是的，LlamaIndex 可以用于自动文档分类，但它不是一个专门的分类工具。 LlamaIndex 的设计目的是构建和索引数据，以便大型语言模型 (LLM) 能够高效地查询，使其适用于涉及分析或从文档中检索信息的任务。 对于分类，您可以利用它与 LLM 的集成来分析文档内容并根据预定义的标准分配标签或类别。 该过程通常涉及索引文档、提取相关特征（如嵌入或关键字），并使用 LLM 来解释内容并生成分类。
例如，假设您有一系列需要按主题分类的研究论文。 使用 LlamaIndex，您可以首先索引文档以创建结构化表示，例如捕获语义意义的向量嵌入。 接下来，您可以定义一组类别（例如，“机器学习”、“生物学”、“物理学”），并使用 LLM 将索引文档与这些类别进行比较。 一种实用的方法可能涉及生成如下提示：“将此文档文本分类到以下类别之一：[列表]。 解释你的理由。” LLM 将分析文本并返回分类，您可以通过 LlamaIndex 的查询引擎自动执行此操作。 此外，您可以使用通过索引嵌入进行的相似性搜索，将文档与最接近的预定义类别向量匹配。
但是，有一些重要的注意事项。 LlamaIndex 本身不训练分类模型；它依赖于 LLM 从文本推断标签的能力。 这种方法对于零样本或少样本分类（LLM 尚未根据您的特定标签进行明确训练）效果良好，但可能缺乏自定义训练模型的精度。 例如，如果您的类别高度专业化或需要特定领域的细微差别，则微调 LLM 或使用传统的分类器（如监督模型）可能会产生更好的结果。 开发人员还应权衡成本（LLM API 调用）和延迟等因素，因为大规模数据集的实时分类可能会变得昂贵。 总之，LlamaIndex 是一个与 LLM 结合使用的灵活的文档分类工具，但它最适合优先考虑快速原型设计或动态分类而不是优化的准确性或成本效益的场景。