121 `llamaindex.core.retrievers` 模块概览

llamaindex.core.retrievers 模块概览

llamaindex.core.retrievers 模块包含了多个用于信息检索的类和方法。这些类和方法提供了从不同类型的索引和数据源中检索信息的功能。以下是该模块中主要类的概览和简要说明:

基础检索器

  • BaseRetriever: 所有检索器的基类,定义了检索器的基本接口和行为。
  • BaseImageRetriever: 用于图像检索的基类。

空索引检索器

  • EmptyIndexRetriever: 用于处理空索引的检索器。

关键词表检索器

  • KeywordTableSimpleRetriever: 基于关键词表的简单检索器。

知识图谱检索器

  • KGTableRetriever: 基于知识图谱表的检索器。
  • KnowledgeGraphRAGRetriever: 基于知识图谱的检索增强生成(RAG)检索器。

列表索引检索器

  • ListIndexEmbeddingRetriever: 基于嵌入的列表索引检索器。
  • ListIndexRetriever: 列表索引检索器。
  • SummaryIndexEmbeddingRetriever: 基于嵌入的摘要索引检索器。
  • SummaryIndexLLMRetriever: 基于语言模型的摘要索引检索器。
  • SummaryIndexRetriever: 摘要索引检索器。

属性图检索器

  • BasePGRetriever: 属性图检索器的基类。
  • CustomPGRetriever: 自定义属性图检索器。
  • CypherTemplateRetriever: 基于Cypher查询模板的属性图检索器。
  • LLMSynonymRetriever: 基于语言模型的同义词检索器。
  • PGRetriever: 属性图检索器。
  • TextToCypherRetriever: 将文本转换为Cypher查询的检索器。
  • VectorContextRetriever: 向量上下文检索器。

SQL检索器

  • NLSQLRetriever: 自然语言SQL检索器。
  • SQLParserMode: SQL解析模式。
  • SQLRetriever: SQL检索器。

树索引检索器

  • TreeAllLeafRetriever: 树索引的所有叶子节点检索器。
  • TreeSelectLeafEmbeddingRetriever: 基于嵌入的树索引选择叶子节点检索器。
  • TreeSelectLeafRetriever: 树索引选择叶子节点检索器。
  • TreeRootRetriever: 树索引的根节点检索器。

向量存储检索器

  • VectorIndexAutoRetriever: 自动向量索引检索器。
  • VectorIndexRetriever: 向量索引检索器。

其他检索器

  • AutoMergingRetriever: 自动合并检索器。
  • QueryFusionRetriever: 查询融合检索器。
  • RecursiveRetriever: 递归检索器。
  • RouterRetriever: 路由检索器。
  • TransformRetriever: 转换检索器。

总结

llamaindex.core.retrievers 模块提供了多种检索器,涵盖了从简单

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
<think>我们正在解决一个具体的编程问题:在使用llama_index时无法导入BM25Retriever,出现ImportError。 根据错误信息,问题出在导入路径上。 首先,我们需要知道,llama_index的版本更新可能会导致模块路径的变化。 在较新的版本中,BM25Retriever可能被移动到了不同的子模块中。 常见的解决方案: 1. 检查llama_index的版本。不同版本中,BM25Retriever所在的模块路径可能不同。 2. 根据版本调整导入语句。 根据历史经验,在llama_index的0.5.x版本中,BM25Retriever位于`llama_index.retrievers`中,因此可以尝试: from llama_index.retrievers import BM25Retriever 但是,如果使用的是更新版本(如0.6.x或更高),则可能需要从`llama_index.core.retrievers`中导入,但错误信息显示用户尝试从`core.retrievers`导入失败。 另一种可能是,BM25Retriever在最新版本中已经被移除了?或者被放到了其他位置? 实际上,根据llama_index的文档更新,0.6.0版本开始进行了较大的模块重构。在0.6.0及以上版本中,BM25Retriever被移动到了`llama_index.retrievers.bm25`中。 因此,我们可以尝试以下导入方式: from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever 如果这样导入仍然失败,则可能是版本问题或者安装问题。 步骤: 1. 确认安装的llama_index版本。 2. 根据版本选择合适的导入路径。 我们可以建议用户先检查版本,然后根据版本调整导入语句。 另外,如果用户使用的是非常新的版本(如0.8.x或更高),可能需要查阅对应版本的文档。但根据社区反馈,0.6.0之后BM25Retriever的导入路径为`llama_index.retrievers.bm25.BM25Retriever`。 因此,我们提供两种可能的解决方案: 方案一(适用于0.6.0及以上版本): from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever 方案二(如果方案一不行,可能是旧版本,比如0.5.x): from llama_index.retrievers import BM25Retriever 如果都不行,则可能需要检查安装是否正确,或者查看官方文档/更新日志。 此外,还有一种可能是包名发生了变化:llama_index在0.6.0之后改名为llama-index(使用破折号),但导入时仍然是`llama_index`。所以安装时注意包名。 安装最新版llama-index通常使用: pip install llama-index 但是,如果用户是从旧版本升级,可能需要先卸载旧版再安装新版。 综上所述,我们给出具体的解决步骤: 1. 检查当前安装的llama_index版本: pip show llama-index 2. 根据版本选择导入方式: - 如果版本号以0.5开头,尝试: from llama_index.retrievers import BM25Retriever - 如果版本号是0.6.0或更高,尝试: from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever 3. 如果仍然失败,尝试升级或降级llama_index到已知兼容的版本。 例如,安装0.6.0版本: pip install llama-index==0.6.0 或者安装最新版(确保代码与最新版兼容): pip install --upgrade llama-index 4. 如果问题依旧,检查是否有其他依赖问题,或者查看官方GitHub仓库的issue。 由于我们无法得知用户的具体版本,因此需要提供这些步骤供用户尝试。 最后,我们还可以建议用户查看官方文档中关于retriever的部分,以获取最新的导入方式。 注意:在llama_index的0.7.0及以上版本中,BM25Retriever可能被整合到了其他模块,或者需要额外安装依赖。例如,可能需要安装`llama-index-retrievers-bm25`这个扩展包。这是因为从0.7.0开始,llama_index采用了模块化设计,一些功能被拆分到单独的包中。 因此,如果用户使用的是0.7.0或更高版本,可能需要先安装扩展包: pip install llama-index-retrievers-bm25 然后在代码中导入: from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever 所以,步骤需要根据版本动态调整。 总结步骤: 1. 检查版本:`pip show llama-index` 2. 根据版本: - 0.5.x: `from llama_index.retrievers import BM25Retriever` - 0.6.x: `from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever` - 0.7.x及以上:先确保安装了`llama-index-retrievers-bm25`,然后使用`from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever` 3. 如果版本号是0.7.x以上且没有安装扩展包,则安装扩展包: pip install llama-index-retrievers-bm25 4. 如果还是不行,考虑版本兼容性问题,可以尝试固定一个已知可用的版本,比如0.6.0。 我们提供这些信息,帮助用户逐步解决问题。 注意:由于llama_index更新频繁,以上信息可能随时间变化,建议用户参考官方文档。 最后,我们生成相关问题。</think>### 解决 `ImportError: cannot import name 'BM25Retriever' from 'llama_index.core.retrievers'` #### 问题原因 1. **模块路径变更**:LlamaIndex 在版本升级后(尤其是 v0.7.0+)对模块路径进行了重构,`BM25Retriever` 已迁移到子包 `llama_index.retrievers.bm25` 中[^1]。 2. **依赖缺失**:BM25 功能在 v0.7.0+ 被拆分为独立扩展包 `llama-index-retrievers-bm25`,需单独安装[^2]。 --- #### 解决方案 ##### 方法 1:更新导入路径(推荐) ```python # 适用于 v0.7.0 及以上版本 from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever ``` ##### 方法 2:安装扩展包 若上述导入仍失败,需安装 BM25 扩展包: ```bash pip install llama-index-retrievers-bm25 ``` 安装后使用正确路径导入: ```python from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever ``` ##### 方法 3:降级 LlamaIndex(备选) 若需兼容旧代码,可降级至 v0.6.x: ```bash pip install llama-index==0.6.22 ``` 此时可使用旧导入方式: ```python from llama_index.retrievers import BM25Retriever # v0.6.x ``` --- #### 验证步骤 1. **检查版本**: ```bash pip show llama-index ``` - 若版本 ≥0.7.0,用 `from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever` 2. **安装扩展包**: ```bash pip install llama-index-retrievers-bm25 ``` 3. **测试导入**: ```python from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever print("导入成功!") ``` > **注意**:从 v0.7.0 开始,LlamaIndex 采用模块化设计,部分功能需额外安装扩展包(如 `llama-index-retrievers-bm25`)[^2]。 ---
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