37 LlamaIndex流式响应：实时获取查询结果

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#LLM #llamaindex #RAG #算法 #人工智能

LlamaIndex流式响应：实时获取查询结果

在LlamaIndex中，流式响应功能允许你在生成响应的同时进行流式传输。这意味着你可以在完整响应完成之前就开始打印或处理响应的开头部分。这可以显著减少查询的感知延迟。

设置

要启用流式传输，你需要使用支持流式传输的LLM。目前，OpenAI、HuggingFaceLLM以及大多数LangChain LLMs（通过LangChainLLM）都支持流式传输。

注意：如果你选择的LLM不支持流式传输，将会引发NotImplementedError。

使用高级API配置查询引擎进行流式传输

在构建查询引擎时，设置streaming=True：

query_engine = index.as_query_engine(streaming=True, similarity_top_k=1)

使用低级API配置查询引擎进行流式传输

在构建响应合成器时，传递streaming=True：

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要启用流式响应，你需要使用支持流式处理的 LLM。流式响应是指在生成响应的过程中，逐步地将生成的部分结果返回给用户。这种方式允许用户在完整响应生成之前就开始处理或打印响应的开头部分，从而大大减少查询的感知延迟。：在查询引擎进行多次 LLM 调用的情况下，只有最后一次 LLM 调用会被流式处理，并且响应会在最后一次 LLM 调用开始时返回。通过这种方式，用户可以在完整响应生成之前就开始处理或打印部分结果，从而提高查询的响应速度和用户体验。接着，我们配置了查询引擎以使用流式响应，并进行了查询。
128 深入解析Llama Index的响应合成生成 llamaindex.core.response_synthesizers.generation.py
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解密LLM响应：使用输出解析器获取结构化数据
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输出解析器为将LLM响应转换为结构化数据提供了一种有效的工具。想要更深入地了解，可以查看相关库的文档和示例。
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20 LlamaIndex中的响应合成器
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每个响应合成器继承自。基础API非常简单，这使得创建自己的响应合成器变得容易。也许你想自定义在中每一步使用的模板，或者也许一篇新的研究论文详细介绍了一种生成查询响应的新方法，你可以创建自己的响应合成器并将其插入任何查询引擎或单独使用。下面我们展示了__init__()函数，以及每个响应合成器必须实现的两个抽象方法。基本要求是处理查询和文本块，并返回字符串（或字符串生成器）响应。
llama-index做一个简单查询工作流（rag）
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【LlamaIndex 教程】一文看懂LlamaIndex用法，为LLMs学习私有知识
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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。
# 构造流式输出引擎 query_engine = index.as_query_engine( streaming=True, similarity_top_k=3, llm=llm)
03-17
<think>好的，我现在需要帮助用户构建一个支持流式输出的查询引擎，结合相似度计算（similarity_top_k）和LLM模型集成。用户可能是在开发一个需要实时反馈的问答系统或者聊天机器人，希望查询结果能够逐步返回，而不是等待整个处理完成。这样可以提升用户体验，尤其是在处理大量数据时减少等待时间。 首先，我得确认用户使用的框架。问题里提到了LangChain和LlamaIndex，但用户特别询问了如何在Python中实现，所以可能需要结合这两个库。根据引用[2]，LlamaIndex擅长智能搜索和数据检索，而LangChain更通用，兼容性好。所以可能用户已经在使用其中一个，或者需要结合两者。 接下来，流式输出通常涉及逐步生成响应，而不是一次性返回所有内容。对于LLM来说，像OpenAI的API支持流式响应，可以逐块获取生成的文本。同时，相似度计算similarity_top_k可能用于从知识库中检索前k个相关文档或段落，作为LLM生成答案的上下文。 步骤可能包括： 1. 数据索引：使用LlamaIndex构建文档的向量索引，便于快速相似度检索。 2. 查询处理：用户输入查询时，先进行相似度搜索，获取top_k相关文档。 3. 集成LLM：将检索到的文档作为上下文，输入到LLM中生成答案。 4. 流式输出：在生成答案的同时，逐步将部分结果返回给客户端。 需要注意的点： - 异步处理：流式输出可能需要异步函数或者生成器来实现逐块返回。 - 接口兼容性：确保LlamaIndex的检索结果与LLM的输入格式兼容，比如拼接成合适的prompt。 - 错误处理：在流式传输过程中，网络中断或处理错误需要妥善处理，避免部分响应丢失或程序崩溃。 可能的代码结构： - 使用LlamaIndex的VectorStoreIndex来加载文档并创建索引。 - 定义查询函数，调用index.as_query_engine(similarity_top_k=k)来获取top_k结果。 - 将检索到的文本和用户问题组合成LLM的输入。 - 使用LangChain的LLM模块，如OpenAI的流式API，逐块生成回答。 - 通过生成器函数yield每个生成的token或段落，实现流式输出。 现在需要验证各个步骤的可行性。例如，LlamaIndex的查询引擎是否支持流式，或者是否需要自定义处理。另外，LangChain的流式支持可能需要特定的参数设置，比如streaming=True，并结合回调函数来处理每个token。 可能遇到的问题： - 如何将LlamaIndex的检索结果与LangChain的LLM流式输出结合？ - 是否需要自定义回调函数来捕获流式输出的每个部分？ - 如何确保相似度检索的效率，特别是在处理大量数据时？ 解决方案： - 使用LlamaIndex进行检索，获取top_k文档后，将这些文档内容作为上下文传递给LangChain的LLM。 - 利用LangChain的StreamingStdOutCallbackHandler或者自定义回调函数来收集流式输出的每个部分。 - 使用异步生成器来实现逐块返回，例如在FastAPI中使用StreamingResponse。 最后，需要编写示例代码，展示整个流程，并测试是否能够正确流式输出。同时，提示用户可能需要调整的参数，如similarity_top_k的值、LLM的temperature等，以及如何处理可能的延迟或超时问题。</think>以下是使用LlamaIndex和LangChain构建支持流式输出的查询引擎的实现步骤： ### 1. 数据准备与索引构建 ```python from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from langchain.llms import OpenAI # 加载文档 documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() # 创建带相似度检索的向量索引 index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) ``` ### 2. 流式查询引擎实现 ```python from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler class StreamingQueryEngine: def __init__(self, index, similarity_top_k=3): self.query_engine = index.as_query_engine( similarity_top_k=similarity_top_k, streaming=True ) self.llm = OpenAI( temperature=0.7, streaming=True, callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()] ) async def stream_query(self, query): # 执行相似度检索 retrieved_results = self.query_engine.retrieve(query) # 构建上下文 context = "\n".join([n.node.text for n in retrieved_results]) # 流式生成响应 full_prompt = f"基于以下上下文：\n{context}\n\n问题：{query}\n回答：" response = self.llm.stream(full_prompt) async for chunk in response: yield chunk ``` ### 3. 使用示例（FastAPI） ```python from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import StreamingResponse app = FastAPI() engine = StreamingQueryEngine(index) @app.get("/query") async def query_endpoint(q: str): return StreamingResponse( engine.stream_query(q), media_type="text/event-stream" ) ``` 关键组件说明： 1. **相似度检索**：通过`similarity_top_k`参数控制检索文档数量[^1] 2. **流式传输**：使用LangChain的`stream()`方法实现逐token生成 3. **上下文集成**：将检索结果动态注入LLM提示
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