147 自定义属性图检索器：深入LlamaIndex的高级检索流程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xycxycooo/article/details/142517296

自定义属性图检索器：深入LlamaIndex的高级检索流程

在数据检索领域，属性图（Property Graph）是一种强大的工具，能够帮助我们建模和查询复杂的数据关系。然而，有时我们需要更精细的控制检索过程，以更好地适应特定的应用场景。在本篇博客中，我们将深入探讨如何在LlamaIndex中定义一个自定义的属性图检索器（Custom Property Graph Retriever），并通过详细的代码示例和技术解释，帮助程序员快速理解和应用这一技术。

前置知识

在深入探讨自定义属性图检索器之前，我们需要了解一些基础概念：

属性图（Property Graph）：属性图是一种图数据库模型，其中节点和边都可以拥有属性。节点表示实体，边表示实体之间的关系，属性则提供了关于节点和边的附加信息。
检索器（Retriever）：检索器是用于从数据集中检索相关信息的组件。在LlamaIndex中，检索器通常用于从属性图中检索节点或路径。
嵌入（Embedding）：嵌入是将高维数据映射到低维空间的过程，通常用于机器学习和自然语言处理中，以便更好地表示和处理数据。
大语言模型（LLM）：大语言模型是一种基于深度学习的模型，能够理解和生成自然语言文本。在本例中，我们使用OpenAI的GPT-3.5-turbo模型。

安装和设置

首先，我们需要安装LlamaIndex库以及相关的依赖库。以下是安装和设置的代码：

%pip install llama-index
%pip install llama-index-graph-stores-neo4j
%pip install llama-index-postprocessor-cohere-rerank

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

!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'

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("./data/paul_graham/").load_data()

代码解释

安装依赖库：使用%pip install命令安装LlamaIndex、Neo4j和Cohere Rerank库。
设置OpenAI API密钥：将OpenAI的API密钥存储在环境变量中。
下载示例数据：使用wget命令下载Paul Graham的散文作为示例数据。
加载数据：使用SimpleDirectoryReader加载下载的文档。

定义默认的LLM和嵌入模型

接下来，我们定义默认的大语言模型（LLM）和嵌入模型。以下是定义的代码：

from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3)
embed_model = OpenAIEmbedding(model_name="text-embedding-3-small")