自定义 LlamaIndex 中的索引管道涉及修改数据的处理、结构化和存储方式以供检索。 管道通常包括加载数据、将文本拆分为节点、生成元数据以及将节点存储在向量数据库中等步骤。 要定制此过程，您需要使用 LlamaIndex 的模块化组件，例如节点解析器、元数据生成器和存储上下文。 例如，您可以调整文档拆分为较小块的方式，或定义自定义规则以使用元数据丰富节点。
一个常见的起点是自定义文本分割。 LlamaIndex 提供了内置的节点解析器，例如 SimpleNodeParser 或 SentenceSplitter，它们根据固定块大小或句子边界分割文档。 要修改这一点，您可以调整诸如 chunk_size （例如，512 个 token）或 chunk_overlap（例如，64 个 token）之类的参数，以平衡上下文保留和粒度。 如果您的数据需要特定于领域的分割（例如代码文件或 Markdown），您可以通过子类化 NodeParser 并覆盖 get_nodes_from_documents 方法来创建自定义解析器。 例如，将代码分割为函数级别的节点而不是固定长度的块，可确保语义上更有意义的检索单元。
接下来，您可以使用自定义元数据或转换来增强节点。 ServiceContext 中的 transformations 参数允许您链接预处理步骤，例如过滤低质量文本或基于文档内容添加标签。 例如，您可以编写一个函数，从节点的文本中提取关键实体（例如，日期、产品名称）并将它们作为元数据附加。 此元数据稍后可用于过滤搜索结果。 此外，您可以通过将外部工具（如 PDF 表格提取器或图像字幕模型）包装在自定义 MetadataExtractor 类中来将其集成到管道中。 定义这些组件后，在初始化期间将它们传递给 VectorStoreIndex 以应用您的自定义逻辑。
最后，您可以自定义存储层以适应您的基础架构。 默认情况下，LlamaIndex 使用内存中的向量存储，但您可以将其替换为诸如 Pinecone、FAISS 或 Chroma 之类的数据库。 为此，初始化您选择的向量存储，并通过 StorageContext 将其传递给 VectorStoreIndex。 例如，使用 PineconeVectorStore 需要设置您的 API 密钥和索引名称，然后使用 from_documents(documents, storage_context=storage_context) 构建索引。 您还可以组合自定义解析器和存储——例如，将医疗报告分割为特定于患者的节点并将它们存储在符合 HIPAA 的数据库中。 通过调整这些组件，您可以创建一个针对您的数据类型、性能需求和基础架构约束进行优化的管道。