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如何使用 LlamaIndex 构建一个 RAG 检索系统
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原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用 LlamaIndex 构建 RAG 检索系统，包括安装 VSCode 和 Python 环境，接入大语言模型 Ollama，创建知识库并向量化数据，最后实现检索功能。用户可以通过配置相关模块查询知识库并获取结果。
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关键要点
- LlamaIndex 是一个基于大语言模型的开源框架，用于构建 RAG 检索系统。
- 安装 VSCode 和 Python 环境，创建虚拟环境以支持 LlamaIndex 的运行。
- 接入大语言模型 Ollama，安装并运行 llama 3.1 模型。
- 创建知识库，准备知识库示例文件，并支持多种文件格式。
- 安装必要的模块以构建知识库，使用 HuggingFace 的 embeddings 模型进行数据向量化。
- 将向量化的知识库保存到磁盘，以便后续检索。
- 实现检索功能，通过配置查询引擎从知识库中获取结果。
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延伸问答
LlamaIndex 是什么？
LlamaIndex 是一个基于大语言模型的开源框架，用于构建 RAG 检索系统。
如何安装 VSCode 和 Python 环境以使用 LlamaIndex？
首先下载并安装 VSCode，然后在 VSCode 中创建一个虚拟环境以支持 Python 运行。
如何接入大语言模型 Ollama？
通过在 VSCode 中打开终端，输入命令安装 Ollama，并运行 llama 3.1 模型。
如何创建和向量化知识库？
在 knowledge 目录下准备示例文件，安装必要模块后，使用 HuggingFace 的 embeddings 模型进行数据向量化。
如何实现检索功能？
在 rag.py 文件中配置查询引擎，通过 StorageContext 加载向量化的知识库并进行查询。
LlamaIndex 支持哪些文件格式？
LlamaIndex 支持多种文件格式，包括 .txt、.docx 和 .pdf 等。
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