要提高 LlamaIndex 搜索结果的相关性，需要结合数据准备、配置调整和查询优化。 首先，改进数据的索引方式，调整检索参数，并构造查询以符合您的用例。 重点关注输入数据的质量、文档的处理方式以及搜索算法如何确定结果的优先级。 以下是可以采取的步骤，以在搜索结果中获得更好的相关性。
首先，确保您的数据结构良好且经过预处理。 LlamaIndex 依赖于文档块和元数据来构建其索引，因此不一致的格式或嘈杂的数据会降低结果。 使用分词器或文本分割器将大型文档分解为更小、更有意义的块（例如，段落或章节）。 稍微重叠的块（例如，块大小的 10%）有助于保持相邻章节之间的上下文。 添加标题、章节标题或关键字等元数据，以提供额外的检索信号。 例如，索引具有“作者”、“发表年份”和“关键字”等元数据的研究论文，允许检索器优先考虑符合特定标准的文档。 通过删除不相关的内容（例如，HTML 标签、样板文本）来清理文本，以避免用噪声污染嵌入。
接下来，优化索引和检索设置。 LlamaIndex 提供了在选择嵌入模型、块大小和检索策略方面的灵活性。 尝试使用不同的嵌入模型（例如，OpenAI 的 text-embedding-3-small 与 BAAI/bge-base-en 等开源替代方案）来查看哪种模型最能捕获数据中的语义关系。 根据内容类型调整块大小：技术文档可能需要更大的块来获取上下文，而对话数据可能使用较小的段效果更好。 使用结合了基于关键字（例如，BM25）和语义搜索的混合搜索来平衡精确率和召回率。 例如，像“Python 异步框架”这样的查询可以匹配精确的关键字（“异步”），同时还可以检索语义相关的术语（“asyncio”、“并发”）。 配置检索器的 top_k 参数以平衡速度和准确性 - 从较高的值（例如，top_k=20）开始，然后使用重新排序来过滤最相关的结果。
最后，改进查询处理和后处理。 使用 LlamaIndex 的查询引擎构造查询以包含显式指令或过滤器。 例如，使用诸如“查找 2020 年以后发表的关于欧洲可再生能源项目的案例研究”之类的查询来利用元数据过滤器。 实施查询扩展技术，例如生成同义词或改写查询，以扩大搜索范围。 使用像 Cohere 的 reranker 或交叉编码器（例如，BAAI/bge-reranker-base）等重排序器对结果进行后处理，以根据检索到的块与查询的相关性对其进行重新评分。 例如，在检索到 20 个块之后，reranker 可以识别前 5 个最相关的块。 此外，测试自定义检索器或节点后处理器，以排除低置信度匹配或应用特定于域的规则。 定期使用命中率或精确率等指标评估结果，并根据反馈迭代您的管道。