要创建一个与 LlamaIndex 交互的 API，您需要设计处理数据摄取、索引和查询的端点。 首先，设置一个基本的 Web 框架，如 Flask 或 FastAPI。 这些工具允许您定义路由（API 端点）并集成 LlamaIndex 的核心功能。 例如，一个 /query 端点可以接受自然语言问题，将其传递给 LlamaIndex 的查询引擎，并返回结果。 使用 LlamaIndex 的内置组件，例如 VectorStoreIndex 或 SimpleDirectoryReader，从文档或数据库等来源加载和索引数据。 确保您的 API 处理身份验证、速率限制和错误响应，以便用于生产。
接下来，专注于集成 LlamaIndex 的核心逻辑。 假设您的 API 需要索引存储在目录中的文档。 您可以创建一个 /build-index 端点，该端点触发 LlamaIndex 的数据加载和索引过程。 例如，使用 SimpleDirectoryReader，您可以加载 PDF 或文本文件，生成向量嵌入，并将索引存储在 ./storage 等目录中。 然后，API 可以在处理查询时加载这个预先构建的索引，从而减少延迟。 如果您的用例需要实时数据更新，请设计一个 /update-index 端点，以便在添加新数据时刷新索引。 对于耗时的操作（如索引大型数据集），使用异步任务或后台工作程序，以避免阻塞 API 请求。
最后，实现查询处理。 一个 /search 端点可以接受用户的问题，例如 {"query": "报告中的要点是什么？"}，并使用 LlamaIndex 的 QueryEngine 来检索答案。 您可以使用诸如响应长度、摘要或来源引文等参数来定制查询引擎。 例如，配置引擎以在响应中包含有关源文档的元数据。 为了提高可扩展性，请考虑缓存频繁的查询或使用 Redis 等分布式系统。 使用 Postman 等工具测试 API，以确保端点按预期工作，并使用 OpenAPI 或 Swagger 记录 API，以便开发人员可以了解如何与其交互。