是的，您可以使用 LlamaIndex 来执行语义搜索。 LlamaIndex 旨在帮助开发者构建将大型语言模型 (LLM) 与外部数据连接的应用程序，而语义搜索是一个核心用例。 语义搜索不是依赖于关键词匹配，而是使用文本的含义来查找相关结果。 LlamaIndex 通过将您的数据转换为数值表示形式（嵌入）并以允许高效的基于相似性的检索的方式存储它们来实现这一点。 当您查询系统时，它会将您输入的语义含义与存储的数据进行比较，以返回在上下文中最为相关的结果。
要使用 LlamaIndex 实现语义搜索，您通常从索引您的数据开始。 例如，假设您有一个文档集合或一个数据库。 LlamaIndex 可以将它们解析为较小的块（如段落或句子），使用像 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 这样的模型为每个块生成嵌入，并将这些嵌入存储在向量数据库（如 Pinecone、FAISS 或 Chroma）中。 当您运行搜索查询时，LlamaIndex 会将您的查询转换为嵌入，并从向量存储中检索最匹配的数据块。 这种方法适用于查找技术文档片段、将用户问题与常见问题解答答案匹配或从大型文本语料库中检索相关段落等任务。
自定义非常简单。 您可以调整数据的分块方式（例如，按句子与固定 token 长度拆分文本），选择不同的嵌入模型或微调检索过程。 例如，如果您正在构建支持聊天机器人，您可以将语义搜索与关键词过滤器结合使用，以按产品或日期缩小结果范围。 LlamaIndex 还支持混合搜索，其中语义结果与传统的基于关键词的排名相结合，以提高准确性。 虽然设置需要一些初始工作（如配置向量数据库和调整参数），但该库抽象了大部分复杂性，让您可以专注于将搜索集成到您的应用程序中。