llamaindex 自定义查询引擎的定义与实现

自定义查询引擎的定义与实现

1. 概述

在 LlamaIndex 中,您可以(并且应该)定义自定义查询引擎,以便将其集成到下游的 LlamaIndex 工作流中,无论是构建 RAG(检索增强生成)、代理还是其他应用程序。我们提供了一个 CustomQueryEngine,使定义您自己的查询变得容易。

2. 设置

首先,我们需要加载一些示例数据并对其进行索引。

安装依赖:

%pip install llama-index-llms-openai
!pip install llama-index

下载数据:

!mkdir -p 'data/paul_graham/'
!wget 'https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt' -O 'data/paul_graham/paul_graham_essay.txt'

加载文档并创建索引:

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("./data/paul_graham/").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
retriever = index.as_retriever()

3. 构建自定义查询引擎

我们构建一个自定义查询引擎,模拟 RAG 管道。首先执行检索,然后进行合成。

要定义一个 CustomQueryEngine,您只需定义一些初始化参数作为属性并实现 custom_query 函数。

导入必要的库:

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

选项 1:返回一个 Response 对象(RAGQueryEngine)

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