LlamaIndex 通过提供高效组织外部数据、检索相关上下文以及将其与大型语言模型 (LLM) 集成的工具来支持检索增强生成 (RAG)。它充当非结构化或结构化数据源与 LLM 之间的桥梁，使开发人员能够构建基于特定数据集的应用程序。该框架处理数据提取、索引、检索和合成，简化了 RAG 管道，同时提供了定制的灵活性。
首先，LlamaIndex 简化了数据准备和索引。它通过内置连接器支持各种数据格式（PDF、数据库、API），将原始数据转换为结构化的“节点”（带有元数据的文本块）。开发人员可以为这些节点创建向量嵌入，这些嵌入存储在针对快速检索优化的索引中。例如，VectorStoreIndex 使用嵌入来实现语义搜索，而 DocumentSummaryIndex 提供用于基于关键字查找的摘要。这些索引允许系统在发出查询时快速定位相关上下文。LlamaIndex 还支持混合方法，将语义搜索与传统的关键字匹配相结合，以提高准确性。
接下来，LlamaIndex 通过可定制的查询管道增强了检索。当用户提交查询时，该框架使用预构建的索引来获取最相关的数据块。开发人员可以根据元数据（例如，日期或来源）微调检索参数，如块大小、相似度阈值或过滤器。例如，在查询代码库时，LlamaIndex 可以从 CodeReader 处理的代码库中检索特定函数，并排除过时的文档。诸如递归检索（用相关节点扩展初始结果）或使用交叉编码器重新排序检索内容等高级策略，进一步改进了上下文选择，然后再将其传递给 LLM。
最后，LlamaIndex 将检索到的上下文与 LLM 集成以进行生成。它的 ResponseSynthesizer 组件将上下文格式化为提示，指导 LLM 生成准确的、感知上下文的答案。开发人员可以控制响应结构（例如，项目符号或摘要）并实施后处理步骤，如验证或引用插入。例如，金融应用程序可能会使用 LlamaIndex 来检索最新的盈利报告，然后指示 LLM 比较结果，同时突出显示趋势。通过将这些步骤抽象为可重用的模块，LlamaIndex 减少了样板代码，同时允许开发人员在不重做整个管道的情况下交换组件（例如，更改嵌入模型或 LLM 提供商）。