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LlamaIndex（
https://www.llamaindex.ai/）是基于大型语言模型（LLM）的应用程序的数据框架，用于让基于LLM的应用程序摄取、结构化和访问私有或领域特定的数据，它充当自定义数据和大型语言模型之间的桥梁，LlamaIndex可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问，为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。首先，它有助于“摄取”数据，这意味着将数据从原始来源获取到系统中。其次，它有助于“结构化”数据，这意味着以语言模型易于理解的方式组织数据。第三，它有助于“检索”，这意味着在需要时查找和获取正确的数据。最后，它简化了“集成”，使您更容易将数据与各种应用程序框架融合在一起。

LlamaIndex最初被称为GPT Index, 后来大语言模型的快速发展，改名为LlamaIndex。它就像一个多功能的工具，可以在处理数据和大型语言模型的各个阶段提供帮助

LlamaIndex 不仅仅是一个数据框架；它还是更大的工具和资源生态系统的一部分：

• LlamaHub：数据加载器的社区库。
• LlamaLab：使用 LlamaIndex 的尖端 AGI 项目平台。

LlamaIndex 允许您通过灵活的数据连接器从 API、数据库、PDF 等中提取数据。然后，LlamaIndex 允许通过查询引擎、聊天界面和 LLM 支持的数据代理对数据进行自然语言查询和对话。它使您的LLM能够大规模访问和解释私有数据，而无需在较新的数据上重新训练模型。

无论您是寻找一种以自然语言查询数据的简单方法的初学者，还是需要深度自定义的高级用户，LlamaIndex 都能提供这些工具。高级 API 允许仅使用五行代码即可入门，而较低级别的 API 允许完全控制数据摄取、索引、检索等。

LlamaIndex核心功能：

1）数据连接器

LlamaIndex 提供数据连接器，可以提取您现有的数据源和格式。无论是 API、PDF、文档还是 SQL 数据库，LlamaIndex 都可以与它们无缝集成，为您的 LLM 准备数据。

2）数据结构

使用 LLM 的主要挑战之一是以易于使用的方式构建数据。LlamaIndex 提供了在索引或图表中构建数据的工具。

3）高级检索/查询界面

LlamaIndex 不仅仅是摄取和构建数据。它还为您的数据提供高级检索或查询界面。只需输入任何 LLM 输入提示，LlamaIndex 将返回检索到的上下文和知识增强输出。

4）与其他框架集成

LlamaIndex 允许与您的外部应用程序框架轻松集成。您可以将它与 LangChain、Flask、Docker、ChatGPT 以及您的项目可能需要的任何其他工具一起使用。

5）高级和低级 API

无论您的熟练程度如何，LlamaIndex 都能满足您的需求。初学者用户会喜欢高级 API，它允许使用 LlamaIndex 以仅五行代码来摄取和查询他们的数据。另一方面，高级用户可以根据需要利用较低级别的 API 自定义和扩展任何模块（数据连接器、索引、检索器、查询引擎、重新排名模块）。

LlamaIndex工作原理

LlamaIndex使用检索增强生成（RAG）系统，该系统将大型语言模型与私有知识库相结合。它通常由两个阶段组成：索引阶段和查询阶段。

索引阶段：LlamaIndex将在索引阶段有效地将私有数据索引为矢量索引。此步骤有助于创建特定于您的域的可搜索知识库。您可以输入文本文档、数据库记录、知识图谱和其他数据类型。从本质上讲，索引将数据转换为捕获其语义含义的数字向量或嵌入。它可以跨内容进行快速相似性搜索。

查询阶段：在查询阶段，RAG 管道会根据用户的查询搜索最相关的信息。然后将此信息与查询一起提供给LLM，以创建准确的响应。此过程允许LLM访问其初始培训中可能未包含的当前和更新信息。此阶段的主要挑战是对潜在的多个知识库进行检索、组织和推理。