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llamaindex 实现 rag代码

时间: 2025-03-04 10:05:25 浏览: 57

### 使用 LlamaIndex 实现 RAG 的代码示例 LlamaIndex 是一种用于实现检索增强生成（RAG）的技术框架，它通过结合强大的索引能力和大型语言模型（LLMs），使得复杂查询的处理更加高效和精准。下面提供了一个简单的 Python 代码片段，展示了如何使用 LlamaIndex 来创建一个基于 RAG 的问答应用。 ```python from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def construct_index(directory_path: str) -> None: max_input_size = 4096 num_outputs = 512 chunk_overlap_ratio = 0.1 chunk_size_limit = 600 prompt_helper = PromptHelper(max_input_size=max_input_size, num_output=num_outputs, max_chunk_overlap_ratio=chunk_overlap_ratio, chunk_size_limit=chunk_size_limit) llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 这里应该替换为你自己的 LLM 模型实例 service_context = ServiceContext.from_defaults( llm_predictor=llm_predictor, prompt_helper=prompt_helper) documents = SimpleDirectoryReader(input_dir=directory_path).load_data() index = GPTListIndex(documents, service_context=service_context) index.save_to_disk('index.json') def ask_ai(query: str) -> str: index = GPTListIndex.load_from_disk('index.json') response = index.query(query) return response.response ``` 这段代码首先定义了 `construct_index` 函数用来建立文档索引，并保存到本地文件；接着实现了 `ask_ai` 方法接收用户的提问并返回由 LlamaIndex 处理后的答案[^1]。为了更好地理解上述过程以及进一步探索 LlamaIndex 和 RAG 技术的应用场景，推荐深入研究官方文档和其他相关资料[^3]。

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