是的，LlamaIndex 可以通过充当大型语言模型 (LLMs) 和您的数据之间的中间层，直接支持自然语言查询。它使用户能够用简单的英语（或其他语言）提问，并通过将这些查询转换为针对索引数据的结构化请求来检索答案。这是因为 LlamaIndex 将您的数据组织成 LLM 优化的格式，使模型能够解释自然语言问题背后的意图并高效地找到相关信息。例如，如果您问“2023 年第二季度的销售数据是多少？”，LlamaIndex 会识别关键术语（“销售数据”，“2023 年第二季度”），并使用其索引数据来获取或合成答案。
为了实现这一点，LlamaIndex 依靠其查询引擎组件，该组件通过管道处理自然语言输入。首先，查询由 LLM 解析以理解其语义含义。接下来，LlamaIndex 搜索其预先构建的索引——例如向量存储、基于关键字的索引或混合系统——以检索相关数据片段。最后，LLM 将检索到的数据合成为连贯的响应。例如，如果您的数据包含产品文档，像“我如何重置我的设备？”这样的问题会触发 LlamaIndex 查找文档中的适当部分并生成分步说明。这个过程消除了用户编写数据库查询或理解底层数据结构的需要。
然而，自然语言查询的有效性取决于数据如何被索引以及 LLM 的能力。开发者必须构建带有上下文和元数据的数据，以提高检索准确性。例如，用摘要和关键词索引一组研究论文，可以使 LlamaIndex 更好地匹配诸如“查找关于气候变化对农业影响的研究”之类的查询。此外，自定义选项——如调整 LLM 的提示模板或优化索引策略——有助于根据特定用例定制结果。虽然 LlamaIndex 处理了大部分复杂性，但开发者仍然需要验证输出并确保数据质量，以避免产生误导性响应。总的来说，它简化了自然语言交互，但需要仔细设置才能很好地工作。