03 如何阅读LlamaIndex文档：一份全面的指南

最新推荐文章于 2025-05-20 21:23:32 发布
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分类专栏： llamindex文章 文章标签： LLM
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如何阅读LlamaIndex文档：一份全面的指南

欢迎来到LlamaIndex文档！我们努力使这些文档无论你对LlamaIndex和LLMs以及生成式AI的经验水平如何，都能易于理解。

在你开始之前

LlamaIndex是一个Python库，因此你应该安装了Python并对其基本工作原理有基本的了解。如果你更喜欢JavaScript，我们推荐尝试我们的TypeScript包。

我们的许多示例格式为Notebooks，即Jupyter风格的笔记本。你不必安装Jupyter；你可以在托管服务（如Google Colab）上尝试我们的大多数示例。

文档结构

我们的文档结构设计得让你只需通过页面顶部的链接从左到右移动，或只需点击每页底部的“下一页”链接，就能大致进展。

入门指南

你现在所在的章节。我们可以让你从对LlamaIndex和LLMs一无所知开始。安装库，用五行代码编写你的第一个演示，了解更多关于LLM应用的高级概念，然后看看如何自定义五行代码示例以满足你的需求。

学习

完成入门章节后，这是下一个要去的地方。在一系列简明的教程中，我们将带你完成构建生产级LlamaIndex应用的每个阶段，并在你学习的过程中帮助你提升对库和LLMs概念的理解。

用例

如果你是一名开发者，试图确定LlamaIndex是否适用于你的用例，我们有一个你可以构建的内容类型的概述。

示例

我们几乎为每个功能提供了丰富的笔记本示例。探索这些内容，发现并学习有关LlamaIndex的新知识。

组件指南

按照与我们学习章节相同的构建LLM应用顺序排列，这些是LlamaIndex各个组件的全面、低级指南以及如何使用它们。

高级主题

已经有一个正在运行的LlamaIndex应用，并希望进一步优化它？我们的高级章节将带你从尝试优化你的嵌入模型和块大小等第一件事，通过逐步更复杂和微妙的自定义，一直到微调你的模型。

通过LlamaIndex，我们不仅提供了一个强大的工具集，还构建了一个充满活力的社区，致力于推动LLMs在各种应用中的潜力。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，LlamaIndex都为你提供了探索和实现上下文增强LLM应用的途径。加入我们，一起解锁LLMs的无限可能！

Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
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Prompt Engineering 学习指南：从入门到精通的最佳路径与资源
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随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，Prompt Engineering（提示工程）已成为人与AI协作的核心技能。本报告旨在为不同水平的学习者提供一条清晰、高效的学习路径，整合了当前社区公认的最佳实践和顶级开源资源，帮助您系统地掌握 Prompt Engineering，释放 LLM 的全部潜力。保持好奇心，不断尝试，您将能驾驭语言模型这一强大的工具，创造出前所未有的价值。超越简单的“一问一答”，学习如何将 Prompt Engineering 与外部工具和数据结合，构建强大的 AI 应用。
llama_index 官方文档阅读笔记 (续...KG RAG构建)
weixin_51657614的博客
03-14 2135
参考链接:Neo4j作为图形存储集成得到支持。您可以使用LlamaIndex和Neo4j持久化、可视化和查询图形。此外，使用和直接支持现有的Neo4j图。如果你以前从未使用过Neo4j，你可以在下载桌面客户端。打开客户端后，创建一个新项目并安装apoc集成。提供完整说明。只需点击您的项目，选择左侧菜单上的Plugins，安装APOC并重新启动服务器。我们支持集成，直接在Nebula中持久化图形！此外，您可以使用为Nebula图生成密码查询并返回自然语言响应。
llama_index 官方文档阅读笔记 (持续更新版)
weixin_51657614的博客
03-08 3886
无论是 OpenAI 还是任意数量的托管 LLM 还是您自己的本地运行模型，LLM 都会在每一步使用，从索引和存储到查询和解析您的数据。：每个索引策略都有相应的查询策略，有很多方法可以提高您检索的内容的相关性、速度和准确性，以及 LLM 在将其返回给您之前对它做了什么，包括将其转换为结构化响应，例如 API。LlamaIndex 提供了必要的抽象，以便更轻松地摄取、构建和访问私有或特定于域的数据，以便将这些数据安全可靠地注入 LLM，以实现更准确的文本生成。这使其具有更大的灵活性，可以处理更复杂的任务。
20 大模型学习——LlamaIndex构建RAG
weixin_54388827的博客
04-23 1107
LlamaIndex 是一个用于 LLM 应用程序的数据框架，用于注入，结构化，并访问私有或特定领域数据。
LlamaIndex 文档1
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-14 1674
关于 LlamaIndex 🚀 为什么要进行上下文增强？ 🦙 为什么使用 LlamaIndex 进行上下文增强？ 👨‍👩‍👧‍👦 LlamaIndex 适合谁？ 入门 🗺️生态系统 社区 相关项目 高级概念 检索增强生成 (RAG) RAG 中的阶段 每个步骤中的重要概念 装载阶段 索引阶段 查询阶段 把它们放在一起 安装和设置 从 Pip 快速开始安装 重要提示：OpenAI 环境设置 从 Pip 进行自定义安装 从源安装 如何阅读这些文档 在你开始之前 这些文档的结构 入门教程 (OpenAI) 下载
AiDocZh.com重磅发布！LlamaIndex中文文档上线啦！
数智笔记
06-26 6098
LlamaIndex 是一个用于构建上下文增强LLM应用的框架。上下文增强是指将LLM应用于您的私有数据或领域特定数据的任何用例。一些流行的用例问答聊天机器人（通常称为RAG系统，代表“检索增强生成”）文档理解与提取能够进行研究并采取行动的自主代理LlamaIndex 提供了从原型到生产环境构建上述任何用例所需的工具。这些工具允许您同时摄取/处理数据，并实现将数据访问与LLM提示结合的复杂查询工作流程。这是一个汇聚做AI工具中文文档的网站，方便大家在学习和工作中查阅相关工具文档，快速使用相关工具。
llamaindex+Internlm2 RAG实践
Rocket,Qian的博客
08-09 1002
记录llamaindex+Internlm2 RAG实践过程
【AI开发教程】LlamaIndex实战：结构化输出详解 | 让AI返回更规范的数据格式
AI新纪元，探索新时代
01-04 655
在 LlamaIndex 的 Agent 工具定义中的字段（name、description、parameters 等）是遵循 OpenAI 的 Function Calling 规范的。OpenAI Function Calling 文档：https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs?如果你更倾向于使用本地模型，请查看我们的本地 LLM 示例。JSON Schema 规范：https://json-schema.org/
用GPT实现自动文档处理：AI办公应用开发指南
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
05-20 719
本文旨在帮助开发者和办公人员了解如何利用GPT等AI技术自动化处理日常文档工作。内容涵盖从基础概念到实际项目开发的完整流程。核心概念与联系实现原理与关键技术项目实战：文档处理系统开发实际应用场景未来发展趋势GPT：生成式预训练变换模型，能够理解和生成自然语言NLP：自然语言处理，计算机理解人类语言的技术RPA：机器人流程自动化，用软件机器人自动化重复性工作核心概念回顾GPT是强大的文本理解和生成模型文档处理包括分类、提取、摘要等多种任务自动化流程能显著提高办公效率。
终极指南：大模型检索增强生成（RAG）全面综述，优快云最详尽解析，一篇文章掌握RAG精髓！
2301_82000445的博客
08-15 1674
是什么：RAG 是一种通过检索外部知识库来获得额外语料，并使用 ICL（In-Context-Learning，上下文学习）来改进 LLM 生成效果的范式。为什么：LLM 受训练语料的限制，无法感知最新的内容，比如 LLM 训练后的新闻；此外，LLM 也容易产生幻觉，生成不正确的内容。如何做：当用户发起一个生成请求时，首先基于用户的 prompt 来检索相关信息，然后这些信息会被组合到 prompt 中，为生成过程提供额外的上下文，最后将组合后的 prompt 输入 LLM 生成结果。
强烈推荐收藏！LlamaIndex 官方发布高清大图，纵览高级 RAG技术
2301_78285120的博客
01-15 2562
近日，Llamaindex 官方博客重磅发布了一篇博文《A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG》，通过一张图给开发者总结了当下主流的高级RAG技术，帮助应对复杂的生产场景需要。
LlamaIndex：轻松构建索引查询本地文档的神器
FrenzyTechAI的博客
06-22 8491
LlamaIndex（以前称为 GPT Index）是一个开源项目，它在 LLM 和外部数据源（如 API、PDF、SQL 等）之间提供一个简单的接口进行交互。它提了供结构化和非结构化数据的索引，有助于抽象出数据源之间的差异。它可以存储提示工程所需的上下文，处理当上下文窗口过大时的限制，并有助于在查询期间在成本和性能之间进行权衡。向量存储索引：最常用，允许您回答对大型数据集的查询。树索引：对于总结文档集合很有用。列表索引：对于合成一个结合了多个数据源信息的答案很有用。关键字表索引。
10｜AI连接外部资料库，让Llama Index带你阅读一本书
qq_37756660的博客
02-01 1723
有不少人在使用 OpenAI 提供的 GPT 系列模型的时候，都反馈效果并不好。这些反馈中有一大类问题，是回答不了一些简单的问题。比如当我们用中文问 AI 一些事实性的问题，AI 很容易胡编乱造。而当你问它最近发生的新闻事件的时候，它就干脆告诉你它不知道 21 年之后的事情。本来呢，我写到这里就可以了。不过到了 3 月 24 日，OpenAI 推出了 ChatGPT Plugins 这个功能，可以让 ChatGPT 通过插件的形式链接外部的第三方应用。
LlamaIndex 文档 2
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-15 1666
一、构建 LLM 应用 构建LLM 应用的关键步骤 二、使用LLM 可用的LLM 使用本地LLM Prompts 三、加载数据（提取） Loaders 1、使用 SimpleDirectoryReader 加载 2、使用 LlamaHub 的 Readers 3、直接创建文档 转换 Transformations 1、高级转换 API 2、较低级别的转换 API 将文档拆分为节点 3、添加元数据 4、添加嵌入 5、直接创建并传递节点 四、LlamaHub 使用模式 内置连接器：SimpleDirector
llama_index 官方文档阅读笔记 (续，花费近一年时间整理的Python核心知识清单
2301_76224223的博客
04-17 853
不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
使用LlamaIndex进行文档管理的操作指南
qq_29929123的博客
07-28 423
在当今数据驱动的世界中，管理和处理文档已经成为一个重要的任务。LlamaIndex 提供了一套强大且灵活的工具来执行各种文档管理操作，包括插入、删除、更新和刷新文档。本文将详细介绍这些操作，并提供相应的示例代码，帮助你更好地理解和应用这些功能。
图解 LlamaIndex，刷完文档只为你搞定AI知识库构建
2301_76168381的博客
03-21 1126
太大的块会包含过多无关信息，太小的块又可能割裂上下文。
Python_LlamaIndex: LLM应用程序的高效数据框架
7. 文档和支持：说明.txt文件可能包含了关于如何使用LlamaIndex的详细文档和指南，以及如何解决使用过程中可能遇到的问题。 8. 代码库：llama_index_main.zip压缩包可能包含了一个完整的代码库，该代码库不仅包含了...
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