第7天

与LlamaIndex集成

使用 Qdrant 构建 LLM 应用程序的数据框架。

你将学到什么

• 使用 LlamaIndex 构建数据管道
• 将 LlamaIndex 连接到 Qdrant
• 查询引擎和检索策略
• LlamaIndex 的高级 RAG 模式
• 代理工作流和函数调用
• 使用事件和步骤进行自定义工作流开发
• Qdrant Cloud 与 Llama Cloud 集成
• 真实世界数据摄取和处理

LlamaIndex 代理开发框架

LlamaIndex 提供了一个全面的框架，用于构建与 Qdrant 集成的复杂 LLM 应用程序。该平台支持多种部署选项，包括本地 Qdrant 实例、Qdrant Cloud 和带有 Qdrant Cloud 同步的 Llama Cloud，从而实现灵活且可扩展的代理开发。

核心架构

LlamaIndex 的代理框架提供以下几个关键组件

• 多部署支持：本地 Qdrant、Qdrant Cloud 和 Llama Cloud 集成选项
• 代理工作流：使用事件和步骤进行自定义工作流开发
• 函数代理：LLM 驱动的函数调用，用于动态操作
• 稀疏嵌入：支持密集和稀疏向量表示
• 真实世界数据集成：Llama Hub 提供的全面数据加载器和读取器

实施工作流程

完整的 LlamaIndex 集成遵循以下关键步骤

1. 环境设置:

   • 安装所需的依赖项和库
   • 配置 OpenAI 和 Llama Cloud API 密钥的环境变量
   • 设置 Qdrant 客户端连接

2. 基本代理开发:

   • 创建能够查询数据库和写入新语句的代理
   • 设置 Qdrant 客户端和向量存储配置
   • 定义稀疏嵌入模型以获得最佳性能
   • 创建用于处理的文档块（节点）

3. 基本 RAG 实现:

   • 执行简单的检索增强生成查询
   • 使用带有文档节点的向量索引
   • 实现基本语义搜索功能

4. 函数代理开发:

   • 使用 Python 函数构建函数代理：write_statement 和 query_collection
   • 使 LLM 能够根据用户查询进行函数选择决策
   • 根据查询意图实现动态函数调用

5. 自定义工作流创建:

   • 使用 LlamaIndex 的事件和步骤开发自定义代理工作流
   • 将传入查询分类为“保存到文档”或“询问”操作
   • 使用 Pydantic 模型和结构化 LLM 进行查询分类
   • 根据查询分类触发适当的事件

6. 真实世界数据集成:

   • 利用 Llama Hub 的数据加载器和读取器
   • 将真实世界数据（网页、文档）摄取到 Qdrant 索引中
   • 处理和嵌入各种数据格式

7. Qdrant Cloud 与 Llama Cloud:

   • 通过 Llama Cloud 演示 Qdrant Cloud 集成
   • 显示使用 Qdrant 作为向量数据库、Google Drive 作为数据源的索引
   • 利用 Llama Parse 进行高级文档解析

高级功能

代理工作流功能:

• 事件驱动架构：使用事件和步骤的自定义工作流
• 查询分类：将查询智能路由到适当的处理程序
• 结构化 LLM 集成：用于可靠数据处理的 Pydantic 模型
• 动态函数选择：LLM 驱动的函数调用决策

多模态数据支持:

• 网页内容：抓取和处理网页
• 文档处理：使用 Llama Parse 进行高级解析
• 云集成：无缝 Google Drive 和云存储集成
• 实时处理：实时数据摄取和嵌入

部署灵活性:

• 本地开发：Qdrant 在本地运行，用于开发和测试
• 云生产：Qdrant Cloud 用于可扩展的生产部署
• 混合解决方案：Llama Cloud 与 Qdrant Cloud 同步

实际应用

这种架构支持各种复杂的用例

• 知识管理：构建具有动态内容更新的智能知识库
• 文档处理：高级文档解析和搜索系统
• 客户支持：具有实时知识访问的 AI 驱动支持代理
• 研究工具：具有多源数据集成的智能研究助手

资源

• LlamaIndex Qdrant 集成:
  使用 Qdrant 作为向量存储的官方 LlamaIndex 文档。了解混合搜索、向量存储配置和查询示例。

• Qdrant 和 LlamaIndex 集成指南:
  关于与 LlamaIndex 集成的官方 Qdrant 文档。了解如何使用函数调用功能构建复杂的 RAG 应用程序和 AI 代理。

⭐ 表示您的支持！ 在 LlamaIndex 的 GitHub 存储库上给它一个星：github.com/run-llama/llama_index