158 `PropertyGraphIndex`类的`_build_index_from_nodes`和`as_retriever`方法

Llama Index中的属性图索引：深入解析_build_index_from_nodes和as_retriever方法

在现代数据科学和人工智能领域，属性图（Property Graph）已成为处理复杂信息的重要工具。属性图通过结构化的方式表示实体及其关系，使得信息的检索和理解变得更加高效。本文将深入探讨Llama Index中的PropertyGraphIndex类的_build_index_from_nodes和as_retriever方法，帮助程序员全面理解其工作原理及实际应用。

前置知识

在开始之前，确保你具备以下基础知识：

1. Python基础：熟悉Python编程。
2. OpenAI API密钥：你需要一个OpenAI API密钥来使用OpenAI模型。
3. Llama Index：使用pip install llama-index安装Llama Index库。

环境设置

首先，让我们通过安装所需的包并配置OpenAI API密钥来设置环境。

# 安装Llama Index
%pip install llama-index

# 设置OpenAI API密钥
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

# 配置日志
import logging
import sys
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)

PropertyGraphIndex的_build_index_from_nodes方法

_build_index_from_nodes方法负责从节点构建索引。它接受一个节点序列作为输入，并调用_insert_nodes方法将节点插入到索引结构中。

代码解析

def _build_index_from_nodes(
    self, nodes: Optional[Sequence[BaseNode]], **build_kwargs: Any
) -> IndexLPG:
    """Build index from nodes."""
    nodes = self._insert_nodes(nodes or [])

    # this isn't really used or needed
    return IndexLPG()

设计思路

1. 插入节点：

   • 调用_insert_nodes方法将节点插入到索引结构中。