LlamaIndex 速查
专注 RAG 的框架：数据源 → 切分 → 索引 → 查询 → 答案
核心流程
python
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
docs = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(docs)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("问题")关键配置
切分
python
SentenceSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=200)向量库
- 开发：Chroma（本地）
- 生产：Pinecone / Weaviate
高级查询
- 子问题分解：
SubQuestionQueryEngine - 混合检索：向量 + BM25 关键词
- 重排序：
SentenceTransformerRerank
选型
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