过去一年，大模型的发展突飞猛进。月之暗面的Kimi爆火，Llama3开源发布，大模型各项能力提升之大有目共睹。

对于大模型检索增强生成（RAG）系统来说，我们越来越认识到，其核心不在于模型的能力，而是在于如何更好地构建和使用知识库，提升检索的效能。

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知识库的三类数据

无论是企业还是个人，我们构建知识库，自然希望高质量的数据越多越好。这些数据主要分为三类。

• 文件：电脑上为数众多的文件资料，包括方案、文稿、产品资料等，通常为PDF、DOCX、PPT等格式

• 网页：收集的网页信息，比如我们在微信上打开和阅读的公众号文章。如果觉得这些文章有用，会收藏起来

• 数据库：保存在各种数据库中的文本信息，比如企业内部的信息系统，会记录用户提出的问题与相应的解决方案

对于个人用户，建立个人知识库，主要是电脑上的文件资料和收藏的网页信息。而对于企业来说，接入和利用已有信息系统的数据库中的文本数据，也非常关键。

LlamaIndex是一个专门针对构建RAG系统开发的开源数据框架，对于以上三类数据的处理，都提供了很好的支持。

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数据处理的四个步骤

无论是哪一类数据，LlamaIndex处理数据的过程，都分为四步：

1）加载数据（Load）

LlamaIndex提供了众多数据接入组件（Data Connector），可以加载文件、网页、数据库，并提取其中的文本，形成文档（Document）。未来还将能提取图片、音频等非结构化数据。

最常用的是SimpleDirectoryReader，用来读取文件系统指定目录中的PDF、DOCX、JPG等文件。

我们在LlamaHub上，可以找到数百个数据接入组件，用来加载各种来源与格式的数据，比如电子书epub格式文件的接入组件。

2） 转换数据（Transform）

类似传统的ETL，转换数据是对文本数据的清洗和加工。通常，输入是文档（Document），输出是节点（Node）。

数据处理的过程，主要是将文本分割为文本块（Chunk），并通过嵌入模型，对文本块进行嵌入（Embedding）。同时，可提取元数据（Metadata），例如原文件的文件名和路径。

这里有两个重要的参数，chunk_size和chunk_overlap，分别是文本块分割的大小，和相互之间重叠的大小。我们需要调整这些参数，从而达到最好的检索效果。

3）建立索引（Index）

索引是一种数据结构，以便于通过大语言模型（LLM）来查询生成的节点。

最常使用的是向量存储索引（Vector Store Index），这种方式把每个节点（Node）的文本，逐一创建向量嵌入（vector embeddings），可以理解是文本语义的一种数字编码。 

不同于传统的关键词匹配，通过向量检索，比如余弦相似度，我们可以找到语义相近的文本，尽管在文字上有可能截然不同。

4）存储数据（Store）

默认情况下，以上操作生成的数据都保存在内存中。要避免每次重来，我们需要将这些数据进行持久化处理。

LlamaIndex 提供了内置的persisit()方法，将索引数据持久化保存在磁盘文件中。更常见的做法是通过索引存储器（Index Store），将索引保存在向量数据库中，如Chroma、LanceDB等。

知识库的管理，不仅要保存索引数据，也要保存所有文档（Document）及其提取的节点（Node）。

LLamaIndex提供了文档存储器（Document Store），把这些文本数据保存在MongoDB、Redis等NoSQL数据库中，这样我们可以对每一个节点进行增删改查。

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代码实现示例

下面结合代码，介绍构建知识库的过程。

我们将使用LlamaIndex来加载和转换文档和网页数据，建立向量索引，并把索引保存在Chroma，把文档和节点保存在MongoDB。

示例1：加载本地文件

对于在本地文件系统中的文件，LlamaIndex提供了非常简便的方法来读取：SimpleDirectoryReader。

我们只需要将已有的文件，放在指定的目录下，比如./data，通过这个方法就可以全部加载该目录下的所有文件，包括子目录中的文件。

from llama_index.core import SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader(input_dir="./data", recursive=True).load_data() print(f"Loaded {len(documents)} Files")

如果，我们在知识库中上传了新的文件，还可以指定加载这个文件，而非读取整个目录。

SimpleDirectoryReader(input_files=["path/to/file1", "path/to/file2"])

文件加载后，LlamaIndex会逐一提取其中的文本信息，形成文档（Document）。通常一个文件对应一个文档。

示例2：加载网页信息

LlamaIndex读取和加载网页信息也很简单。这里，我们用到另一个工具SimpleWebPageReader。

给出一组网页的URL，我们使用这个工具可以提取网页中的文字信息，并分别加载到文档（Document）中。

pages = ["https://mp.weixin.qq.com/s/LQNWNp7nI_hI1iFpuZ9Dfw", "https://mp.weixin.qq.com/s/m8eI2czdXT1knX-Q20T6OQ", "https://mp.weixin.qq.com/s/prnDzOQ8HjUmonNp0jhRfw", "https://mp.weixin.qq.com/s/YB44--865vYkmUJhEv73dQ", "https://mp.weixin.qq.com/s/SzON91-fZgkQvzdzkXJoCA", "https://mp.weixin.qq.com/s/zVlKUxJ_C6GjTh0ePS-f8w", "https://mp.weixin.qq.com/s/gXlX_8mKnQSmI0R1me40Ag", "https://mp.weixin.qq.com/s/z9eV8Q8TJ4c-IhvJ1Ag34w"]
documents = SimpleWebPageReader(html_to_text=True).load_data(pages)print(f"Loaded {len(documents)} Web Pages")

代码中我给出的网页，是我写的《大卫说流程》系列文章。你可以改为任何你想读取的网页。未来，你可以针对这些网页内容来向大模型提问。

使用这个工具，我们需要安装llama-index-readers-web和html2text组件。为了行文简洁，未来不再说明。你可以在运行代码时根据提示，安装所需的Python库和组件。

示例3：分割数据成块

接下来，我们通过文本分割器（Text Splitter）将加载的文档（Document）分割为多个节点（Node）。

LlamaIndex使用的默认文本分割器是SentenceSplitter。我们可以设定文本块的大小是256，重叠的大小是50。文本块越小，那么节点的数量就越多。

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitternodes = SentenceSplitter(chunk_size=256, chunk_overlap=50).get_nodes_from_documents(documents)print(f"Load {len(nodes)} Nodes")

之前我介绍过文本分割器Spacy，对中文支持更好。我们可以通过Langchain引入和使用。

from llama_index.core.node_parser import LangchainNodeParserfrom langchain.text_splitter import SpacyTextSplitterspacy_text_splitter = LangchainNodeParser(SpacyTextSplitter(pipeline="zh_core_web_sm", chunk_size = 256,chunk_overlap = 50))

示例4：数据转换管道与知识库去重

上一步给出的数据转换方法，其实并不实用。问题在于没有对文档进行管理。我们重复运行时，将会重复加载，导致知识库内重复的内容越来越多。

为了解决这个问题，我们可以使用LlamaIndex提供的数据采集管道（Ingestion Pipeline）的功能，默认的策略为更新插入（upserts），实现对文档进行去重处理。

from llama_index.core.ingestion import IngestionPipelinepipeline = IngestionPipeline(transformations=[spacy_text_splitter,embed_model,],docstore=MongoDocumentStore.from_uri(uri=MONGO_URI),vector_store=chroma_vector_store,)nodes = pipeline.run(documents=documents)print(f"Ingested {len(nodes)} Nodes")

示例5：索引与存储的配置

在上面的数据采集管道的代码示例中，我们配置了用来生成向量索引的嵌入模型（embed_model），以及采用Chroma作为向量库，MongoDB作为文档库，对数据进行持久化存储。

嵌入模型的配置如下。这里我们通过之前介绍过的HugginFace的命令行工具，将BAAI的bge-small-zh-v1.5嵌入模型下载到本地，放在“localmodels”目录下。

from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddingembed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="./localmodels/bge-small-zh-v1.5")

然后配置向量库，Chroma将把数据存储在我们指定的“storage”目录下。

import chromadbfrom llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStoredb = chromadb.PersistentClient(path="./storage")chroma_collection = db.get_or_create_collection("think")chroma_vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)

我们可以使用Redis或MongoDB来存储处理后的文档、节点及相关信息，包括文档库（docstore）和索引信息库（index_store）。

作为示例，我们选用在本机上安装的MongoDB。

from llama_index.core import StorageContextfrom llama_index.storage.docstore.mongodb import MongoDocumentStorefrom llama_index.storage.index_store.mongodb import MongoIndexStore
MONGO_URI = "mongodb://localhost:27017"
storage_context = StorageContext.from_defaults(docstore=MongoDocumentStore.from_uri(uri=MONGO_URI),index_store=MongoIndexStore.from_uri(uri=MONGO_URI),vector_store=chroma_vector_store,)

示例6：构建知识库

现在，我们可以将此前的数据采集管道生成的文档和节点，载入到文档知识库中（docstore）。

storage_context.docstore.add_documents(nodes)print(f"Load {len(storage_context.docstore.docs)} documents into docstore")

这步完成后，我们在MongoDB中，可以找到一个名为“db_docstore”的数据库，里面有三张表，分别是：

• docstore/data

• docstore/metadata

• docstore/ref_doc_info

我们可以通过MongoDB，来查询相关的文档和节点，元数据以及节点之间的关系信息。

未来，当你有更多的文件和网页需要放入知识库中，只需要遵循以上的步骤加载和处理。

示例7：实现RAG问答

完成知识库的构建之后，我们可以设定使用本地的LLM，比如通过Ollama下载使用Gemma 2B模型。

然后，加载索引，生成查询引擎（Query Engine），你就可以针对知识库中的内容进行提问了。

from llama_index.llms.ollama import Ollamallm_ollama = Ollama(model="gemma:2b", request_timeout=600.0)Settings.llm = llm_ollama
from llama_index.core import VectorStoreIndexindex = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store=chroma_vector_store, )
query_engine = index.as_query_engine()response = query_engine.query("流程有哪三个特征？")

以上，主要介绍了使用LlamaIndex构建知识库的过程。

未来，我们可以结合Streamlit、Flask等前端框架，进一步开发成一个完善的知识库管理系统，以便对知识内容进行持续的增加与更新，并支持灵活的配置文本分割的各项参数和选择嵌入模型。