23 LlamaIndex中的节点定义与自定义

最新推荐文章于 2025-06-10 16:33:52 发布

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#LLM #llamaindex #RAG

LlamaIndex中的节点定义与自定义

在LlamaIndex中，节点（Node）是一个核心概念，它代表源文档的“块”，无论是文本块、图像还是其他形式。节点还包含元数据和与其他节点及索引结构的关系信息。本文将详细介绍如何定义和自定义节点，以便更好地满足你的需求。

定义节点

节点在LlamaIndex中是一等公民。你可以选择直接定义节点及其所有属性，也可以通过我们的NodeParser类将源文档“解析”为节点。

使用NodeParser自动解析节点

例如，你可以使用SentenceSplitter来解析文档：

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter

parser = SentenceSplitter()

nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)

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LlamaIndex 的Node节点后处理器模块介绍

洛阳泰山的博客

09-25

1342

在 LlamaIndex 的上下文中，NodePostProcessor 是一个在数据节点（Node）被处理之后进行额外操作的组件。这些操作可以包括但不限于数据的清洗、增强、过滤或转换等，目的是确保最终提供给LLM的数据是最优的，从而提高模型响应的质量。NodePostProcessor 是通过继承自接口实现的，该接口定义了方法，此方法接受一系列节点并返回经过处理后的节点列表。NodePostProcessor 可用于对节点数据进行清洗，如移除无关的信息或者进行数据格式标准化。

llamaindex 文档和节点（Documents / Nodes）

xycxycooo的博客

07-31

1877

你可以创建自定义的节点解析器，以满足特定需求。nodes = []# 使用自定义解析器通过这些示例和拓展，希望你能更好地理解和使用 LlamaIndex 中的Document和Node抽象。

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llamaindex完全按分隔符构造NODE节点

weixin_43654613的博客

11-22

227

【代码】llamaindex完全按分隔符构造NODE节点。

LlamaIndex 五 Documents与Nodes

2401_85324918的博客

06-11

858

在RAG应用开发，就像摆酒。要处理各式数据，犹如乾隆老爷子当年摆下的千叟宴。数据连接器把吃席的请进来了，接下来怎么张罗呢？在LlamaIndex中，提供了Document和Node两个数据抽象概念。LlamaIndex这只“八爪鱼”在连接完各式各样的数据后，使用Document和Node的抽象概念，进一步处理数据。通过LlamaInex提供的Document和Node对象，我们可以对数据文件进行一些业务相关的处理。

一文看懂LlamaIndex用法，为LLMs学习私有知识

顺其自然~专栏

03-14

4390

默认情况，llamaIndex 使用，也可以用别的构建 Index...基于使用的Index，llamaIndex 会使用默认的 prompt 模板进行构建 Index（插入 or 创建）, 也可以自定义link。对于自定义 embedding 的模型，也可以自定义 embeddinglink。

深入解析 LlamaIndex 核心：Document 与 Node 对象的全流程应用指南

佑瞻的博客

06-10

587

构造函数中初始化python运行text="核心内容",创建后动态修改python运行document.metadata = {"author": "LlamaIndex"} # 覆盖或新增元数据批量自动化注入：利用数据加载器的钩子函数自动提取文件名：python运行).load_data() # 按文件名自动填充metadata通过三个模板属性控制元数据与文本的拼接方式：python运行text="主体内容",metadata_seperator="::", # 键值对分隔符。

llamaindex 定义和自定义节点（Defining and Customizing Nodes）

xycxycooo的博客

07-31

758

节点（Nodes）表示源文档的“块”，无论是文本块、图像还是其他。它们还包含元数据和与其他节点及索引结构的关系信息。节点是 LlamaIndex 中的一等公民。你可以选择直接定义节点及其所有属性，也可以选择通过我们的NodeParser类将源文档解析为节点。每个节点都有一个node_id属性，如果未手动指定，则会自动生成。这个 ID 可以用于多种目的，包括能够在存储中更新节点、能够定义节点之间的关系（通过IndexNode）等。你也可以直接获取和设置任何TextNode的node_id。

llamaindex 自定义查询引擎的定义与实现

xycxycooo的博客

07-29

743

在 LlamaIndex 中，您可以（并且应该）定义自定义查询引擎，以便将其集成到下游的 LlamaIndex 工作流中，无论是构建 RAG（检索增强生成）、代理还是其他应用程序。我们提供了一个，使定义您自己的查询变得容易。我们构建一个自定义查询引擎，模拟 RAG 管道。首先执行检索，然后进行合成。要定义一个，您只需定义一些初始化参数作为属性并实现函数。选项 1：返回一个Response对象（RAGQueryEngine）选项 2：返回一个字符串（使用原始 LLM 调用进行说明）"Answer: "

43 LlamaIndex自定义检索器：简单混合搜索教程

xycxycooo的博客

08-21

682

我们在相同的文档存储上构建向量索引和关键词索引。我们现在定义一个自定义检索器类，可以实现基本的关键词查找和语义搜索的混合搜索。设置“AND”意味着我们取两个检索集的交集，设置“OR”意味着我们取两个检索集的并集。"""自定义检索器，执行语义搜索和混合搜索。"""self,) -> None:"""初始化参数。"""raise ValueError("无效的模式。")"""根据查询检索节点。"""else:将检索器插入查询引擎，并运行一些查询。# 定义自定义检索器# 定义响应合成器。

LlamaIndex中应用自定义提示词提升回答质量

topfine的博客

05-18

1623

在 LlamaIndex 中，get_response_synthesizer 允许你自定义生成回答的方式，包括传入自定义提示词（prompt）。可以通过 response_mode 和 text_qa_template 等参数来控制回答的生逻辑。在 LlamaIndex 中优化提示词（Prompt Template）可以显著提升回答质量。

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12-03

如何在 LlamaIndex 中实现自定义数据解析器？

06-28

### 实现自定义数据解析器的方法在 LlamaIndex 中，可以通过实现 `NodeParser` 接口来创建自定义的数据解析器。LlamaIndex 提供了多种内置的节点解析器，例如用于处理文本、图像描述等非结构化数据的解析器，但当这些默认解析器无法满足特定需求时，用户可以基于框架提供的接口和基类进行扩展[^3]。具体而言，需要继承 `NodeParser` 基类，并重写其核心方法 `parse_nodes`。该方法接收一个包含原始文档内容的列表，并返回经过解析后的节点（`Node` 对象）集合。通过这一机制，可以灵活地定义数据的切分逻辑，例如按段落、句子或关键词分割，甚至结合 NLP 技术进行语义级别的拆分[^2]。以下是一个简单的示例代码，展示如何定义并使用一个自定义的文本分割解析器： ```python from llama_index import Document from llama_index.node_parser import NodeParser class CustomTextNodeParser(NodeParser): def __init__(self, chunk_size=100, chunk_overlap=20): self.chunk_size = chunk_size self.chunk_overlap = chunk_overlap def parse_nodes(self, documents: list[Document]) -> list: nodes = [] for doc in documents: text = doc.text start = 0 while start < len(text): end = min(start + self.chunk_size, len(text)) chunk_text = text[start:end] nodes.append(Document(text=chunk_text)) start += (self.chunk_size - self.chunk_overlap) return nodes ``` 上述代码定义了一个基于固定长度块大小和重叠大小的文本解析器。它将长文本划分为多个较小的块，每个块之间有部分重叠，以避免信息被截断导致丢失上下文关联性。这种策略尤其适用于处理长篇幅的文档内容[^2]。完成自定义解析器的编写后，可以在加载文档时将其与 `SimpleDirectoryReader` 或其他文档加载器配合使用，从而将预处理流程集成到整个索引构建过程中。此外，在实际应用中还可以进一步优化解析逻辑，例如引入自然语言处理技术识别句子边界、实体或关键短语，并据此划分节点；或者针对多模态数据设计混合型解析策略，使得不同类型的输入都能得到恰当的处理[^3]。 ---