llamaindex 路由查询引擎

路由查询引擎实践

最新推荐文章于 2025-09-15 17:34:27 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-15 17:34:27 发布 · 574 阅读

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文章标签：

#python #人工智能 #开发语言

路由查询引擎

概述

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。

安装依赖

首先，我们需要安装 LlamaIndex：

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

在 Jupyter Notebook 中，我们需要应用 nest_asyncio 以允许嵌套的异步查询：

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

设置全局模型：

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.core import Settings

Settings.llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0.2)
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-small")

加载数据

将文档转换为节点，并插入到文档存储中：

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

# 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("../data/paul_graham").load_data()

from llama_index.core import Settings

# 初始化设置（设置分块大小）
Settings.chunk_