54 LlamaIndex中，SummaryIndex的工作原理

最新推荐文章于 2025-12-02 09:06:09 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 09:06:09 发布 · 508 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#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：


                

                
                
        

    


  


        

            

                      
                        最低0.47元/天 解锁文章
                          
                      
            

        


    



                



	

		

			

				
					
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
					
					1903
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
使用 LlamaIndex 进行 CRAG 开发用来强化检索增强生成

				
			

			

				

					2401_82452722的博客
				

				

					09-27
					
					1284
					
				

			

		

		

			
				
我从论文《Corrective Retrieval Augmented》中截取了如下的示意图，在该示意图中描绘了如何构建一个检索评估器来评估检索到的文档与输入的问题的相关性。该评估器是“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的关键组成部分，通过审查和评估检索到的文档的相关性和可靠性，帮助生成有价值的信息。检索评估器涉及到一种算法，该算法确保检索到的信息的细化，优化关键信息的提取并最大限度地减少非必要信息被检索到，从而提高检索到的数据的利用率。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
LlamaIndex-Summarization-摘要索引

				
			

			

				

					xycxycooo的博客
				

				

					07-25
					
					873
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

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

				
			

			

				

					zenRRan的博客
				

				

					05-11
					
					3932
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					969
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
RAG进阶——初探llamaIndex的Document Summary Index

				
			

			

				

					dinnnng的博客
				

				

					03-05
					
					1973
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					3631
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
llamaindex 索引的工作原理

				
			

			

				

					xycxycooo的博客
				

				

					08-05
					
					887
					
				

			

		

		

			
				
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")

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					4334
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

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

				
			

			

				

					xycxycooo的博客
				

				

					08-22
					
					1137
					
				

			

		

		

			
				
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！

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					542
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
LlamaIndex 调研报告

				
			

			

				

					qq_35667076的博客
				

				

					03-17
					
					1207
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

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

				
			

			

				

					weixin_72100405的博客
				

				

					03-20
					
					2169
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用LlamaIndex进行数据处理与分析

				
			

			

				

					qq_29929123的博客
				

				

					07-05
					
					559
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
搜索引擎中index、attribute和summary概念

				
			

			

				

					weixin_30778805的博客
				

				

					05-15
					
					1850
					
				

			

		

		

			
				
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

			
		

	





	

		

			

				
					
Hello-Agents —— 03大语言模型基础 通俗总结

				
			

			

				

					weixin_45644347的博客
				

				

					11-29
					
					1120
					
				

			

		

		

			
				
本文系统介绍了大语言模型的基础知识和发展历程。首先讲解了从N-gram到神经网络的演进过程，分析了RNN/LSTM的优缺点。重点解析了Transformer的核心组件，包括自注意力机制、多头注意力和位置编码，并对比了三种主流架构。最后详细介绍了与大模型交互的技巧，包括采样参数设置、提示工程方法和分词技术，为理解和使用大语言模型提供了全面指导。

			
		

	





	

		

			

				
					
大语言模型进阶（一）之大语言模型基础

					
最新发布

				
			

			

				

					qq_22341693的博客
				

				

					12-02
					
					729
					
				

			

		

		

			
				
本文系统剖析了大语言模型（LLM）的技术基础，重点阐述了Transformer架构的核心机制及其演进。首先解析了Transformer的解码器结构，包括嵌入表示层、注意力层（特别是多头注意力和因果注意力）、前馈网络以及残差连接与层归一化等关键组件。随后介绍了GPT模型的生成式预训练范式，包括无监督预训练和有监督微调两阶段方法。接着以LLaMA为例，详细探讨了现代大语言模型的结构优化，包括前置RMSNorm、SwiGLU激活函数、旋转位置编码(RoPE)以及分组查询注意力(GQA)等创新技术。最后从实践角度提

			
		

	





	

		

			

				
					
推荐两个开源社区-Hugging Face(自然语言处理)和OpenMMLab(计算机视觉)

				
			

			

				

					wxzuobi的博客
				

				

					11-30
					
					234
					
				

			

		

		

			
				
随着Transformer架构在自然语言处理领域的革命性突破，该公司在2019年开源了Transformers库，这个举措使其迅速成为NLP领域的事实标准。它的平台提供了海量的开源预训练模型、数据集和在线工具，特别适合快速原型开发和模型部署。而OpenMMLab则以其专业性和系统性见长，它提供了一整套模块化、高质量的代码库，非常适合进行计算机视觉的深入研究和算法开发。Hugging Face和OpenMMLab就是在这样的背景下诞生的两个重要平台，它们虽然都致力于推动AI技术的发展，但侧重点各不相同。

			
		

	





	

		

			

				
					
AI核心知识25——大语言模型之RAG（简洁且通俗易懂版）

				
			

			

				

					学习AI中...
				

				

					11-30
					
					799
					
				

			

		

		

			
				
RAG（检索增强生成）被誉为治疗大模型“幻觉”的特效药。它通过给大模型外挂一个“实时图书馆”，将其工作模式从全靠记忆的“闭卷考试”转变为有据可查的“开卷考试”。
其工作流程包含三步：首先检索外部知识库中的相关段落；其次将资料与问题结合进行增强；最后由大模型基于事实生成回答。RAG完美解决了传统大模型数据滞后、无法访问私有数据及胡编乱造的三大痛点。相比昂贵的微调（Fine-tuning），RAG具有成本低、更新快的优势，是目前90%企业级应用（如客服、文档助手）的首选技术方案。

			
		

	





	

		

			

				
					
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. 数据预处理
在构建知识库的过程中，原始文档会被分割成较小的单元（通常称为“节点”），以便于后续的索引和检索操作。这些节点可以通过多种方式生成，例如按句子、段落或自定义逻辑划分[^2]。

```python
from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTVectorStoreIndex

documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
```

上述代码展示了如何使用 `SimpleDirectoryReader` 加载本地目录中的文档，并将其转化为适合进一步处理的数据形式。

---

#### 2. 索引创建
LlamaIndex 提供了多种类型的索引，其中最常用的是基于向量存储的索引。这种索引能够捕捉文本之间的语义关系，使得即使用户的查询与原文本不完全匹配，也能返回相关的结果[^4]。

当调用 `get_vector_store_index()` 函数时，它会执行以下步骤：
- **检查已有索引**：如果之前已保存过索引文件，则直接加载该文件。
- **新建索引**：如果没有现成的索引文件，则从指定路径读取文档，提取特征向量，并将它们存入向量数据库中。

```python
index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
index.storage_context.persist(persist_dir="vector_db")
```

此过程涉及自然语言处理技术，比如词嵌入模型（Embedding Model）的应用，用于将文本映射到高维空间中的数值表示。

---

#### 3. 查询引擎设计
为了提高检索效率和准确性，LlamaIndex 支持多样的查询策略。其中包括但不限于单一方法（如纯向量相似度计算）、混合模式（结合向量检索与传统 BM25 排序算法）以及其他定制方案[^5]。

例如，在某些场景下可能优先采用近邻搜索定位潜在候选集，然后再借助关键词权重调整最终排名顺序。这样的组合方式兼顾了速度与质量两方面的要求。

---

#### 4. 集成 Chainlit 实现交互界面
除了后台逻辑外，前端展示同样重要。这里提到的 chainlit 工具包允许开发者轻松部署 Web 应用程序接口，让用户可以直接输入问题并通过图形化界面对话框查看答案反馈[^1]。

启动服务命令如下所示：
```bash
chainlit run app.py -w
```

这一步骤实现了完整的闭环——从前端接收请求传递给后端分析再呈现结果回传至客户端显示出来形成良好的用户体验流程。

---

### 总结
综上所述，LlamaIndex 主要依赖先进的 NLP 技术完成对海量资料的有效管理和精准查找任务；而配合 chainlit 则让整个项目更加贴近实际应用场景满足不同层次的需求群体期待获得更佳的服务体验。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  

	
    

      

      

      

        
        

          
          

            

              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
              添加红包
            

            

              表情包
              插入表情
              

                

              

            

            

              表情包
              代码片
              

                
              

            

            

              
              
              
              
              
              
              
            

          

        

      

    

		

			

			

			

					 条评论被折叠 查看
			

			

				
			

		

	

	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
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

		

	



      
      

      
实付元

      
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