llamaindex实现rag
时间: 2025-04-23 12:12:22 浏览: 21
### 使用 LlamaIndex 实现 RAG 检索增强生成
#### 安装依赖库
为了使用 LlamaIndex 构建检索增强生成应用,首先需要安装必要的 Python 库。可以通过 pip 来完成这些操作。
```bash
pip install llama-index langchain faiss-cpu transformers torch
```
#### 导入所需模块
接下来,在代码文件中导入所需的 Python 模块:
```python
from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, readers, VectorStoreIndex
from llama_index.vector_stores import FaissVectorStore
import faiss
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
```
#### 加载文档数据集
准备要用于训练的数据源,并将其加载到内存中以便后续处理。这里假设有一个名为 `data` 的目录存储着文本文件。
```python
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
```
#### 创建向量数据库
通过嵌入模型将输入文本转换成高维空间中的稠密向量表示形式,并存放到基于 FAISS 的向量子店里。
```python
embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
vector_store = FaissVectorStore(faiss_index=faiss.IndexFlatL2(768))
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, vector_store=vector_store, embedding=embed_model)
```
#### 查询接口设计
定义一个简单的函数来接收用户的自然语言问题作为参数,调用之前建立好的索引结构来进行相似度匹配查找最接近的答案片段返回给用户。
```python
def query(question):
retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=3)
nodes = retriever.retrieve(query_str=question)
response_synthesizer = get_response_synthesizer(
service_context=ServiceContext.from_defaults(),
node_parser=node_parser,
text_qa_template=text_qa_template,
)
response = response_synthesizer.synthesize(nodes, question)
return str(response.response)
```
上述过程展示了如何利用 LlamaIndex 和其他工具链组件共同协作实现了一个基本版的 RAG 系统[^1]。此系统能够接受自由格式的问题描述并通过内部机制自动定位相关联的知识条目从而给出恰当的回答[^2]。当涉及到更复杂的业务逻辑或者性能优化需求时,则可能还需要进一步调整配置选项以及引入更多高级特性支持[^3]。
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