在 LlamaIndex 中创建自定义索引结构涉及扩展其核心类，以根据您的特定需求定制数据组织和检索。 LlamaIndex 提供了一个灵活的框架，允许您定义数据的存储、索引和查询方式。 首先，您通常会子类化现有的索引类（例如 BaseIndex），并覆盖负责构建索引结构和处理查询的方法。 这种方法让您可以将 LlamaIndex 的内置组件（例如，节点解析器、检索器）与自定义逻辑相结合，例如添加元数据过滤器、混合搜索策略或特定于领域的优化。
例如，假设您想要一个优先考虑分层数据关系的索引。 您可以创建一个 HierarchicalIndex 类，该类在索引期间按类别对节点进行分组。 这可能涉及覆盖 _build 方法，以将数据解析为父子节点并将其存储在图结构中。 在查询期间，您的自定义 _query 方法可能会遍历层次结构以检索上下文相关的节点。 为了实现这一点，您需要定义节点如何连接、关系如何存储（例如，在图形数据库中）以及查询引擎如何导航这些连接。 LlamaIndex 的 Node 和 BaseRetriever 类可以进行调整以处理这些关系，而其查询管道允许您链接检索和后处理步骤。
一个实际的实现可能如下所示
- 子类化
BaseIndex并定义一个将节点组织成树结构的_build方法。 - 创建一个自定义
HierarchicalRetriever，它从根节点开始并根据查询相关性扩展到子节点。 - 使用 LlamaIndex 的
ServiceContext将您的检索器与 LLM 调用集成以进行响应合成。 测试至关重要 - 验证您的索引在分层数据方面比平面结构表现更好。 您可以使用 LlamaIndex 的存储实用程序保存和加载自定义索引，从而确保与现有工作流程的兼容性。 这种方法对于文档分类或知识图等应用程序非常有用，其中数据关系与内容一样重要。 通过专注于特定的用例，自定义索引可以提高检索准确性，同时利用 LlamaIndex 的基础设施来实现可扩展性。