llamaindex 元数据提取

元数据提取

概念解释

在许多情况下,尤其是对于长文档,一段文本可能缺乏必要的上下文来区分它与其他相似的文本块。为了解决这个问题,我们使用大型语言模型(LLMs)来提取与文档相关的某些上下文信息,以更好地帮助检索和语言模型区分看起来相似的段落。

使用方法

首先,我们定义一个元数据提取器,它接收一个特征提取器列表,这些提取器将按顺序处理。然后,我们将这个提取器传递给节点解析器,节点解析器会将额外的元数据添加到每个节点中。

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.core.extractors import (
    SummaryExtractor,
    QuestionsAnsweredExtractor,
    TitleExtractor,
    KeywordExtractor,
)
from llama_index.extractors.entity import EntityExtractor

transformations = [
    SentenceSplitter(),
    TitleExtractor(nodes=5),
    QuestionsAnsweredExtractor
### 关于 LlamaIndex 的常见面试问题及答案 LlamaIndex 是一种用于构建大型语言模型应用的框架,它提供了丰富的功能来处理索引、查询和数据集成等问题。以下是几个可能在技术面试中涉及的 LlamaIndex 常见问题及相关解答。 #### 1. **什么是 LlamaIndex?它的核心用途是什么?** LlamaIndex 是一个开源工具包,旨在帮助开发者轻松创建基于大语言模型的应用程序[^1]。其核心用途在于简化从各种数据源(如文档、数据库等)提取信息并将其转化为可查询的知识库的过程。通过该工具,可以高效地管理大量非结构化数据,并利用自然语言处理能力生成有意义的回答。 ```python from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data() index = GPTListIndex(documents) query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("What is the main idea of this document?") print(response) ``` #### 2. **如何使用 LlamaIndex 构建一个简单的问答系统?** 要构建一个基本的问答系统,首先需要加载数据集到 `SimpleDirectoryReader` 中,接着初始化索引对象 (例如 `GPTListIndex`) 并设置查询引擎。最后可以通过调用 `.query()` 方法向系统提问并获取响应结果[^2]。 上述代码片段展示了完整的流程:读取本地文件夹内的资料作为输入材料;建立列表型别的索引来存储解析后的文本内容;定义好交互接口以便后续操作。 #### 3. **解释一下 Vector Store 和 Index 在 LlamaIndex 中的区别与联系。** Vector Stores 存储嵌入式的表示形式,而 Indices 则负责组织这些矢量以及原始文本之间的映射关系。简单来说,vector store 更像是底层的数据仓库,保存着经过编码转换后的特征向量集合;相比之下,index 不仅包含了指向 vector store 的指针还附加了一些元数据用来优化检索效率[^3]。 因此,在实际应用场景下两者往往是紧密结合使用的——先将待分析的内容存放到某个特定类型的 vector store 当中去(比如 Pinecone 或 Weaviate),然后再依据业务需求选取合适的 index 类型对其进行封装从而达到最佳性能表现。 #### 4. **列举几种支持的不同种类的 indices 及各自特点。** - **Tree-based Index**: 使用树形结构来进行分层划分,适合处理较深层次的关系推理任务。 - **List-based Index**: 将所有节点按顺序排列成线性序列,适用于快速浏览或者遍历整个数据集的情况。 - **Keyword Table Index**: 提供关键词匹配机制,能够有效提升针对某些具体主题领域下的精确度。 - **Vector-store-backed Indexes**: 结合先进的相似度计算方法论,特别擅长应对模糊查找类的需求场景。 每种类型都有自己的优势所在,选择哪一类取决于具体的项目背景和技术指标考量因素。 --- ###
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