使用 LlamaIndex 处理多个索引源涉及为不同的数据源创建和管理独立的索引,然后将它们组合起来以实现统一查询。首先,为每种数据类型(例如,文档、数据库、API)定义不同的索引。LlamaIndex 提供了像 SimpleDirectoryReader
这样的工具来从文件夹加载文件,或者用于数据库和 Web API 的自定义连接器。例如,您可以使用 PDF 加载器为 PDF 报告创建一个索引,通过数据库连接器为 SQL 查询结果创建另一个索引,并使用 HTML 解析器为抓取的网页内容创建第三个索引。每个索引都是独立构建的,允许您根据数据类型优化块大小或嵌入模型等参数。
创建索引后,使用 LlamaIndex 的可组合性功能将它们合并。 ComposableGraph
类允许您将多个索引链接到分层结构中。例如,您可以将产品文档索引与客户支持工单索引结合起来,使查询能够从两者中提取上下文。查询时,图会通过相关索引路由请求。为了提高准确性,可以定义元数据过滤器(例如,来源类型、日期范围)或使用路由逻辑优先处理特定索引。例如,像“列出近期错误报告”这样的查询可能会首先检查支持工单索引,如果在其中找不到匹配项,则回退到通用文档索引。
主要挑战包括确保数据一致性和避免冗余。预处理所有源以标准化格式(例如,将 HTML 转换为纯文本)并去重内容。使用 LlamaIndex 的 NodeParser
将数据在所有源中分割成统一的块,确保检索时的兼容性。为了提高性能,可以缓存频繁访问的索引或使用增量更新(通过 insert
和 delete
方法)来避免在源更改时重建整个索引。像 RouterQueryEngine
这样的工具可以根据元数据自动进行查询路由,而 SummaryQueryEngine
可以从多个索引生成统一的摘要。使用真实世界的查询进行测试对于改进路由规则以及平衡速度与全面性至关重要。