54 LlamaIndex中，SummaryIndex的工作原理

最新推荐文章于 2025-07-24 09:52:05 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： llamindex文章 文章标签： LLM RAG 自然语言处理 llamaindex 算法 数据库
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xycxycooo/article/details/141358805

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
					
					4091
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					783
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					1848
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					3255
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					773
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					3924
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					3840
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					875
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					499
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					2057
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					1170
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					1798
					
				

			

		

		

			
				
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

			
		

	





	

		

			

				
					
为什么要微调大语言模型

				
			

			

				

					大模型与Agent智能体
				

				

					07-22
					
					480
					
				

			

		

		

			
				
大语言模型（LLMs）的微调主要有三大目的：1）通过指令微调将模型从"补全空白"转变为"回答问题"模式，实现自然交互；2）用专业数据微调使模型掌握特定领域知识，适用于企业文档处理等场景；3）通过偏好微调防止生成有害内容，使模型行为符合伦理规范。微调还能完成文本分类等传统NLP任务，但需权衡是否选用更小模型。专业领域微调是提升模型实用性的关键手段。

			
		

	





	

		

			

				
					
LangChain：大语言模型的“乐高工厂”

				
			

			

				

					nblway的博客
				

				

					07-24
					
					197
					
				

			

		

		

			
				
正如它的名字所启示：**“语言（Lang）的链条（Chain）”，正在连接人类与机器的智慧边疆**。| **代理（Agents）** | 自动选择工具解决问题 | 会指挥工人的智能工头 || **提示模板** | 动态生成提示词（如自动填变量）| 预制菜食谱（食材可变） || **链（Chains）** | 串联多个步骤（如检索→生成） | 自动化流水线 || **数据连接** | 接入文档/数据库/API | 数据吸管 || **记忆模块** | 保存对话历史 | AI的“便利贴” |

			
		

	





	

		

			

				
					
分类模型（BERT）训练全流程

				
			

			

				

					weixin_44077623的博客
				

				

					07-22
					
					600
					
				

			

		

		

			
				
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种强大的预训练语言模型，在各种NLP任务中表现出色。下面我将详细梳理使用BERT实现文本分类模型的完整训练过程。
1.2 选择BERT版本

BERT-base (110M参数)
BERT-large (340M参数)
中文BERT (如bert-base-chinese)
领域特定BERT (如BioBERT, SciBERT)

2. 数据准备
2.1 数据格式

2.2 数

			
		

	





	

		

			

				
					
大语言模型加速技术之KV Cache

					
最新发布

				
			

			

				

					m0_53157173的博客
				

				

					07-24
					
					412
					
				

			

		

		

			
				
大语言模型加速技术之KV Cache

			
		

	





	

		

			

				
					
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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