LlamaIndex是什么？LlamaIndex综述！看这一篇就够了！
1、什么是LlamaIndex
本篇将为各位同学介绍一下LlamaIndex， 它是一个强大的开源工具，它能帮助开发者构建各种基于大型语言模型 (LLM) 的应用程序。它提供了一套工具和 API，使开发者能够轻松地将 LLM 与外部数据源连接起来，从而赋予 LLM 更强大的能力，从功能上看它与LangChian有点类似。
1、 初识LlamaIndex
LlamaIndex (前身为 GPT Index) 是一个数据框架，它诞生的目的是帮助开发人员将外部数据轻松桥接到大型语言模型 (LLM) 应用中。它提供了一种结构化的方法来连接 LLM 与各种数据资源，从而使 LLM 能够访问并利用这些数据来完成更复杂的任务，例如它能实现：
- 增强问答能力：通过连接到外部文档、数据库或 API，LLM 可以提供更准确、更全面的答案，而不仅仅依赖于模型训练数据。
- 个性化体验：LlamaIndex 可以根据用户的特定数据定制 LLM 的响应，例如根据用户的购买历史推荐产品。
- 自动化工作流程：LlamaIndex 可以帮助自动化需要访问和处理外部数据的任务，例如生成报告、总结文档或创建聊天机器人。
2、核心功能
LlamaIndex的核心功能包括：
1. 数据连接器： LlamaIndex 提供了各种数据连接器，可以轻松地将 LLM 连接到不同类型的数据源，包括：
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文档：PDF、Word、文本文件等。
-
API：RESTful API、GraphQL API 等。
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数据库：PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等。
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Notion、Slack、Google Docs 等
2. 数据索引： LlamaIndex 提供了多种索引结构，可以有效地组织和存储外部数据，以便 LLM 可以快速访问和检索相关信息。例如：
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列表索引：将数据存储为简单的列表。
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向量存储索引：使用向量嵌入将数据存储在向量数据库中，以便进行语义搜索。
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树索引：将数据组织成树状结构，以便进行分层导航。
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关键字表索引：使用关键字来索引数据，以便快速查找特定信息。
3. 查询接口： LlamaIndex 提供了用户友好的查询接口，可以轻松地向 LLM 提出问题并获取答案。它支持各种查询类型，例如：
- 基于关键字的查询： 查找包含特定关键字的数据。
- 语义查询：查找与查询语义相似的数据。
- 基于模板的查询：使用预定义的模板生成查询。
LlamaIndex 是一个强大的数据框架，可以帮助开发人员充分发挥 LLM 的潜力，构建更智能、更强大的应用程序。它提供了一种便捷的方式来连接 LLM 与外部数据，并提供了各种工具和功能来优化数据访问、查询和处理。
3、框架结构
LlamaIndex 框架的核心结构可以概括为三个主要组成部分：数据连接器（Data Connectors）、索引（Indexes） 和查询接口（Query Interface）。这三个部分协同工作，使得 LLM 能够有效地访问、理解和利用外部数据。
1. 数据连接器（Data Connectors）：
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作用：数据连接器的主要作用是将各种不同类型的数据源连接到 LlamaIndex 框架中。 它们充当了 LLM 与外部世界之间的桥梁，使得 LLM 能够访问并读取各种数据。
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类型：LlamaIndex 提供了丰富的内置数据连接器，支持连接到各种常见的数据源，包括：
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文档：PDF、Word、TXT、Markdown 等各种文档格式。
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API：RESTful API、GraphQL API 等。
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数据库：PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等关系型和非关系型数据库。
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云服务：Google Docs、Notion、Slack、Twitter 等。
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可扩展性： 除了内置的连接器之外，LlamaIndex 还允许用户自定义数据连接器，以满足连接到特定数据源的需求。
示例：
from llama_index import SimpleDirectoryReader
# 加载本地文件夹中的所有文档
documents = SimpleDirectoryReader('data_directory').load_data()
2、 索引（Indexes）：
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作用：索引是 LlamaIndex 框架的核心组件，负责将连接器获取的数据结构化地组织起来，以便 LLM 能够高效地访问和理解数据。不同的索引结构适用于不同的数据类型和查询场景。
-
类型：LlamaIndex 提供了多种不同类型的索引，每种索引都有其独特的结构和优势：
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列表索引（List Index）：将数据存储为一个简单的列表，适用于顺序访问数据，例如逐句读取一篇文章。
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向量存储索引（Vector Store Index）：使用嵌入模型将数据转换为向量，并存储在向量数据库中，支持语义搜索，能够找到与查询语义相似的文本片段。
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树索引（Tree Index）：将数据组织成树状结构，适用于处理具有层次关系的数据，例如代码文件或目录结构。
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关键字表索引（Keyword Table Index）：根据数据的关键字构建索引，适用于快速查找包含特定关键字的信息。
-
选择合适的索引：选择合适的索引类型取决于数据的特点和应用场景。例如，对于需要进行语义搜索的任务，向量存储索引通常是最佳选择。
-
示例：
from llama_index import VectorStoreIndex
# 使用向量存储索引构建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
3、查询接口（Query Interface）：
-
作用：查询接口为用户提供了一种与 LLM 交互并查询索引中数据的方式。用户可以通过查询接口向 LLM 提出问题，LLM 会利用索引中的数据来生成答案。
-
灵活性：LlamaIndex 提供了灵活的查询接口，支持多种不同的查询方式，例如：
-
基于关键字的查询：查找包含特定关键字的数据。
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语义查询：查找与查询语义相似的文本片段。
-
基于模板的查询：使用预定义的模板来生成查询。
-
自定义查询：用户还可以自定义查询逻辑，以满足特定的应用需求。
-
示例：
from llama_index import QueryEngine
# 创建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine()
# 查询索引
response = query_engine.query("What is the main topic of this document?")
我们可以把框架的基本流程总结如下：
-
利用
Data Connectors从不同数据源读取数据。 -
利用
Indexes将数据结构化存储。 -
利用
Query Interface查询数据并获得LLM的回复。
2、 LLamaIndex 入门教程
1、安装 LLamaIndex
pip install llama-index langchain llama-cpp-python chromadb
2 、读取文档数据
LLamaIndex 提供 多种数据加载方式，下面以 TXT 文档 为例：
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
# 读取本地文件夹中的所有文档
documents = SimpleDirectoryReader("files/").load_data()
print(f"文档数量: {len(documents)}")
print(documents[0].text[:500]) # 预览前 500 个字符
LLamaIndex 还支持读取 PDF、Notion、数据库等数据源。
3 、构建索引
打开huggingface官网，搜索embedding模型，然后把embedding模型下载到本地
# 下载nomic-embed-text-v2-moe 到models文件夹
huggingface-cli download nomic-ai/nomic-embed-text-v2-moe --local-dir ./models
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
# 读取本地文件夹中的所有文档
documents = SimpleDirectoryReader("files/").load_data()
# 创建索引
embedding = HuggingFaceEmbedding(model_name='./models', trust_remote_code=True)
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, embed_model=embedding)
# 保存索引
index.storage_context.persist("index_storage/")
LLamaIndex 会自动 分块、转换向量并存储索引。
4 、查询文档
from langchain.llms import Ollama
from llama_index.core import load_index_from_storage, StorageContext
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
# 自定义本地 Embedding 模型
embedding_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="./models", trust_remote_code=True)
# 加载索引
storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir="index_storage/")
index = load_index_from_storage(storage_context, embed_model=embedding_model)
# 自定义Chat模型
llm = Ollama(
model='deepseek-r1:7b',
)
# 创建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)# 进行查询response = query_engine.query("这篇文档的主要内容是什么？")
print(response)
这样，我们就可以 用 LlamaIndex 读取 PDF，并进行智能问答 了！
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