返回相应的答案和数据来源。此外，还记录了每次查询的执行时间，以便监控性能。在chunk_size大小为512，chunk_overlap为20时，整体回复表现良好。
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LlamaIndex索引类型
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15、提升查询效率：Splunk 中的摘要索引与 CSV 文件应用
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54 LlamaIndex中，SummaryIndex的工作原理
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在模式下，会将所有检索到的结果汇总在一起，并生成一个摘要性的响应。这个模式确保了并发执行和快速响应。在中，所有传入的对象（如检索器）都会被同时触发进行检索，并将所有检索到的结果汇总在一起，生成一个最终的响应。如果你希望选择性地使用某个特定的检索器进行查询，可以直接使用该检索器进行查询，而不是通过。
LlamaIndex ：面向QA 系统的全新文档摘要索引
yanqianglifei的专栏
05-10 1532
在LlamaIndex中提出了一个新索引，它将为每个文档提取/索引非结构化文本摘要。该索引可以帮助提高检索性能，超越现有的检索方法。它有助于索引比单个文本块更多的信息，并且比关键字标签具有更多的语义。它还允许更灵活的检索形式：我们可以同时进行 LLM 检索和基于嵌入的检索。
索引摘要
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05-12 733
什么是索引？ 索引：排好序的数据结构，索引的作用就相当于一本书的目录清单，根据页码快速查找到内容。 mySql中的索引类型 1.主键索引：mysql会在主键上建立一个索引，就是主键索引。主键索引有也是一种不为空的唯一索引。 2.复合索引：一个索引包含多个字段（复合索引的使用复合最左原则） create INDEX idx_phone_name ON user(phone, name); 有任何复合索引中包含的任何一列出现都会走索引。 索引的数据结构 B+Tree：多叉平衡树，所有元素从左..
llamaindex 路由查询引擎
xycxycooo的博客
07-29 574
在本教程中，我们定义了一个自定义路由查询引擎，该引擎从多个候选查询引擎中选择一个来执行查询。我们为每个索引定义一个查询引擎。然后使用包装这些查询引擎。),),有几种选择器可用，每种都有一些独特的属性。LLM 选择器使用 LLM 输出一个解析的 JSON，并查询相应的索引。Pydantic 选择器（目前仅支持 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613（默认））使用 OpenAI 函数调用 API 生成/解析 pydantic 选择对象，而不是解析原始 JSON。
Vector | Graph：蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读
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LlamaIndex 组件 - Indexing
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一、索引概览 概念 二、每个指数如何运作 1、摘要索引（以前称为列表索引） 查询 2、向量存储索引 查询 3、树索引 查询 4、关键字表索引 查询 三、使用VectorStoreIndex 1、将数据加载到索引中 1.1 基本用法 1.2 使用摄取管道创建节点 1.3 直接创建和管理节点 处理文档更新 2、存储向量索引 3、可组合检索 四、文件管理 1、插入 2、删除 3、更新 4、刷新 5、文件追踪 五、LlamaCloudIndex + LlamaCloudRetriever 1、使用权 2、设置 3、
读论文（文本摘要）-目录索引
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读研期间阅读论文笔记的目录 Generating Coherent Summaries of Scientific Articles Using Coherence Patterns 使用基于图的方法对论文进行综述，利用相似模式来保证生成的综述是相关的。另外还提出了一个方法来整合相关性、重要性和非冗余性。同时还使用混合整数规划方法来优化参数。 Contextualizing Citatio...
RAG实战 3：LlamaIndex解锁自定义LLM关键步骤分块、索引、查询介绍
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69 LlamaIndex 响应合成模块之 Refine 模式：深入解析与实战应用
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Refine模式是 LlamaIndex 中的一种响应合成模式，它通过逐步精炼的方式，将多个文本片段合成为一个连贯、准确的响应。这种模式特别适用于需要高度精确和详细信息的场景。LlamaIndex 的Refine模式提供了一种高效、灵活的方式来处理复杂的信息合成任务。通过本文的介绍和示例，希望你能快速掌握Refine模式的使用方法，并在实际项目中应用。自然语言处理中的响应合成技术异步编程在 Python 中的应用希望这篇博客能为你带来启发和帮助，让我们在信息处理的世界里，更加高效地驾驭Refine模式！
手把手教你用 LlamaIndex 构建文档摘要索引：从原理到实战的深度解析
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全文检索如同大海捞针，尤其是面对多文档集合时大语言模型直接处理长文档会消耗大量 token 资源缺乏结构化的索引导致相似内容无法被有效关联自动提取文档核心摘要（类似书的前言）将摘要与文档节点关联（类似目录章节对应页码）通过 LLM 或向量匹配实现语义检索（比关键词搜索更智能）我们以北美五座城市的维基百科数据为例（多伦多、西雅图等），来看看如何用代码构建这个智能索引系统。除了默认模式，我们还可以定制摘要生成的查询：python运行# 假设我们想让摘要更侧重地理和经济信息。
RAG进阶——初探llamaIndex的Document Summary Index
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我们展示了使用文档摘要进行基于LLM的检索和基于嵌入的检索。检索到的所有与所选文档对应的节点都将被检索。文档摘要索引将从每个文档中提取摘要，并存储该摘要以及与文档相对应的所有节点。文档摘要索引已经配置为进行高层次查询，您可以通过指定的查询获取响应。LLM检索已经配置，您可以通过指定的查询获取检索到的节点。本演示展示了对不同城市的维基百科文章进行的文档摘要索引。嵌入检索已经配置，您可以通过指定的查询获取检索到的节点。文档摘要索引已建立，您可以通过指定的文档ID获取摘要。使用默认模式构建文档摘要索引。
llamaindex介绍以及加载中文模型的4种方法
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58 摘要索引（Summary Index）的检索器模式
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依赖预先计算的摘要信息，速度快但可能无法捕捉到最新的数据变化。：使用嵌入技术，可以捕捉语义上的相似性，但计算开销较大。：使用大型语言模型，可以处理复杂的查询和文档，捕捉深层次的语义关系，但计算开销非常大。选择哪种检索器模式取决于你的具体需求和应用场景。如果你需要快速检索且数据变化不频繁，可以选择default模式；如果你需要捕捉语义上的相似性，可以选择embedding模式；如果你需要处理复杂的查询和文档，可以选择llm模式。希望这些信息对你有所帮助！
自动生成文本摘要的相关知识点【入门篇】
秋水顽石
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Query-Focused Summarization (QFS)
10-03
<think>首先，用户的问题是“Query-Focused Summarization (QFS)”，我需要用中文回答这个问题。查询导向摘要（QFS）是一种摘要生成技术，旨在根据特定查询来生成文档摘要，而不是通用的摘要。它只提取与查询相关的信息。 我的回答结构必须包括： 1. 对QFS的解释。 2. 可能包括一个代码示例来演示QFS，类似之前的格式。 3. 回答必须以§§相关问题§§结尾，包含3-5个相关问题。 关键规则： - 回答必须用中文。 - 在回答结束后，必须输出“§§相关问题§§”作为第一行（不能换行）。 - §§相关问题§§后列出3-5个问题，用数字点表示。 - 禁止换行分散，意思是问题列表必须是连续的，不分行分散。 回顾示例格式： - 先解释主题。 - 然后一个代码块（用```python）。 - 最后是§§相关问题§§，后跟问题列表。 所以，我的回答结构： 1. 解释Query-Focused Summarization。 2. 提供一个Python代码示例（如果需要）。 3. 以“§§相关问题§§”开头的问题列表。 现在，构建内容： - **解释QFS**：查询导向摘要是NLP中的一种任务，它根据给定的查询生成文档的摘要。核心是只包含与查询相关的内容。例如，在文档检索系统中，用户输入一个查询，系统生成针对该查询的摘要。 - **代码示例**：我可以使用Python和Hugging Face Transformers库来展示一个简单的QFS实现。例如，使用T5或BART模型进行摘要生成。 - 伪代码：加载模型、输入查询和文档、生成摘要。 确保代码是可运行的示例。 - **§§相关问题§§**：需要基于我的回答提出3-5个相关问题。问题应与QFS相关，如挑战、应用、技术等。 - 例如： 1. QFS与传统摘要的区别是什么？ 2. 如何评估QFS的性能？ 3. 在实际应用中如何处理长文档的QFS？ 4. QFS的主流算法有哪些？ 5. QFS在隐私方面的考虑是什么？ 最终输出： - 中文解释。 - Python代码块。 - “§§相关问题§§” - 问题列表（1. ··· 2. ··· 等），用中文提问。 问题数量：3-5个，我会做5个以符合示例的趋势。 完整回答结构： - 文本解释。 - ```python code ... ``` - §§相关问题§§ - 1. ... - 2. ... - 3. ... - 4. ... - 5. ... 确保“§§相关问题§§”是第一行在问题列表之前，且没有换行。 </think>查询导向摘要（Query-Focused Summarization, QFS）是一种自然语言处理技术，旨在根据用户输入的特定查询（query）从文档或文本集合中生成精简、相关的摘要。核心思想是只提取与查询直接相关的信息，而非生成通用摘要，从而提高摘要的针对性和实用性。QFS通常分为两步：首先，使用检索技术（如BM25或语义搜索）识别文档中与查询相关的内容片段；其次，应用生成模型（如Transformer-based序列生成器）合成摘要。这种方法广泛应用于搜索引擎、知识问答系统和信息过滤中，特别适合处理大规模文档时快速提供关键答案。关键挑战包括处理查询的歧义性、捕捉长距离依赖关系以及确保摘要的忠实度和流畅性。 ```python # 示例：使用Hugging Face Transformers库实现简单QFS（基于预训练模型T5） from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration # 加载预训练模型和tokenizer（使用t5-base模型） tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base") model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base") # 输入文档和查询，生成摘要 document = "量子计算是一种利用量子比特进行计算的技术，其原理基于量子叠加和纠缠。它有望解决传统计算机难以处理的复杂问题，如在药物发现和材料科学中的应用。挑战包括量子退相干和错误纠正。" query = "量子计算的主要挑战是什么？" # 构造输入序列："query: <query> context: <document>" input_text = f"query: {query} context: {document}" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True).input_ids # 生成摘要（设置max_length控制输出长度） outputs = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=4) summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(f"摘要: {summary}") # 示例输出: "量子计算的主要挑战包括量子退相干和错误纠正。" ```
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