LlamaIndex 是一个工具包，旨在帮助开发人员高效地将大型语言模型 (LLM) 与外部数据源集成。其核心功能侧重于数据索引、查询和定制，从而实现 LLM 与结构化或非结构化数据之间的无缝交互。以下是其关键功能的详细说明。
数据集成和索引 LlamaIndex 简化了将 LLM 连接到各种数据源的过程，包括数据库、API 和文档格式（如 PDF 或 CSV）。它提供内置连接器（例如，用于 PostgreSQL、Google Docs 或 AWS S3）来摄取数据并将其转换为针对 LLM 查询优化的结构化索引。例如，它可以将 PDF 解析为文本块，生成用于语义搜索的向量嵌入，并将它们存储在索引中。这些索引以与内存数据库（例如 Redis）或文件系统兼容的格式存储，从而平衡速度和可扩展性。开发人员还可以自定义预处理步骤，例如按部分分割文本或过滤不相关的内容，以针对特定的用例（如问答或摘要）定制数据。
查询界面和检索 索引数据后，LlamaIndex 提供了一个灵活的查询引擎，可以使用自然语言检索上下文相关的信息。例如，开发人员可以提问：“Q3 的销售额是多少？”，系统会搜索索引数据以查找匹配的结果。它支持混合检索方法，将关键字匹配与语义相似性（使用嵌入）相结合，以提高准确性。然后将检索到的数据格式化为 GPT-4 等 LLM 的提示，从而实现精确的答案。此外，LlamaIndex 还可以处理复杂的任务，如多步骤推理——例如，从多个来源聚合数据以回答“比较去年的营销支出和今年的营销支出”。这种抽象使开发人员能够专注于应用程序逻辑，而不是低级数据处理。
自定义和可扩展性 LlamaIndex 专为适应性而设计，提供开发人员可以替换或扩展的模块化组件。例如，您可以插入自定义嵌入模型（例如 OpenAI 的 text-embedding-3-small 或开源替代方案），或者尝试不同的向量数据库，如 Pinecone 或 Chroma。其基于代理的框架支持动态交互，例如根据初始结果迭代改进查询。开发人员还可以构建插件来支持利基数据格式或集成特定领域的后处理步骤，如从检索到的文档中过滤法律术语。这种灵活性使 LlamaIndex 适用于从聊天机器人到企业搜索工具的各种应用程序，这些应用程序的需求通常需要定制的解决方案，而不是一刀切的方法。