61 文档摘要索引（Document Summary Index）提供了两种不同的检索器模式

在 LlamaIndex 中，文档摘要索引（Document Summary Index）提供了两种不同的检索器模式：llm 和 embedding。每种模式在数据检索的方式和依赖的技术上有所不同，下面我们将详细介绍它们的不同之处。

DocumentSummaryIndexLLMRetriever（llm）

DocumentSummaryIndexLLMRetriever 是一种依赖于大型语言模型（LLM）的检索器。它的工作流程如下：

1. 查询解析：首先，检索器会解析查询请求，理解用户的意图。
2. 摘要生成：使用 LLM 生成文档的摘要。LLM 可以捕捉到复杂的语义关系和上下文信息。
3. 摘要匹配：将生成的摘要与查询进行匹配，找到最相关的文档或片段。
4. 返回结果：最后，检索器将匹配到的结果返回给用户。

这种方式的优点是可以处理复杂的查询和文档，捕捉到深层次的语义关系，但缺点是计算开销非常大，且依赖于强大的 LLM 模型。

doc_summary_retriever_llm = doc_summary_index.as_retriever(retriever_mode="llm")
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