96 访问和自定义高级模块中的提示：优化LLM输出的关键技巧

最新推荐文章于 2025-10-16 02:35:49 发布

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访问和自定义高级模块中的提示：优化LLM输出的关键技巧

在处理大型语言模型（LLM）时，优化提示（prompt）是提升输出质量的关键。LlamaIndex提供了多种高级模块（如查询引擎、响应合成器、检索器等），这些模块在LLM调用和使用提示模板时发挥着重要作用。本文将介绍如何访问和自定义这些模块中的提示，并通过实际代码示例帮助你快速上手。

前置知识

在深入学习提示工程之前，你需要了解以下基础知识：

Python编程：熟悉Python语言及其常用库。
自然语言处理（NLP）：了解基本的NLP概念和技术。
大型语言模型（LLM）：了解LLM的基本工作原理和常见应用。

安装与配置

首先，我们需要安装必要的库，并配置OpenAI API密钥。

!pip install llama-index

import os
import openai

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

加载数据并构建索引

我们将使用一个示例数据集（Paul Graham的散文）来构建向量索引，并访问查询引擎。

from llama_index.core import (
    VectorStoreIndex,
    SimpleDirectoryReader,
)

# 下载数据
!mkdir -p 'data/paul_graham/'
!wget 'https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt' -O 'data/paul_graham/paul_graham_essay.txt'

# 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("./data/paul_graham/").load_data<