68 LlamaIndex 响应合成模块：深入解析与实战应用

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LlamaIndex 响应合成模块：深入解析与实战应用

在现代信息处理系统中，响应合成是一个关键环节，它能够将多个信息片段整合成一个连贯、准确的响应。LlamaIndex 提供了一系列响应合成模块（Response Synthesis Modules），帮助开发者高效地完成这一任务。本文将详细介绍这些模块的输入输出、使用方法及实战示例，帮助你全面掌握 LlamaIndex 响应合成技术。

一、响应合成模块概述

响应合成模块是 LlamaIndex 中的核心组件，用于将多个文本片段合成为一个完整的响应。这些模块提供了多种合成模式，如 refine、compact、tree_summarize 等，每种模式都有其独特的应用场景和优势。

二、API 示例：设置与使用

以下是一个完整的 API 示例，展示了如何使用所有可选参数来配置响应合成模块。

from llama_index.core.data_structs import Node
from llama_index.core.schema import NodeWithScore
from llama_index.core import get_response_synthesizer

response_synthesizer = get_response_synthesizer(
    response_mode="refine",
    service_context=service_context,
    text_qa_template=text_qa_template,
    refine_template=refine_template,
    use_async=False,
    streaming=False,
)

# 同步合成
response = response_synthesizer.synthesize(
    "query string",
    nodes=[NodeWithScore(node=Node(text="text"), score=1.0), ...],
    additional_source_nodes=[
        NodeWithScore(node=Node(text="text"), score=1.0),
        ...,
    ],
)

# 异步合成
response = await response_synthesizer.asynthesize(
    "query string",
    nodes=[NodeWithScore(node=Node(text="text"), score=1.0), ...],
    additional_source_nodes=[
        NodeWithScore(node=Node(text="text"), score=1.0),
        ...,
    ],
)

三、参数详解

response_mode：指定使用的响应合成器，如 refine、compact、tree_summarize 等。
service_context：定义用于合成的 LLM 及相关设置。
text_qa_template 和 refine_template：在不同阶段使用的提示模板。
use_async：仅在 tree_summarize 模式下使用，用于异步构建总结树。
streaming：配置是否返回流式响应对象。
structured_answer_filtering：启用主动过滤与给定问题无关的文本片段。

四、同步与异步合成

响应合成模块支持同步和异步两种合成方式。同步合成适用于大多数场景，而异步合成则适用于需要高性能和实时性的场景。

五、低级函数：get_response 和 aget_response

除了 synthesize 和 asynthesize 函数外，响应合成模块还提供了低级函数 get_response 和 aget_response，直接返回字符串响应。

response_str = response_synthesizer.get_response(
    "query string", text_chunks=["text1", "text2", ...]
)

六、实战应用

以下是一个实战示例，展示了如何使用响应合成模块来处理实际查询。

from llama_index.core.data_structs import Node
from llama_index.core.schema import NodeWithScore
from llama_index.core import get_response_synthesizer

# 配置响应合成器
response_synthesizer = get_response_synthesizer(
    response_mode="refine",
    service_context=service_context,
    text_qa_template=text_qa_template,
    refine_template=refine_template,
    use_async=False,
    streaming=False,
)

# 定义节点
nodes = [
    NodeWithScore(node=Node(text="LlamaIndex 是一个强大的工具。"), score=1.0),
    NodeWithScore(node=Node(text="它提供了多种响应合成模式。"), score=1.0),
]

# 同步合成响应
response = response_synthesizer.synthesize(
    "LlamaIndex 的主要功能是什么？",
    nodes=nodes,
)

print(response)