41 LlamaIndex中的检索器:高效获取相关上下文 (简单使用)

LlamaIndex中的检索器:高效获取相关上下文

在LlamaIndex中,检索器(Retriever)是负责根据用户查询(或聊天消息)获取最相关上下文的关键组件。它不仅可以建立在索引之上,还可以独立定义。检索器是查询引擎(和聊天引擎)中用于检索相关上下文的重要构建块。

使用模式

快速开始

从索引获取检索器:

retriever = index.as_retriever()

检索相关上下文以回答问题:

nodes = retriever.retrieve("Who is Paul Graham?")

注意:要学习如何构建索引,请参阅索引构建指南

高级API

选择检索器

你可以通过retriever_mode

### LlamaIndex 的基本概念与使用方法 LlamaIndex 是一种用于文本数据处理和查询的强大工具,它支持对一系列字符串进行索引化操作,并提供灵活的查询接口[^1]。通过结合向量存储、总结索引和工具检索器等多种技术,LlamaIndex 能够实现高效的文档检索功能[^2]。 以下是基于 StringIterableReader 和简单查询的一个基础示例: #### 基础代码示例 ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, StringIterableReader # 准备要索引化的文本数据 documents = StringIterableReader().load_data(texts=["这是一个测试文档", "这是另一个测试文档"]) # 创建索引 index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents) # 进行查询 query_result = index.query("请告诉我关于测试的信息") print(query_result.response) ``` 上述代码展示了如何利用 `StringIterableReader` 加载一组字符串作为文档集合,并将其转换为可查询的向量索引形式。随后,可以通过 `.query()` 方法执行自然语言查询并获取响应结果。 --- ### 高级功能:构建聊天引擎 除了简单的文本查询外,LlamaIndex 还能被用来构建更复杂的交互式系统,比如聊天机器人。这通常涉及以下几个步骤: 1. **安装依赖** 确保已正确安装 LlamaIndex 库及其相关组件[^3]。 ```bash pip install llama-index ``` 2. **加载数据源** 数据可以来自文件、数据库或其他外部服务。这里继续沿用之前的 `StringIterableReader` 示例。 3. **创建索引结构** 使用合适的索引类型(如矢量索引),以便后续快速匹配相关内容。 4. **配置对话引擎** 将索引集成至聊天框架中,允许用户输入自由格式的问题并与之互动。 完整流程如下所示: ```python from llama_index import ServiceContext, set_global_service_context from llama_index.llms import OpenAI from llama_index.chat_engine.types import ChatMode from llama_index.indices.vector_store import VectorStoreIndex from llama_index import SimpleDirectoryReader # 设置全局服务上下文 (例如指定使用LLM 模型) llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=llm) set_global_service_context(service_context) # 导入本地目录中的文档 reader = SimpleDirectoryReader(input_dir="./data") docs = reader.load_data() # 构建向量索引 index = VectorStoreIndex.from_documents(docs) # 初始化聊天引擎 chat_engine = index.as_chat_engine(chat_mode=ChatMode.CONTEXTUAL) # 开始会话循环 while True: user_input = input("请输入您的问题: ") response = chat_engine.chat(user_input) print(f"回答: {response}") ``` 此脚本实现了从读取静态文件到动态问答的功能扩展。 --- ### 自定义知识库索引 对于更大规模的应用场景,可能需要额外考虑以下几点优化措施: - **自定义嵌入模型**:替换默认嵌入算法以适配特定领域需求[^4]; - **持久化存储机制**:保存生成好的索引供未来重复调用而无需重新计算; - **多模态融合能力**:引入图片或音频等形式的数据扩充信息维度。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

需要重新演唱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值