🚀 从入门到进阶：LlamaIndex学习路径
🔹 一、基础入门阶段
1. 了解LlamaIndex
- 什么是LlamaIndex？
- 一个用于高效索引和查询文档的Python库，支持与LLM（如GPT-4、Llama 2等）集成。
- 核心功能和优势
- 支持多种文档格式（PDF、Word、网页等）。
- 提供向量索引、关键词索引等多种检索方式。
- 优化语义搜索，提升问答准确率。
- 典型应用场景
- 企业知识库搜索
- 个人文档管理
- AI客服与问答机器人
2. 环境准备
- 安装Python环境（推荐Python 3.8+）
- 安装LlamaIndex
pip install llama-index - 可选组件安装（如向量数据库Pinecone、FAISS等）
pip install pinecone-client faiss-cpu
3. 第一个LlamaIndex应用
- 加载文档（支持PDF、Word、Markdown等）
from llama_index import SimpleDirectoryReader documents = SimpleDirectoryReader("your_data_folder").load_data() - 创建索引
from llama_index import VectorStoreIndex index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) - 简单查询示例
query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("LlamaIndex是什么？") print(response)
📌 后续内容预告
在接下来的文章中，我们将深入探讨：
✅ 核心概念：索引类型、查询引擎、数据连接器
✅ 进阶技巧：优化检索、自定义响应合成、Agent智能代理
✅ 实战项目：搭建企业知识库、构建AI聊天机器人
如果你对某个部分特别感兴趣，欢迎留言告诉我！🎯
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