35 LlamaIndex查询引擎使用指南

LlamaIndex查询引擎使用指南

在LlamaIndex中,查询引擎是连接你的数据和问题的桥梁。本文将详细介绍如何构建和配置查询引擎,以及如何进行自定义,帮助你更好地利用LlamaIndex进行数据查询。

快速开始

从索引构建查询引擎

首先,你需要构建一个索引。然后,你可以通过以下代码从索引构建一个查询引擎:

query_engine = index.as_query_engine()

提示:

要学习如何构建索引,请参阅索引构建指南

在你的数据上提问

构建好查询引擎后,你可以通过以下代码在你的数据上提问:

response = query_engine.query("Who is Paul Graham?")

配置查询引擎

高级API

你可以直接从索引在一行代码中构建和配置查询引擎:

query_engine = index.as_query_engine(
    response_mode="tree_summarize",
    verbose=True,
)

注意:虽然高级API优化了易用性,但它并没有暴露完整的可配置性。

查看响应模式获取完整的响应模式列表及其功能。

低级组合API

如果你需要更细粒度的控制,可以使用低级组合API。具体来说,你可以显式构造一个QueryEngine对象,而不是调用index.as_query_engine(...)

注意:你可能需要查看API参考或示例笔记本。

from llama_index.core import VectorStoreIndex, get_response_synthesizer
from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine

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

# 配置检索器
retriever = VectorIndexRetriever(
    index=index,
    similarity_top_k=2,
)

# 配置响应合成器
response_synthesizer = get_response_synthesizer(
    response_mode="tree_summarize",
)

# 组装查询引擎
query_engine = RetrieverQueryEngine(
    retriever=retriever,
    response_synthesizer=response_synthesizer,
)

# 查询
response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
print(response)

流式处理

要启用流式处理,你只需传递一个streaming=True标志:

query_engine = index.as_query_engine(
    streaming=True,
)
streaming_response = query_engine.query(
    "What did the author do growing up?",
)
streaming_response.print_response_stream()

阅读完整的流式处理指南,查看端到端示例

定义自定义查询引擎

你还可以定义一个自定义查询引擎。只需继承CustomQueryEngine类,定义你想要的任何属性(类似于定义一个Pydantic类),并实现一个返回Response对象或字符串的custom_query函数。

from llama_index.core.query_engine import CustomQueryEngine
from llama_index.core.retrievers import BaseRetriever
from llama_index.core import get_response_synthesizer
from llama_index.core.response_synthesizers import BaseSynthesizer

class RAGQueryEngine(CustomQueryEngine):
    """RAG Query Engine."""

    retriever: BaseRetriever
    response_synthesizer: BaseSynthesizer

    def custom_query(self, query_str: str):
        nodes = self.retriever.retrieve(query_str)
        response_obj = self.response_synthesizer.synthesize(query_str, nodes)
        return response_obj

查看自定义查询引擎指南获取更多详细信息。

通过这些方法,你可以在LlamaIndex中高效地构建和配置查询引擎,根据需要进行自定义和扩展。查询引擎就像是一位魔法师,用魔法棒一挥,就能从海量数据中变出你想要的任何信息。

### LlamaIndex 使用指南教程 LlamaIndex 是一个强大的工具包,用于构建私有知识库和实现检索增强生成(RAG)。以下是关于 LlamaIndex使用指南教程以及示例代码。 #### 1. 安装 LlamaIndex 在开始之前,需要安装 LlamaIndex 的核心包及其依赖项。可以使用以下命令完成安装: ```bash pip install llama-index pip install llama-index-embeddings-huggingface ``` 这些命令分别安装了 LlamaIndex 核心包和 HuggingFace 嵌入模型支持的扩展包[^1]。 #### 2. 创建向量存储索引 向量存储索引是 LlamaIndex 的核心功能之一,它通过向量嵌入的方式实现语义搜索。以下是创建向量存储索引的基本步骤: 首先,确保在同一文件夹中创建了一个名为 `data` 的文件夹,并将文档放入其中。接下来,创建一个名为 `starter.py` 的 Python 文件,内容如下: ```python from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.llms.ollama import Ollama # 加载数据 documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() # 设置嵌入模型为 HuggingFace 提供的 bge-base 模型 Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5") # 设置 LLM 模型为 Ollama 提供的 llama3 模型 Settings.llm = Ollama(model="llama3", request_timeout=360.0) # 构建向量存储索引 index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) ``` 这段代码展示了如何从本地文件夹加载文档、设置嵌入模型和语言模型,并构建向量存储索引[^2]。 #### 3. 查询向量存储索引 构建索引后,可以通过查询引擎检索相关信息。以下是一个简单的查询示例: ```python query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("请回答关于文档中的某个问题") print(response) ``` 此代码片段展示了如何通过查询引擎提问并获取答案[^5]。 #### 4. 索引的作用 索引在现代 AI 应用中扮演了重要角色。它主要用于处理和查询大量文本数据,并通过向量嵌入的方式实现语义搜索。LlamaIndex 提供了多种类型的索引,包括向量存储索引、关键词表索引等[^3]。 #### 5. RAG 实现 RAG(检索增强生成)是一种利用个人或私域数据增强语言模型的技术。LlamaIndex 提供了工具包,帮助开发者便捷地完成 RAG 的两个阶段:构建知识库和查询相关上下文信息[^4]。 --- ###
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