llamaindex -- 响应模式(Response Modes)

响应模式(Response Modes)

在处理和合成响应时,LlamaIndex 提供了多种响应模式,每种模式都有其独特的处理方式和适用场景。以下是对这些模式的详细解释和编程示例。

1. 精炼模式(refine)

概念解释
精炼模式通过依次处理每个检索到的文本块来创建和精炼答案。每次处理一个节点或检索到的文本块时,都会进行一次 LLM 调用。

详细过程

  1. 使用 text_qa_template 提示对第一个文本块进行查询。
  2. 将答案和下一个文本块(以及原始问题)一起用于 refine_template 提示的另一个查询。
  3. 重复上述过程,直到所有文本块都被处理。

如果一个文本块太大,无法适应窗口大小(考虑提示大小),则使用 TokenTextSplitter 将其拆分(允许文本块之间有一些重叠),并将新生成的文本块视为原始文本块集合的一部分(同样使用 refine_template 进行查询)。

适用场景
适用于需要更详细答案的场景。

编程示例

from llama_index import VectorStoreIndex, ServiceContext
from llama_index.response.schema import Response

# 创建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 设置服务上下文
service_context = ServiceContext.from_defaults(chunk_size=512)

# 使用精炼模式进行查询
query_engine = index.as_query_engine(
    response_mode="refine",
    service_context=service_context
)
response: Response = query_engine.query("你的问题")
print(response)
2. 紧凑模式(compact,默认模式)

概念解释
紧凑模式类似于精炼模式,但事先将文本块紧凑(连接),从而减少 LLM 调用次数。

详细过程

  1. 尽可能多地连接(打包)检索到的文本块,使其适应上下文窗口大小(考虑 text_qa_templaterefine_template 之间的最大提示大小)。
  2. 如果文本太长,无法适应一个提示,则使用 TokenTextSplitter 将其拆分为所需的部分(允许文本块之间有一些重叠)。
  3. 每个文本部分被视为一个“文本块”,并发送给精炼合成器。

适用场景
类似于精炼模式,但减少了 LLM 调用次数。

编程示例

from llama_index 
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