用LlamaIndex打造你的第一个AI应用！

在这篇教程中，我们将探索如何借助 LlamaIndex 构建一个检索增强生成（RAG）应用程序，LlamaIndex 是一个创新框架，帮助你构建大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。到本教程结束时，你将清楚地了解涉及的组件，并通过实际操作演示帮助你构建你自己的 RAG 应用程序。

构建人工智能应用本质上来说相当复杂。它涉及整合多种数据来源、管理数据流的流动，并确保每个组件都能无缝衔接。从数据收集到模型训练，每一步都需要专业技能和大量努力。从数据收集到模型训练，每一步都离不开专业技能和辛勤付出。

旅程从数据预处理开始，包括清理并整理数据，让数据变得适合模型训练。接下来依次进行模型评估、部署及持续监控，这些步骤都带来了额外的挑战。

行业中的技能缺口进一步使这一过程变得复杂，因为开发人员不仅需要应对技术挑战，还要面对专业知识的缺乏。因此，任何希望开发稳健应用的人，了解人工智能开发的各个方面至关重要。

大型语言模型 (LLMs) 在人工智能应用程序开发中起着关键作用。然而，它们并不是一种包办一切的解决方案。虽然大型语言模型具备强大的文本生成和理解功能，但要发挥有效的AI应用程序效能，它们需要与其他组件配合使用。

大型语言模型（LLM）可以根据预先定义的训练数据集生成回复消息，但它们通常缺乏获取实时信息或验证输出准确性的能力。这种局限性可能导致回复不准确且缺乏上下文相关性。

为了构建能够思考、推理并准确回复的应用程序，开发者必须超越大语言模型（如LLMs），并结合其他框架和技术，例如LlamaIndex。

这是一篇关于LlamaIndex的介绍。

LlamaIndex，原名GPT Index，是一个专为构建使用大语言模型的应用程序而设计的创新性数据框架。它连接了基本大语言模型功能与企业所需更复杂的集成应用。

此框架使开发人员能够连接他们自己的数据源，从而实现实时数据访问和验证结果。通过集成LlamaIndex，开发人员可以增强大语言模型的能力，使它们在实际应用中更加灵活有效。

LlamaIndex 的含义

"羊驼"（常常与搬运重物相关，象征着存储和检索大量数据的能力）与 "索引"（指这样一种方式，以便数据更容易被检索）。

LlamaIndex 的发展

LlamaIndex 越来越受欢迎，这一点在 Google Trends 等平台上的搜索量增加中可见一斑。企业纷纷希望采用 AI 技术，而 LlamaIndex 则作为一个构建基于 LLM 应用程序的稳健框架受到关注。

(LlamaIndex在GitHub上的链接和图片)

GitHub的数据也显示，星标数和贡献稳定增长，表明越来越多的开发者热衷于这个框架。随着对AI应用的需求不断增长，LlamaIndex正成为开发者必不可少的工具。

LlamaIndex 的组成部分：

LlamaIndex 包含几个关键组成部分，便于开发 AI 应用。

• 文档加载器：这些组件从各种来源加载数据，包括 PDF、网页和 API 接口。
• 节点：节点将文档拆分成更小、更易处理的片段，以便进行有效处理。
• 索引：索引将数据片段组织和结构化，使高效检索和查询成为可能。
• 查询引擎：此引擎处理用户的查询，并根据索引数据生成相关响应。
• 存储上下文：此组件管理数据、索引和嵌入的持久存储，以便未来使用。

这些组成部分协同工作，创建了一个简化人工智能应用开发复杂度的稳健框架。

LlamaIndex 的工作流程旨在简化构建 AI 应用程序的流程。它从导入文档开始，然后对这些文档进行处理并索引，以便高效地存储于向量数据库中。

当收到用户的查询时，查询会被转换成向量嵌入，并与索引的数据进行匹配搜索。找到的相关信息会被发送给大语言模型以生成回复内容，确保回复既准确又相关。

这个工作流程允许整合结构化和非结构化数据，使其成为适用于各种应用的多功能解决方案。

RAG增强生成介绍：

检索增强生成模型（RAG）是提高大型语言模型回复准确性的关键方法。通过结合外部知识源，RAG减少了模型编造回复的风险——即模型可能会生成不准确或捏造的信息。

RAG 结合了检索机制与生成式语言模型，使系统能够获取实时信息。这种方法不仅增强了输出结果的相关性，还为用户提供更可靠的信息。

通过RAG，开发人员可以确保他们的应用程序不仅利用了LLMs的强大功能，还能保持高度的准确性和相关性，使回应更加地道。

RAG 流程解释

RAG过程结合了检索机制和生成模型，以提升AI应用程序的表现。其核心是先从外部来源检索相关数据，然后再生成回复。这种两步方法确保生成的回复不仅上下文相关且准确，而且还基于真实世界的信息。

在检索阶段中，系统会查询数据库或知识库以找到相关的信息。这些信息随后会被输入生成模型，生成一个连贯的回复内容。通过这种方法，开发人员可以大大减少生成不准确或无意义输出的风险，也就是大家所说的“幻觉”现象，这是大型语言模型（LLM）中很常见的一种问题。

这种结构化的回应生成方式对于需要高准确度的应用程序（如客户支持聊天机器人或信息检索系统等）至关重要。RAG有效地解决了静态知识与动态查询之间的鸿沟，为用户提供可靠和及时的信息。

在 Gen AI 开发中引入 LlamaIndex

将 LlamaIndex 集成到您的 Gen AI 开发栈中，可以显著提升您 RAG 应用的整体功能。LlamaIndex 扮演一个关键角色，促进系统各组件之间的连接，例如数据摄取、索引和查询。

将LlamaIndex置于DevStack中，可以有效地简化其AI应用程序的工作流。这种集成确保数据从文档加载器到查询引擎的流动顺畅无阻，从而快速准确地生成响应。

此外，LlamaIndex 支持多种数据源和格式，使其能够适应各种应用场景。不管是结构化数据、非结构化数据，还是两者混合，LlamaIndex 都能提升您应用程序的能力。

开始使用LlamaIndex之旅

要开始使用LlamaIndex之前，你需要搭建你的开发环境。第一步，安装所需的库。

对于使用 Python 的人来说，只需一个简单的 pip install 命令即可。

运行以下命令来安装llama-index：

pip install llama-index

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一旦安装完毕，你可以创建一个新的项目并设置文档存储位置。把文件放在指定文件夹里很重要，通常叫做“data”。这个文件夹将存放你将处理的所有文件。

    从 llama_index.core 导入 VectorStoreIndex 和 SimpleDirectoryReader

    documents = SimpleDirectoryReader("data").加载数据()
    index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
    query_engine = index.as_query_engine()
    response = query_engine.query("在这里可以提出关于数据的一些问题")
    print(response)  # 打印响应

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接下来，导入你需要为你的应用程序使用的LlamaIndex模块。其中必不可少的组件包括向量索引和简单的文件目录读取器。有了这些工具，你可以开始索引和准备你的文档以进行查询。

指南：搭建您的 RAG 应用程序

在本教程中，我们将使用SingleStore作为向量数据库。SingleStore是一个全能型数据库，用于构建AI应用。

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你可以直接跳到动手实践部分：你可以参考的完整代码笔记本。

设置你的RAG应用程序需要几个关键步骤。首先，确保你的数据以兼容的格式存储，例如CSV或PDF。这将便于文档加载过程。
整理好数据之后，初始化你的LlamaIndex环境设置。设置向量存储，包括指定表名和元数据字段。这样配置将决定查询期间你的数据如何存储和访问。

一旦您的环境准备好之后，您就可以开始加载文档了。文档加载程序将读取数据并将其分割成易于处理的小块。这种分块方式对高效索引和检索非常重要。

让我们创建并保存这个索引吧

创建并保存索引是RAG应用程序工作流中的关键步骤。在文档加载并切分成块之后，您需要定义索引的结构。这包括指定如何组织这些块以及如何检索它们。

定义索引结构后，将索引保存到向量数据库中。这一步确保索引数据的安全存储，以便在查询阶段可以访问。请在保存后检查数据的完整性。

定期更新索引可能是必需的，因为会添加新文档或修改现有文档。这样一来，实施高效的更新机制将有助于保持RAG应用程序的相关性和准确性。

查询索引并生成回复

查询索引是RAG应用程序真正发挥作用的地方。当用户提交查询时，系统会将问题转换为向量嵌入。该向量嵌入随后用于从索引数据中搜索相关片段。
一旦找到相关数据，就会将其传递给大语言模型生成回复。生成模型会整合信息，根据找到的数据生成连贯且合适的回复。

确保您的查询机制经过优化，以提高速度和准确性。这将提升用户体验，提供快速且可靠的回复。此外，考虑实现允许追加提问或澄清的功能，进一步丰富互动。

这里有一个一步一步的动手视频教程，你可以跟着学，从零开始使用LlamaIndex来创建你的第一个RAG应用程序。

这里有一个你可以参考的完整代码笔记本！

结论与更多资源

使用LlamaIndex构建RAG应用程序是增强传统LLM功能的一个强大方法。通过结合检索机制和生成模型，开发人员可以创建的应用程序不仅智能，而且能够准确地感知上下文。

在您继续 LlamaIndex 的旅程时，您可以探索额外的资源以加深理解。官方文档 提供了全面的指南和示例，而社区论坛也能为您提供其他开发者的支持和见解。

通过利用LlamaIndex和RAG方法的力量，您可以开发出满足现代用户需求的稳健AI应用。从今天开始，自己动手打造RAG应用吧！