57 LlamaIndex 检索器模式详解(各种检索器模式的选择)

LlamaIndex 检索器模式详解

在 LlamaIndex 中,检索器模式(retriever_mode)是一个重要的配置选项,它决定了如何从索引中检索数据。不同的索引类型支持不同的检索器模式,本文将详细介绍各种索引类型及其对应的检索器模式。

向量索引(Vector Index)

对于向量索引,指定 retriever_mode 没有任何效果,会被 silently ignored。无论你如何配置,vector_index.as_retriever(...) 总是返回一个 VectorIndexRetriever

vector_retriever = vector_index.as_retriever()

摘要索引(Summary Index)

摘要索引支持多种检索器模式:

  • default: 使用 SummaryIndexRetriever
  • embedding: 使用 SummaryIndexEmbeddingRetriever
  • llm: 使用 SummaryIndexLLMRetriever
summary_retriever_default = summary_index.as_retriever(retriever_mode="default")
summary_retriever_embedding = summary_index.as_retriev
<think>嗯,用户现在提出了一个关于RAG(检索增强生成)的需求,看起来用户对检索增强生成的关键词和实现方法感兴趣。首先,我需要回顾一下之前的对话历史。之前用户似乎提到了系统级指令,要求使用特定的LaTeX格式和中文回答,还要生成相关问题。不过当前的查询集中在RAG技术上。用户明确提到要参考站内引用,但系统说明这些引用仅供参考,真正需要关注的是用户当前的问题。用户现在的问题是查找与RAG相关的关键词或实现方法。因此,重点应该放在RAG的核心概念、技术术语以及常用的实现方式上。首先,我需要确定用户可能的背景。用户可能是开发者、研究人员或者刚接触RAG的技术爱好者。由于用户询问关键词和实现方法,可能是在做项目或研究前的资料收集。用户可能希望了解如何搭建一个RAG系统,或者需要关键术语来进一步搜索资料。接下来,我需要梳理RAG的关键组成部分。检索增强生成通常分为检索和生成两个阶段。在检索阶段,重要的技术包括嵌入模型(如BERT、SentenceTransformers)、向量数据库(如Faiss、Milvus、Chroma)、以及检索策略(如密集检索、混合检索)。生成阶段则涉及语言模型(如GPT、Llama)和集成方式。此外,预处理和优化方法也很关键,比如分块策略和查询重写。用户可能还需要具体的实现方法。比如,使用LangChain这样的框架可以简化流程,或者直接通过API调用嵌入模型和向量数据库。是否要提到开源工具和云服务?比如HuggingFace的Transformers库,或者云服务如AzureAISearch,这些对实现有帮助。另外,评估指标如检索召回率、生成相关性也是用户可能关心的,但用户的问题更偏向于实现而非评估,可能需要优先前者。需要判断用户是否需要区分基础实现和高级优化。比如,基础的流程是文本嵌入->向量检索->结果传递给LLM生成。而高级方法可能包括迭代检索、上下文压缩或检索微调。但在回答中应该覆盖这两层,同时将基础部分放在前面,高级部分作为扩展。关键词方面,用户可能希望得到术语列表。比如嵌入模型、向量数据库、大语言模型、分块策略、RAG框架等。还要注意术语的英文对应词,如“hybridretrieval”对应混合检索,方便用户进一步搜索英文资料。最后,生成的相关问题需要考虑用户可能的进一步需求。比如应用场景(客服、文档摘要)、不同方法的优缺点(成本、准确性)、评估方法或框架选择等。这样用户可以根据回答深入探究特定方向。需要确保回答符合之前的系统指令:行内公式用$...$(虽然RAG可能较少需要公式,但如有相关指标如召回率$R@k$可以应用),独立公式用$$...$$。另外,引用文献时添加脚注,如引用原始RAG论文[^1]。同时使用中文,结构清晰分点说明。</think> 以下是与 **RAG(检索增强生成)** 相关的核心关键词和实现方法详解,结合最新技术实践整理: --- ### **一、核心关键词** 1. **检索阶段** - **嵌入模型**:Sentence Transformers、BERT、BGE - **向量数据库**:Faiss、Milvus、Chroma、Pinecone - **检索策略**:密集检索(Dense Retrieval)、稀疏检索(BM25)、混合检索(Hybrid) - **查询重写**:Query Expansion、HyDE(假设性文档嵌入)[^1] 2. **生成阶段** - **大语言模型(LLM)**:GPT-4、Llama 3、Claude - **上下文注入**:Prompt Engineering、ReRanking(如Cohere Rerank) - **知识增强**:External Knowledge Integration、Self-RAG[^2] 3. **系统优化** - **分块策略**:滑动窗口(Sliding Window)、语义分块(Semantic Chunking) - **评估指标**:检索召回率(Recall@k)、答案相关性(BERTScore) - **迭代检索**:Reciprocal Rank Fusion(RRF)、多步检索(Multi-step Retrieval) --- ### **二、主流实现方法** #### **基础流程** ```mermaid graph LR A[用户提问] --> B(查询嵌入) B --> C{向量数据库检索} C --> D[Top-k相关文档] D --> E[文档注入LLM上下文] E --> F[LLM生成答案] ``` #### **关键技术实现** 1. **LangChain框架(Python)** ```python from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # 1. 加载嵌入模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-zh") # 2. 构建向量数据库 docs = ["文本1", "文本2", ...] # 知识库文档 vectorstore = FAISS.from_texts(docs, embeddings) # 3. RAG流程 retriever = vectorstore.as_retriever() results = retriever.get_relevant_documents("用户问题") ``` 2. **LlamaIndex优化方案** - 支持 **分层索引**(知识图谱+向量索引) - 自动查询路由(Query Routing)到最佳数据源 - 细粒度访问控制(按权限过滤文档) 3. **高级技术** - **FLARE架构**:主动检索机制(预测知识缺口触发检索) - **RA-DIT框架**:联合训练检索器与生成器[^3] - **DSPy编程模型**:声明式优化RAG流水线 --- ### **三、开源工具推荐** | 工具名称 | 核心功能 | 适用场景 | |----------------|------------------------------|-------------------| | **LlamaIndex** | 结构化/非结构化数据索引 | 企业知识库 | | **Haystack** | 端到端流水线构建 | 研究原型开发 | | **Quivr** | 本地化私有部署 | 敏感数据处理 | | **Unstructured**| PDF/PPT复杂文档解析 | 多格式文件处理 | --- ### **四、关键挑战与解决方向** 1. **文档边界问题** → 解决方案:动态上下文整合(Dynamic Context Integration) 2. **噪声干扰** → 解决方案:ReRank模块(如BAAI的bge-reranker) 3. **知识实时性** → 解决方案:增量索引更新(Delta Indexing) 4. **多模态检索** → 解决方案:CLIP跨模态嵌入[^4] ---
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