llamaindex 索引的工作原理

索引的工作原理

术语解释
  • 节点(Node):对应于文档中的一个文本块。LlamaIndex接收文档对象,并在内部将其解析/分块为节点对象。
  • 响应合成(Response Synthesis):我们的模块,用于在检索到的节点基础上合成响应。你可以指定不同的响应模式。

总结索引(Summary Index,前身为List Index)

总结索引简单地将节点存储为一个顺序链。

查询过程

在查询时,如果没有指定其他查询参数,LlamaIndex会简单地将列表中的所有节点加载到响应合成模块中。

总结索引提供了多种查询方式,从基于嵌入的查询(将获取top-k邻居),到添加关键字过滤器,如下所示:

向量存储索引(Vector Store Index)

向量存储索引将每个节点及其对应的嵌入存储在向量存储中。

查询过程

查询向量存储索引涉及获取top-k最相似的节点,并将这些节点传递到响应合成模块中。

树索引(Tree Index)

树索引从一组节点构建一个层次树(这些节点成为树的叶子节点)。

查询过程

查询树索引涉及从根节点遍历到叶子节点。默认情况下(child_branch_factor=1),查询在给定父节点时选择一个子节点。如果child_branch_factor=2,查询在每层选择两个子节点。

关键字表索引(Keyword Table Index)

关键字表索引从每个节点提取关键字,并构建从每个关键字到相应节点的映射。

查询过程

在查询时,我们从查询中提取相关关键字,并将这些关键字与预提取的节点关键字匹配,以获取相应的节点。提取的节点被传递到响应合成模块中。

属性图索引(Property Graph Index)

属性图索引通过构建一个包含标记节点和关系的知识图谱来工作。这个图谱的构建非常可定制,从让LLM提取任何它想要的内容,到使用严格的模式提取,甚至实现自己的提取模块。

可选地,节点也可以嵌入以便稍后检索。

你也可以跳过创建,并使用像Neo4j这样的集成连接到现有的知识图谱。

查询过程

查询属性图索引也非常灵活。检索通过使用几个子检索器并结合结果来工作。默认情况下,使用关键字和同义词扩展,以及向量检索(如果你的图谱被嵌入),以检索相关的三元组。

你也可以选择在检索到的三元组之外包含源文本(对于在LlamaIndex之外创建的图谱不可用)。

编程示例

总结索引示例

                
### LlamaIndex 构建知识库的工作机制和实现原理 LlamaIndex 的核心目标是通过结构化的方式处理非结构化的文本数据,从而支持高效的语义搜索和问答系统开发。以下是其工作机制和实现原理的关键点: #### 1. 数据预处理 在构建知识库的过程中,原始文档会被分割成较小的单元(通常称为“节点”),以便于后续的索引和检索操作。这些节点可以通过多种方式生成,例如按句子、段落或自定义逻辑划分[^2]。 ```python from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTVectorStoreIndex documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data() ``` 上述代码展示了如何使用 `SimpleDirectoryReader` 加载本地目录中的文档,并将其转化为适合进一步处理的数据形式。 --- #### 2. 索引创建 LlamaIndex 提供了多种类型的索引,其中最常用的是基于向量存储的索引。这种索引能够捕捉文本之间的语义关系,使得即使用户的查询与原文本不完全匹配,也能返回相关的结果[^4]。 当调用 `get_vector_store_index()` 函数时,它会执行以下步骤: - **检查已有索引**:如果之前已保存过索引文件,则直接加载该文件。 - **新建索引**:如果没有现成的索引文件,则从指定路径读取文档,提取特征向量,并将它们存入向量数据库中。 ```python index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents) index.storage_context.persist(persist_dir="vector_db") ``` 此过程涉及自然语言处理技术,比如词嵌入模型(Embedding Model)的应用,用于将文本映射到高维空间中的数值表示。 --- #### 3. 查询引擎设计 为了提高检索效率和准确性,LlamaIndex 支持多样的查询策略。其中包括但不限于单一方法(如纯向量相似度计算)、混合模式(结合向量检索与传统 BM25 排序算法)以及其他定制方案[^5]。 例如,在某些场景下可能优先采用近邻搜索定位潜在候选集,然后再借助关键词权重调整最终排名顺序。这样的组合方式兼顾了速度与质量两方面的要求。 --- #### 4. 集成 Chainlit 实现交互界面 除了后台逻辑外,前端展示同样重要。这里提到的 chainlit 工具包允许开发者轻松部署 Web 应用程序接口,让用户可以直接输入问题并通过图形化界面对话框查看答案反馈[^1]。 启动服务命令如下所示: ```bash chainlit run app.py -w ``` 这一步骤实现了完整的闭环——从前端接收请求传递给后端分析再呈现结果回传至客户端显示出来形成良好的用户体验流程。 --- ### 总结 综上所述,LlamaIndex 主要依赖先进的 NLP 技术完成对海量资料的有效管理和精准查找任务;而配合 chainlit 则让整个项目更加贴近实际应用场景满足不同层次的需求群体期待获得更佳的服务体验。
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