54 LlamaIndex中，SummaryIndex的工作原理

最新推荐文章于 2025-07-21 11:20:24 发布
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#LLM #RAG #自然语言处理 #llamaindex #算法 #数据库

在LlamaIndex中，SummaryIndex是一个特殊的索引类型，它允许你将多个对象（如检索器、查询引擎等）组合在一起，形成一个顶级的索引。当你创建一个SummaryIndex并传入多个对象时，这些对象会被组合在一起，形成一个统一的查询接口。

索引的工作原理

当你创建一个SummaryIndex并传入多个对象时，这些对象会被组合在一起，形成一个统一的查询接口。具体来说，当你对SummaryIndex进行查询时，它会同时触发所有传入对象的检索操作，并将所有检索到的结果汇总在一起，然后生成一个最终的响应。

summary_index = SummaryIndex(objects=[vector_obj, bm25_obj])

在这个例子中，summary_index包含了两个对象：vector_obj和bm25_obj。这两个对象分别代表向量检索器和BM25检索器。

查询过程

当你对summary_index进行查询时，它会同时触发vector_obj和bm25_obj的检索操作：


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                      
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RAG框架LlamaIndex核心——各种索引应用分析

				
			

			

				

					数据与算法架构提升之路专栏
				

				

					12-22
					
					4087
					
				

			

		

		

			
				
LlamaIndex 是一个大型语言模型（LLM）的数据框架，它提供了数据摄取、数据构建、检索和查询接口以及与其他框架集成的工具。LlamaIndex 可以帮助用户轻松地将现有的数据源和格式（如 API、PDF、文档、SQL 等）与 LLM 结合使用。它提供了多种索引类型，如列表索引、向量索引、树索引和关键字表索引，以便更好地组织和检索相关信息。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索（路由检索器）

				
			

			

				

					洛阳泰山的博客
				

				

					09-28
					
					1850
					
				

			

		

		

			
				
函数检查是否存在预先存储的索引文件。如果存在，则加载这些索引；否则，读取指定目录下的文档，创建和，并将它们存储到指定路径。这段代码展示了如何使用来构建一个具有智能路由能力的检索系统，并通过chainlit提供实时的聊天界面。用户可以输入查询，系统将根据查询内容智能选择最适合的检索策略，并返回相应的答案和数据来源。此外，还记录了每次查询的执行时间，以便监控性能。在chunk_size大小为512，chunk_overlap为20时，整体回复表现良好。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
LlamaIndex-Summarization-摘要索引

				
			

			

				

					xycxycooo的博客
				

				

					07-25
					
					780
					
				

			

		

		

			
				
示例代码# 从文档创建摘要索引# 创建查询引擎，设置响应模式为 tree_summarize# 执行摘要查询在这个示例中，我们首先使用方法从文档创建摘要索引。然后，我们创建一个查询引擎，并将响应模式设置为，以获得更好的摘要结果。最后，我们执行摘要查询并获取响应。通过本课程，我们详细讲解了Summarization的概念及其在LlamaIndex中的应用。我们介绍了如何创建和使用摘要索引，以及如何设置响应模式以获得更好的摘要结果。这些内容将帮助学生更好地理解和应用LlamaIndex中的摘要功能。

			
		

	





	

		

			

				
					
RAG进阶——初探llamaIndex的Document Summary Index

				
			

			

				

					dinnnng的博客
				

				

					03-05
					
					1846
					
				

			

		

		

			
				
我们展示了使用文档摘要进行基于LLM的检索和基于嵌入的检索。检索到的所有与所选文档对应的节点都将被检索。文档摘要索引将从每个文档中提取摘要，并存储该摘要以及与文档相对应的所有节点。文档摘要索引已经配置为进行高层次查询，您可以通过指定的查询获取响应。LLM检索已经配置，您可以通过指定的查询获取检索到的节点。本演示展示了对不同城市的维基百科文章进行的文档摘要索引。嵌入检索已经配置，您可以通过指定的查询获取检索到的节点。文档摘要索引已建立，您可以通过指定的文档ID获取摘要。使用默认模式构建文档摘要索引。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
LlamaIndex——高级检索/查询

				
			

			

				

					weixin_45325331的博客
				

				

					05-20
					
					3247
					
				

			

		

		

			
				
self,) -> None:else:每个响应合成器都继承自 llama_index.response_synthesizers.base.BaseSynthesizer。基本 API 非常简单，这使得可以轻松创建自己的响应合成器。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。

			
		

	





	

		

			

				
					
58 摘要索引（Summary Index）的检索器模式

				
			

			

				

					xycxycooo的博客
				

				

					08-22
					
					1043
					
				

			

		

		

			
				
依赖预先计算的摘要信息，速度快但可能无法捕捉到最新的数据变化。：使用嵌入技术，可以捕捉语义上的相似性，但计算开销较大。：使用大型语言模型，可以处理复杂的查询和文档，捕捉深层次的语义关系，但计算开销非常大。选择哪种检索器模式取决于你的具体需求和应用场景。如果你需要快速检索且数据变化不频繁，可以选择default模式；如果你需要捕捉语义上的相似性，可以选择embedding模式；如果你需要处理复杂的查询和文档，可以选择llm模式。希望这些信息对你有所帮助！

			
		

	





	

		

			

				
					
llamaindex 索引的工作原理

				
			

			

				

					xycxycooo的博客
				

				

					08-05
					
					772
					
				

			

		

		

			
				
总结索引简单地将节点存储为一个顺序链。# 加载文档# 创建总结索引# 查询索引response = index.query("你的查询")

			
		

	





	

		

			

				
					
llama_index 官方文档阅读笔记 (持续更新版)

				
			

			

				

					weixin_51657614的博客
				

				

					03-08
					
					3917
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
LlamaIndex ：面向QA 系统的全新文档摘要索引

				
			

			

				

					zenRRan的博客
				

				

					05-11
					
					3838
					
				

			

		

		

			
				
来自：ChallengeHub在这篇博文中，我们介绍了一种全新的 LlamaIndex 数据结构：文档摘要索引。我们描述了与传统语义搜索相比，它如何帮助提供更好的检索性能，并通过一个示例进行了介绍。https://github.com/jerryjliu/llama_index后台回复：入群，加入NLP交流大群~1背景大型语言模型 (LLM) 的核心场景之一是对用户自己的数据进行问答。为此，我们将...

			
		

	





	

		

			

				
					
深入理解LlamaIndex的各种索引方式

				
			

			

				

					qq_29929123的博客
				

				

					07-28
					
					872
					
				

			

		

		

			
				
在现代人工智能应用中，数据索引是提高查询效率的关键步骤。本文将详细介绍LlamaIndex支持的几种索引方式：Summary Index、Vector Store Index、Tree Index和Keyword Table Index，并通过demo代码展示如何在查询过程中使用中转API地址来调用大模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
利用大模型API进行文本索引和查询的成本分析

				
			

			

				

					ppoojjj的博客
				

				

					07-03
					
					497
					
				

			

		

		

			
				
通过总结文本构建索引。：使用正则表达式关键字提取器从每个文档中提取关键字。：使用RAKE关键字提取器从每个文档中提取关键字。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用LlamaIndex进行数据处理与分析

				
			

			

				

					qq_29929123的博客
				

				

					07-05
					
					534
					
				

			

		

		

			
				
在现代AI技术中，数据处理与分析是关键环节。本文将介绍如何使用LlamaIndex库进行数据读取和分析，并通过实际示例演示如何调用中专API地址(http://api.wlai.vip)进行模型推理。

			
		

	





	

		

			

				
					
llamaindex构建知识库对本地模型进行rag的优化

				
			

			

				

					weixin_72100405的博客
				

				

					03-20
					
					2053
					
				

			

		

		

			
				
仅代表个人观点，因为都是凭借主观感觉的，并没有一个标准打分机制：rerank对query engine的提升还是有的，只不过要耗费多一点时间；但是对于chat engine来说还是不rerank比较好。refine知识库和SI知识库感觉差不多，但是对于chat engine来说可能SI更灵活更智能一点？其实各有千秋，挺难选择。

			
		

	





	

		

			

				
					
LlamaIndex 调研报告

				
			

			

				

					qq_35667076的博客
				

				

					03-17
					
					1166
					
				

			

		

		

			
				
在 LlamaIndex 中，文档（Document）是最基本的数据结构，它是一个通用的数据源容器，能够包含多种形式的数据，如 PDF 文件、API 输出、数据库查询结果等。文档的设计目的是作为一个抽象层，将不同来源和格式的数据统一起来，便于后续的处理和索引。节点（Node）是 LlamaIndex 中的另一个核心概念，它代表了源文档中的一个“块”，这个“块”可以是文本段落、图像、视频片段或其他任何形式的数据。节点的设计使得 LlamaIndex 能够对文档内容进行更细致的管理和索引。

			
		

	





	

		

			

				
					
搜索引擎中index、attribute和summary概念

				
			

			

				

					weixin_30778805的博客
				

				

					05-15
					
					1794
					
				

			

		

		

			
				
index：倒排索引
attribute： 正排索引
summary：数据集合，用于数据结果展示。

转载于:https://www.cnblogs.com/AndyStudy/p/9043520.html

			
		

	





	

		

			

				
					
大语言模型：人像摄影的“达芬奇转世”？——从算法解析到光影重塑的智能摄影革命

				
			

			

				

					Geek_King的博客
				

				

					07-20
					
					573
					
				

			

		

		

			
				
摘要：在摄影术诞生之初，达芬奇或许无法想象，他对于光影、比例和解剖的严谨研究，会在数百年后以另一种形式重生。今天，当摄影师面对复杂的光线环境或苦苦寻找最佳构图时，一位由代码构筑的“光影军师”正悄然降临——大语言模型（LLM）正以前所未有的方式，重塑人像摄影的创作边界。

			
		

	





	

		

			

				
					
How does Misinformation Affect Large Language ModelBehaviors and Preferences?

					
最新发布

				
			

			

				

					qq_52053775的博客
				

				

					07-21
					
					12
					
				

			

		

		

			
				
大型语言模型（LLMs）在理解和推理外部知识方面展示了令人印象深刻的能力（Ram et al., 2023;然而，这些强大的LLMs仍然容易受到错误信息的影响，经常在遇到不准确（Mallen et al., 2023）、过时（Cao et al., 2021）或虚构的知识（Goldstein et al., 2023）时产生错误答案。这种对错误信息的脆弱性显著影响了它们在现实世界中的性能，削弱了它们在实际应用中的可靠性和可信度。

			
		

	





	

		

			

				
					
8-大语言模型—指令理解：基于 LoRA 的大语言模型指令微调框架

				
			

			

				

					wh1236666的博客
				

				

					07-21
					
					599
					
				

			

		

		

			
				
方法实现难度效果适用场景典型应用增加上下文的微调高优有长文本数据和计算资源专业长文档模型（如 Claude 2）位置编码优化中良模型支持动态位置编码（如 RoPE）LLaMA、ChatGLM 扩展至 100k+插值法低中快速验证或资源有限场景GPT-2 临时扩展至更长序。

			
		

	





	

		

			

				
					
数据驱动视角下的黄金异动解析：多因子模型验证鲍威尔去留与金价关联性

				
			

			

				

					
				

				

					07-17
					
					844
					
				

			

		

		

			
				
本文基于市场情绪量化模型、政策不确定性因子及地缘风险评估框架，对周三（7月16日）黄金市场异常波动进行归因分析。通过整合多源异构数据与AI算法，揭示特政策扰动、美联储独立性危机及全球贸易摩擦对金价的复合影响机制。

			
		

	





	

		

			

				
					
llamaindex 知识库构建原理

				
			

			

				

					03-31
				

			

		

		

			
				
### LlamaIndex 构建知识库的工作机制和实现原理  LlamaIndex 的核心目标是通过结构化的方式处理非结构化的文本数据，从而支持高效的语义搜索和问答系统开发。以下是其工作机制和实现原理的关键点：  #### 1. 数据...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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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
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
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