LLM 大模型深度解析：LlamaIndex 高阶概念详解
引言
大型语言模型（Large Language Model, LLM）虽然具备强大的通用知识处理能力，但其训练数据截止于特定时间点，且无法直接访问用户的私有数据。为了解决这一局限性，增强检索生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术应运而生。RAG 通过将外部知识库与 LLM 结合，使模型能够基于最新或特定的上下文信息生成回答。
LlamaIndex 是一个专为连接 LLM 与结构化或非结构化数据而设计的框架。它提供了丰富的工具来简化数据加载、索引、查询和评估流程。本文将深入解析 LlamaIndex 的核心概念、架构设计以及在实际应用中的关键步骤。
一、RAG 核心架构与五大阶段
构建一个基于 RAG 的应用程序通常包含五个关键阶段。理解这些阶段及其相互关系是掌握 LlamaIndex 的基础。
1. 加载（Loading）
加载阶段负责将原始数据从各种来源摄取到系统中。LlamaIndex 支持多种数据源，包括本地文件、数据库、API 接口以及网页内容。
- 文档（Documents）：数据的容器，例如一个 PDF 文件或一段 API 返回的 JSON 文本。
- 节点（Nodes）：文档被切分后的基本单元。例如，一个长文档可能被切分为多个段落或句子，每个段落即为一个 Node。Node 包含文本内容和元数据（如来源、页码等）。
- 连接器（Connectors/Readers）：负责从特定源读取数据并转换为 Document 和 Node 的对象。
代码示例：加载本地文件
from llama_index import SimpleDirectoryReader
# 初始化加载器，指定目录路径
loader = SimpleDirectoryReader("./data")
# 读取数据
documents = loader.load_data()
2. 索引（Indexing）
索引是将非结构化数据转化为可查询结构的过程。在 LLM 场景下，这通常意味着生成向量嵌入（Vector Embeddings）。
- 嵌入（Embeddings）：将文本转换为高维数值向量，使得语义相似的文本在向量空间中距离更近。
- 索引类型：
VectorStoreIndex：最常用的索引类型，基于向量相似度检索。SummaryIndex：用于快速总结文档内容。KnowledgeGraphIndex：基于实体关系的图索引。
代码示例：创建向量索引
from llama_index import VectorStoreIndex, ServiceContext
from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding
# 配置嵌入模型
service_context = ServiceContext.from_defaults(
embed_model=OpenAIEmbedding(model="text-embedding-ada-002")
)
# 创建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, service_context=service_context)
