llamaIndex rag
时间: 2025-06-29 08:18:43 浏览: 1
### LlamaIndex RAG 实现与应用
LlamaIndex 是一种用于增强大型语言模型 (LLM) 的工具,通过引入外部知识库来提升其性能和准确性。当涉及到检索增强生成(RAG)时,LlamaIndex 提供了一种结构化的框架,使得可以有效地集成索引、检索以及基于上下文的内容生成。
#### 构建索引
为了支持高效的检索操作,LlamaIndex 需要先构建一个或多个文档集合的索引。这一步骤涉及将原始文本转换成适合快速查找的形式。具体来说:
- 文档被分割成较小的部分;
- 对这些部分执行特征提取;
- 将处理后的片段存储在一个优化过的数据库中以便后续访问[^1]。
```python
from llama_index import GPTSimpleVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
index = GPTSimpleVectorStoreIndex.from_documents(documents)
```
#### 执行检索
一旦建立了索引,下一步就是在给定查询的情况下找到最相关的条目。此过程利用了预先训练好的编码器模型来计算输入问题与其他已知记录之间的相似度得分。对于每一个新请求,系统会返回一组候选答案及其关联分数作为参考材料的一部分[^2]。
```python
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is the capital of France?")
print(response)
```
#### 基于上下文生成回复
最后,在获得了一系列潜在的相关资源之后,LlamaIndex 可以调用强大的预训练语言模型来进行最终的回答合成工作。此时不仅考虑到了直接匹配的结果,还会综合其他背景信息共同作用下形成更加自然流畅且准确无误的回答[^3]。
```python
context_info = "The Eiffel Tower stands tall in Paris."
generated_response = llm.generate(context=context_info, prompt="Describe an iconic landmark.")
print(generated_response.text)
```
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