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介绍查询管道
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
LlamaIndex推出了Query Pipelines，一个新的声明式API，简化了数据查询工作流的构建。用户可以通过组合不同模块（如LLMs、检索器等）创建复杂的查询图，支持多种用例，提升了代码可读性，减少了样板代码，并支持回调集成，便于监控和优化查询流程。
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关键要点
- LlamaIndex推出了Query Pipelines，一个新的声明式API，简化了数据查询工作流的构建。
- 用户可以通过组合不同模块（如LLMs、检索器等）创建复杂的查询图，支持多种用例。
- QueryPipeline支持回调集成，便于监控和优化查询流程。
- QueryPipeline允许用户以更少的代码行表达常见查询工作流，提高代码可读性。
- 用户可以使用QueryPipeline创建顺序链或有向无环图（DAG）来构建查询工作流。
- QueryPipeline支持多种LlamaIndex模块，包括LLMs、提示、查询引擎等，用户也可以定义自己的模块。
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延伸问答
什么是Query Pipelines？
Query Pipelines是LlamaIndex推出的一种新的声明式API，用于简化数据查询工作流的构建。
Query Pipelines支持哪些模块？
Query Pipelines支持多种LlamaIndex模块，包括LLMs、提示、查询引擎、检索器等，用户也可以定义自己的模块。
使用Query Pipelines有什么好处？
使用Query Pipelines可以用更少的代码行表达常见查询工作流，提高代码可读性，并支持回调集成以便于监控和优化。
如何创建一个DAG结构的查询工作流？
可以通过定义模块并使用add_link方法来创建DAG结构的查询工作流，指定模块之间的关系。
Query Pipelines与IngestionPipeline有什么区别？
Query Pipelines在查询阶段操作，而IngestionPipeline在数据摄取阶段操作，二者有不同的应用场景。
如何使用Query Pipelines进行响应合成？
可以通过将LLM与响应合成器模块结合使用，在Query Pipelines中实现响应合成。
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