LlamaIndex入门 LlamaIndex简介 LlamaIndex（原名 GPT Index）是一个开源的 Python 库，其擅长简化大规模文本数据的索引、存储和查询操作。它将语言模型与文本数据的高效索引结合起来，使得开发者可以轻松地为复杂的文本信息检索和问答任务构建解决方案。通过构建倒排索引或向量索引，LlamaIndex 可以处理大量的文档，并为每个查询提供上下文感知的答案，显著提高了大规模数据的查询效率和准确性。它特别适用于法律、医学、科研、公司内部知识库等领域中需要处理和分析大量文本数据的场景。 LlamaIndex 不仅支持多种数据源，如文本文件、网页和数据库，还能够与先进的向量数据库（如 Milvus或者Pinecone）进行集成，进一步提升查询速度和准确度。通过与大语言模型（如 Ollama、DeepSeek等开源模型或者GPT的API等）结合使用，LlamaIndex能够在复杂的问答系统、自动摘要、个性化推荐等应用中提供强大的文本理解和推理能力。无论是建立企业内部的知识库，还是创建智能客服系统，LlamaIndex 都能有效地处理大量文档，并提供实时、精准的查询结果。 LlamaIndex的安装 LlamaIndex可以通过pip进行安装，其命令是 还可以通过源代码进行安装，首先用git clone 代码 然后执行：pip install -e . 或者 pip install -r requirements.txt 就可以安装成功。 LlamaIndex的使用 在docs这个文件夹中放入team_structure.txt这个文件，该文件的内容如下所示： 于是，一个简单的搜索功能可以用以下代码来实现，只输出Top2相似的结果。 代码说明： 检索的结果如下图所示，只有两个文档信息，因为TopK的值等于2。 除此之外，LlamaIndex还支持在现有索引的基础上读取索引，并且新增索引。 RAG RAG的整体流程 一个标准的RAG整体流程如下所示，可以从数据库、文档、API中获取数据并形成Index，然后query提问的时候可以通过Index获得相应的数据（relevant data），再把prompt、query和relevant data输入大模型，即可得到优化后的回答（response）。 所以，RAG的主要阶段就包括载入、索引、存储、提问、评估。 Embedding模型 llama_index同样可以存储index，并且llama_index可以读取数据库、pdf、txt等类型文档。可以使用嵌入模型来做数据的嵌入工作，并且计算其数据之间的相似度。 LlamaIndex与Ollama 用LlamaIndex和Ollama可以构建模型的RAG的知识库并输出： 用多条数据查询之后得到以下结论： 查询 回答（来自 RAG + LLM） 结论 B公司人力资源部的组织架构是怎样的？ B公司的人力资源部负责公司的招聘、培训、员工关系管理以及绩效考核等职能。该部门的组织架构分为三个主要小组：招聘组、培训组和员工关系组。 1. 招聘组： 负责公司各类职位的招聘，包括技术岗位、市场岗位、财务岗位等。 … Continue reading LlamaIndex：如何在大模型领域构建自己的知识库