在 LlamaIndex 中构建自定义索引涉及创建数据的结构化表示，以优化大型语言模型 (LLM) 的检索和查询。该过程首先理解其组件：文档（原始数据）、节点（处理过的数据块）和索引（组织节点以实现高效访问的数据结构）。通过修改这些组件的创建、链接或优先级方式来实现自定义。例如，您可以设计一个优先处理最新数据或集成特定领域元数据的索引，以提供更好的上下文。
要实现自定义索引，首先定义如何处理数据。使用 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 或自定义解析器将数据加载到文档中，然后使用文本分割器将其分割成节点。例如，医学文档索引可能会按“诊断”和“治疗”等部分分割文本，而不是按通用段落分割。接下来，选择或扩展现有索引类型（例如，用于语义搜索的 VectorStoreIndex 或用于分层数据的 TreeIndex）。如果默认选项不适用，可以创建 BaseIndex 的子类，并覆盖 build 或 query 等方法来实现按元数据过滤节点或组合多种检索策略的逻辑。例如，混合索引可以结合基于关键词的检索和向量相似度分数。
高级定制通常涉及修改检索器或节点后处理器。检索器决定在查询期间获取哪些节点，而后处理器则优化结果（例如，重新排序）。要构建自定义检索器，可以创建 BaseRetriever 的子类，并实现一个使用您的逻辑的 _retrieve 方法，例如同时查询 SQL 数据库和向量存储。例如，产品支持索引可能会基于用户意图（向量相似度）和产品版本（元数据过滤）检索节点。测试至关重要：使用实际查询验证检索的准确性和延迟。通过定制这些组件，您可以创建与特定用例对齐的索引，同时利用 LlamaIndex 的基础设施进行 LLM 集成。