6. LlamaIndex
Abstract |
LlamaIndex 入门教程 |
Authors |
Walter Fan |
Status |
WIP as draft |
Updated |
2026-02-07 |
LlamaIndex 是一个强大的数据框架，专为连接大语言模型（LLM）与外部数据源而设计。 它提供了从数据摄取、索引构建到查询优化的完整解决方案。
为什么需要 LlamaIndex？
大语言模型虽然强大，但存在以下限制：
知识截止 - 训练数据有时间限制，无法获取最新信息
无法访问私有数据 - 无法直接使用企业内部文档、数据库等
上下文窗口有限 - 无法一次处理大量文档
幻觉问题 - 可能生成与事实不符的内容
LlamaIndex 通过以下方式解决这些问题：
数据连接器 - 支持 100+ 种数据源（PDF、数据库、API 等）
智能索引 - 高效组织和检索文档
查询引擎 - 提供多种检索和生成策略
Agent 系统 - 支持复杂的推理和工具调用
核心架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LlamaIndex Architecture │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Data Source │───►│ Loading │───►│ Indexing │ │
│ │ 数据源 │ │ 数据加载 │ │ 构建索引 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ PDF/HTML/ │ │ Document │ │ Vector │ │
│ │ Database/ │ │ Node │ │ Index │ │
│ │ API/... │ │ Parsing │ │ Storage │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Response │◄───│ Query │◄───│ Retriever │ │
│ │ 生成响应 │ │ Engine │ │ 检索器 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
学习目标
完成本教程后，你将能够：
理解 LlamaIndex 的核心概念（Document、Node、Index、Query Engine）
使用数据连接器加载各种格式的文档
掌握文本分割和节点解析策略
构建和优化向量索引
实现高级检索策略（混合检索、重排序等）
使用 LlamaIndex Agent 进行复杂推理
部署生产级 RAG 应用
实战项目：智能知识库系统
我们将构建一个完整的企业知识库问答系统：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Intelligent Knowledge Base System │
│ │
│ [文档采集] ──► [智能解析] ──► [索引构建] ──► [查询服务] │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ [多源数据] [结构化提取] [向量存储] [对话问答] │
│ │ │
│ ▼ │
│ [知识增强生成] │
│ │ │
│ ▼ │
│ [持续学习优化] │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
特性 |
LlamaIndex |
LangChain |
原生实现 |
|---|---|---|---|
数据连接 |
★★★★★ |
★★★☆☆ |
★☆☆☆☆ |
索引优化 |
★★★★★ |
★★★☆☆ |
★★☆☆☆ |
检索策略 |
★★★★★ |
★★★★☆ |
★★☆☆☆ |
Agent 能力 |
★★★★☆ |
★★★★★ |
★☆☆☆☆ |
学习曲线 |
中等 |
中等 |
高 |