llamaindex 文档管理

文档管理

概念解释

大多数LlamaIndex索引结构允许进行插入、删除、更新和刷新操作。

插入

你可以在初始构建索引后,将新文档“插入”到任何索引数据结构中。这个文档将被分解成节点并被索引吸收。

插入的底层机制取决于索引结构。例如,对于总结索引,新文档作为列表中的附加节点插入。对于向量存储索引,新文档(和嵌入)被插入到底层文档/嵌入存储中。

以下是一个代码示例:

from llama_index import SummaryIndex, Document

index = SummaryIndex([])
text_chunks = ["text_chunk_1", "text_chunk_2", "text_chunk_3"]

doc_chunks = []
for i, text in enumerate(text_chunks):
    doc = Document(text=text
### LlamaIndex 使用简介 为了有效利用 LlamaIndex 进行开发工作,确保 Python 开发环境已经准备就绪是必要的前提条件[^1]。LlamaIndex 是一款强大的库,旨在简化开发者在处理复杂文档管理任务时的工作流程。 #### 创建简单向量存储索引实例 安装 LlamaIndex 库可以通过 pip 工具完成: ```bash pip install llama-index ``` 一旦安装完毕,可以按照如下方式构建一个基础的向量存储索引: ```python from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader documents = SimpleDirectoryReader('path/to/data').load_data() index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("What is the capital of France?") print(response) ``` 这段代码展示了如何加载本地文件夹中的文档并建立基于这些文档的向量索引来支持查询操作。 #### 文档管理基本操作 对于文档管理而言,除了能够高效地检索信息外,还涉及到对现有文档集合实施增删改查等常规维护动作。具体来说,通过 LlamaIndex 可以轻松实现以下几种核心功能之一——插入新文档到已有数据库中: ```python new_document = Document(text="This is a new document.") index.insert(new_document) ``` 上述例子说明了怎样把新的 `Document` 对象加入现有的索引结构里去[^2]。 #### 多文档代理(MDAs)的应用场景 当面对多个来源的数据集时,借助于像 MDAs 这样的高级特性可以让跨源数据分析变得更加直观便捷。MDA 架构允许同时访问不同类型的资源,并且可以在统一接口下协调它们之间的交互过程[^3]。
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