LlamaIndex 与大模型的无缝集成：代码示例与最佳实践

LlamaIndex 是一个专为大语言模型（Large Language Model，简称LLM）设计的框架，旨在帮助用户将外部数据与 LLM 结合，实现高效的数据检索和知识增强生成（RAG）。它通过构建索引和提供查询接口，使 LLM 能够访问和利用私有或特定领域的数据，从而提升模型的准确性和实用性。

核心功能：LlamaIndex 的主要作用是通过对非结构化或半结构化数据（如文档、网页、数据库等）建立索引，将这些数据转化为适合 LLM 处理的形式。它支持多种索引类型（如向量索引、树形索引等），以满足不同的数据检索需求。

检索增强生成（RAG）：在索引阶段，将外部数据构建为知识库。在查询阶段，从知识库中检索相关上下文信息，并将其与用户查询结合，生成增强后的响应。

至于一些其他的用户和介绍，大家可以自行查阅相关资料进行详细的了解，接下来我们一起看一下怎么使用python代码去使用deepseek模型。

这里的话我们借助于硅基流动平台赠送的api调用的token去间接的调用deepseek大模型，同时也可以调用其他的大模型，硅基流动平台注册地址：https://cloud.siliconflow.cn/i/VubghKon

下面直接上代码：

pip install  llama-index

上面的代码一次只能问一个问题，可以再询问ai，帮你改造一下代码，把上下文都传进去，这样就可以持续对话：

对话记录如下：

代码说明：

这几行代码是将新的模型加到列表中去，不然的话，执行会报下面的错：

建议通过update的方式去修改，不要直接改llama_index源码去增加类型

感兴趣的小伙伴可以自己动手去尝试一下。想要源码的话可以微信上私聊我喔，你们也可以用图片识别区复制代码。

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