要为特定任务微调 LlamaIndex，请专注于自定义其组件以适应您的用例。 LlamaIndex 旨在与大型语言模型 (LLM) 配合使用，以构建搜索和检索系统，因此微调通常涉及调整数据的索引、检索或处理方式。 首先，确定任务要求，例如提高文档检索准确性、处理特定领域的术语或优化响应生成。 例如，如果您正在构建一个医学常见问题解答系统，您可能需要优先从技术文档中提取精确的关键词。
首先，定制数据预处理流程。 LlamaIndex 使用节点解析器将文档拆分为易于管理的块。 如果您的任务涉及复杂数据（例如，法律合同或代码存储库），请调整块大小或解析逻辑以保留上下文。 例如，为代码片段使用较小的块大小可确保函数不会在定义中间被拆分。 您还可以自定义用于向量化文本的嵌入模型。 如果您的领域使用专门的术语（例如，工程术语），请微调或将默认嵌入模型替换为在相关数据上训练的模型。 像 SentenceTransformers 这样的工具允许您在自定义数据集上训练嵌入，从而提高语义搜索的准确性。
接下来，修改检索和查询逻辑。 LlamaIndex 的检索器模块确定如何访问存储的数据。 对于需要多跳推理的任务（例如，回答需要连接来自多个文档的信息的问题），请实现递归或基于图的检索器。 您还可以调整 LLM 在查询时使用的提示模板。 例如，如果您的系统需要生成简洁的摘要，请改进提示以明确要求简洁。 迭代测试：使用验证数据集来衡量检索召回率或答案相关性等指标，并根据结果调整参数（例如，相似度分数阈值）。 像 Weights & Biases 这样的工具可以帮助跟踪实验和比较配置。 通过系统地调整这些组件，您可以为您的特定工作流程优化 LlamaIndex。