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LlamaIndex 应用完整指南

创作时间:

作者:

@小白创作中心

LlamaIndex 应用完整指南

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/qq_64685283/article/details/146019925

LlamaIndex是一个强大的框架，专门用于构建基于LLM的数据应用。它可以帮助开发者快速创建能够与私有数据交互的LLM应用，支持从基础到高级的完整工具链。本文将为你提供一个全面的LlamaIndex应用指南，包括基本概念、核心功能、高级应用以及最佳实践等。

LlamaIndex简介

LlamaIndex是一个强大的框架，专门用于构建基于LLM的数据应用。它的主要目标是帮助开发者创建能够与私有数据交互的LLM应用。

为什么选择 LlamaIndex？

简单易用：仅需几行代码即可实现基本功能
灵活性强：支持多种数据源和格式
可扩展性：提供从基础到高级的完整工具链
生产就绪：支持企业级应用部署

适用人群

初学者：可以使用高级API，仅需5行代码即可实现基本功能
进阶用户：可以自定义和扩展任何模块
企业用户：提供完整的生产级解决方案

基本概念

1. 上下文增强

LlamaIndex的核心理念是"上下文增强"（Context Augmentation），主要包括：

数据摄入：从各种源导入数据
数据索引：结构化存储便于LLM使用
数据检索：智能查询和响应

2. 主要组件

数据连接器（Data Connectors）：用于接入各类数据源
数据索引（Indexes）：优化数据存储和检索
查询引擎（Query Engines）：处理问答交互
聊天引擎（Chat Engines）：支持多轮对话
代理（Agents）：执行复杂任务的智能助手

安装和快速开始

安装

pip install llama-index

环境设置

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API密钥"

基础示例

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()

# 创建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 创建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine()

# 进行查询
response = query_engine.query("你的问题")
print(response)

核心功能

1. 数据导入

LlamaIndex支持多种数据源：

PDF文档
Word文档
Markdown文件
网页内容
API数据
数据库
Discord消息
Google文档
Notion页面
Slack消息

示例：

# 导入PDF文档
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader(
    input_dir="./data",
    filename_as_id=True
).load_data()

2. 索引类型

LlamaIndex提供多种索引方式：

VectorStoreIndex：向量存储索引
ListIndex：列表索引
TreeIndex：树形索引
KeywordTableIndex：关键词表索引
KnowledgeGraphIndex：知识图谱索引

示例：

# 创建向量存储索引
from llama_index.core import VectorStoreIndex

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 保存和加载索引
index.storage_context.persist()

3. 查询引擎

支持多种查询模式：

问答查询
摘要生成
多文档比较
结构化输出
子查询分解

# 创建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine()

# 执行查询
response = query_engine.query("请总结这些文档的主要内容")

高级应用

1. 自定义代理（Agents）

from llama_index.core.agent import ReActAgent
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool

# 创建工具
tools = [
    QueryEngineTool(
        query_engine=query_engine,
        name="document_search",
        description="搜索文档内容"
    )
]

# 创建代理
agent = ReActAgent.from_tools(tools)

# 执行任务
response = agent.chat("分析文档中的关键信息")

2. 聊天引擎

# 创建聊天引擎
chat_engine = index.as_chat_engine(
    chat_mode="condense_question",  # 支持多种对话模式
    memory=ChatMemoryBuffer()       # 添加对话记忆
)

# 进行对话
response = chat_engine.chat("你好，请介绍一下文档的主要内容")

3. 向量数据库集成

支持多种向量数据库：

Pinecone
Weaviate
Milvus
Qdrant
ChromaDB

from llama_index.vector_stores import PineconeVectorStore

# 创建向量存储
vector_store = PineconeVectorStore(
    index_name="my-index",
    environment="us-west1-gcp"
)

# 使用向量存储创建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(
    documents,
    vector_store=vector_store
)

工作流（Workflows）

1. 基础工作流

from llama_index.core.workflow import WorkflowGraph

# 创建工作流图
workflow = WorkflowGraph()

# 添加节点
workflow.add_node("loader", SimpleDirectoryReader("data"))
workflow.add_node("index", VectorStoreIndex)
workflow.add_node("query_engine", "index.as_query_engine()")

# 连接节点
workflow.connect("loader", "index")
workflow.connect("index", "query_engine")

# 运行工作流
results = workflow.run()

2. 高级工作流特性

分支和循环
状态管理
并发执行
嵌套工作流
事件流处理

多模态应用

1. 图像处理

from llama_index.multi_modal_llms import OpenAIMultiModal

# 创建多模态LLM
llm = OpenAIMultiModal(model="gpt-4-vision-preview")

# 处理图像
response = llm.complete(
    prompt="描述这张图片",
    image_paths=["image.jpg"]
)

2. 音频处理

from llama_index.multi_modal_llms import OpenAIMultiModal

# 处理音频
response = llm.complete(
    prompt="转录这段音频",
    audio_paths=["audio.mp3"]
)

评估和监控

1. 性能评估

from llama_index.evaluation import QueryResponseEvaluator

# 创建评估器
evaluator = QueryResponseEvaluator()

# 评估响应
eval_result = evaluator.evaluate(
    query="问题",
    response="答案",
    reference_doc="参考文档"
)

2. 成本分析

from llama_index.cost_analysis import CostCalculator

# 创建成本计算器
calculator = CostCalculator()

# 计算成本
cost = calculator.calculate_cost(
    num_tokens=1000,
    model="gpt-4"
)