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01 前言

LlamaIndex起初命名为“GPT Index”，为了解决OpenAI的GPT系列模型长上下文限制的问题。

23年项目重构并命名为LlamaIndex，支持连接更多模型和数据源，发展成一个全面的数据框架，实现大模型上下文增强。

如今，LlamaIndex已经是一个支持智能体开发的框架，官方最新定义：LlamaIndex是一个领先框架，通过LLM和Workflow，结合你的私有数据创建由LLM驱动的智能体应用。

02 功能概览

LlamaIndex项目可以分为3部分：

LlamaIndex Framework、Workflows、LlamaCloud。

LlamaIndex Framework是构建RAG系统（Retrieval-augmented Generation. 即检索增强生成）与智能体（Agent）应用的底层基础框架。

LlamaIndex Workflows是用于自由编排与稳定运行多步骤复杂任务的高级工作流引擎。

LlamaCloud是LlamaIndex官方的云托管服务平台，提供数据解析、提取与索引等一体化服务。最新测试版已扩展支持Agent构建与发布

在功能层面上，LlamaIndex支持包括构建Agent、Workflows以及上下文增强能力。

• Agent：

  LlamaIndex提供了构建Agent的框架，支持Agent自主调用配置的工具来完成复杂任务，RAG也可以作为工具被使用。

• Workflows：

  通过连接和编排一个或多个Agent、数据检索、工具调用等步骤，完成复杂任务。LlamaIndex提供了一种以事件驱动的工作流引擎。

• 上下文增强：

  针对个人和企业的私有数据，LlamaIndex提供了包括解析、提取、索引和查询数据等工具，不管数据来源是API、PDF或数据库，LlamaIndex都可以轻松集成到LLM驱动的应用中。以RAG系统最为典型。

03 快速上手

先用一个简单的示例看下LlamaIndex的使用方式。

1、导入相关依赖。LLM使用DeepSeek，向量模型使用DashScope系列。

pip3 install llama-index pip3 install llama-index-llms-deepseek pip3 install llama-index-embeddings-dashscope

2、示例代码

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.llms.deepseek import DeepSeek from llama_index.embeddings.dashscope import DashScopeEmbedding from llama_index.core.settings import Settings # 定义模型 llm = DeepSeek(model="deepseek-chat", api_key="sk-xxx") dashscope_embed_model = DashScopeEmbedding( model_name="text-embedding-v3", api_key="sk-xxx") # 定义文档加载 documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data() # 索引对象，自动解析和分词， # 默认分词SentenceSplitter类 # 向量存储SimpleVectorStore类（基于内存） index = VectorStoreIndex.from_documents( documents, embed_model=dashscope_embed_model ) # 单轮提问，RetrieverQueryEngine类实例 query_engine = index.as_query_engine( llm=llm, verbose=True ) # 检索 res = query_engine.query("育儿知识介绍") print(res)

首先定义LLM和EmbedModel；然后通过SimpleDirectoryReader加载当前文件同层data目录下的文件，支持加载多种文件后缀，得到一个Document列表；再通过VectorStoreIndex进行分词、向量化和存储，默认使用SentenceSplitter类实例进行分词（文本大于1024字符才会按相应规则分词），SimpleVectorStore类实例基于内存进行向量化存储，这些都可以定制；然后再调用as_query_engine获取查询引擎对象；最后通过query实现基于个人知识库的LLM提问和响应。

04 生态

LlamaHub

LlamaHub是一个庞大且方便查询LlamaIndex集成的组件和数据连接器的网站。包括上百种数据连接器连接不同的外部数据，上百种LLM模型接入等等。

地址：https://llamahub.ai/

参与集成贡献>

create-llama

create-llama是一个命令行工具，可以轻松创建LlamaIndex应用。

通过执行：npx create-llama@latestm，然后根据提示填写项目名，选择应用类型、语言、是否使用LlamaCloud等，等待应用生成。然后执行：npm run dev进行项目本地启动。最后通过访问：

http://localhost:3000访问应用。

使用说明地址: https://www.npmjs.com/package/create-llama

Ll****amaDeploy

LlamaDeply（前身LlamaAgents）是一个异步框架，用于进行服务部署和扩展等。通过LlamaDeploy可以在 LlamaIndex中构建任意数量的工作流，然后将它们作为服务运行，用户界面或系统中的其他服务可通过 HTTP API 进行访问。

官方介绍，目前还没实践过，后续再分享吧。

github地址：https://github.com/run-llama/llama_deploy

05 最后

LlamaIndex 最初是专为突破大型语言模型（LLM）的上下文窗口限制而设计的数据连接器。如今，它已演进为一个功能完备的智能体（Agent）应用开发框架。框架的核心优势之一，在于其集成了上百种数据连接器，为构建复杂的AI应用提供了良好的基础。

不过，目前感觉官方文档看起来繁琐，顺序也不是很严谨。以LlamaIndex Framework为例介绍下，可以按下面介绍顺序了解：Welcome to LlamaIndex快速了解LlamaIndex；Getting Started入门内容；Learn部分介绍通过LlamaIndex构建不同的应用；Component Guides介绍核心的组件；Use Cases提供了一些场景的Resources；Examples是部分集成组件的使用说明，还是建议优先LlamaHub查找，详情页可以超链到Examples详情页。

https://developers.llamaindex.ai/python/framework/

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