【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层：LLM、Embedding 及多模态应用

原创 吴师兄AI纪要 [吴师兄AI纪要](javascript:void(0)😉 2025年06月26日 20:16 北京

前言

在人工智能技术快速发展的背景下，大语言模型（LLM）虽然能力强大，但其知识往往局限于训练数据，无法直接访问我们私有的、实时的外部数据源。如何安全、高效地将 LLM 与我们的数据连接起来，构建强大的检索增强生成（RAG）应用，已成为开发者的核心议题。LlamaIndex正是为解决这一问题而生的。

LlamaIndex 是一个领先的开源数据框架，旨在帮助开发者轻松构建、优化和部署基于自定义数据的 LLM 应用。通过 LlamaIndex，开发者可以无缝集成数据加载、索引构建、查询引擎、响应合成等一系列复杂功能，极大地简化了 RAG 应用的开发流程。

LlamaIndex 的核心组件

LlamaIndex 由一系列高度模块化的组件构成，每个组件都专注于 RAG 流程中的特定任务：

1. \1. Loading (数据加载)

2. • • 提供数百个数据连接器（Data Connectors），用于从各种来源（如本地文件、Notion、数据库、API）摄取数据。
   • • 将加载的数据统一转换为标准的 Document 对象，便于后续处理。

3. \2. Indexing (索引构建)

4. • • 负责将非结构化或结构化的 Document 数据转换为 LLM 能够高效查询的数据结构（即索引）。
   • • 支持多种索引类型，如向量存储索引 (VectorStoreIndex)、知识图谱索引 (PropertyGraphIndex)等。

5. \3. Storing (持久化存储)

6. • • 管理数据和索引的持久化，确保应用的可扩展性和状态保持。
   • • 包含文档存储 (Docstore)、索引存储 (IndexStore)和向量存储 (VectorStore)三大组件。

7. \4. Querying (查询引擎)

8. • • 是 RAG 的核心执行者，接收用户查询，并从索引中检索相关信息。
   • • 通过响应合成 (Response Synthesis)模块将检索到的上下文和用户查询整合，生成最终答案。

9. \5. Models (模型)

10. • • 提供与各种大语言模型 (LLMs)、嵌入模型 (Embeddings)和多模态模型 (Multi-modal Models)交互的统一接口。
    • • 是驱动整个应用理解、表示和生成信息的大脑。

11. \6. Agents (智能体)

12. • • 赋予 LLM 超越简单问答的能力，使其能够使用外部工具（如 API 调用、数据库查询）来执行多步骤的复杂任务。
    • • 是构建自动化工作流和实现更高级别自主性的关键。

LlamaIndex 的应用场景

LlamaIndex 的模块化和 RAG 专注设计使其在以下场景中表现出色：

• • 智能问答与知识库：构建基于海量私有文档（PDF、Word、Notion）、数据库或企业知识图谱的智能问答机器人。
• • 文档理解与摘要：对大量、复杂的非结构化文档进行深度分析、信息提取和自动化摘要。
• • 结构化数据分析：连接到 SQL 或图数据库，用自然语言查询结构化数据并获得分析结果。
• • 自主研究智能体：创建能够主动查询外部数据源、执行代码、并综合信息生成研究报告的自动化智能体。
• • 多模态 RAG 应用：构建能够同时理解文本和图像内容，并基于图文信息进行问答的应用。

本文主题

本篇文章将深度聚焦于 LlamaIndex 的核心驱动组件：模型 (Models)。我们将详细拆解 LlamaIndex 如何管理和应用模型，并通过丰富的代码示例，帮助您彻底理解如何为您的应用选择和配置正确的大脑。

通过阅读本文，您将学会：

1. \1. LlamaIndex 中 模型 (Models) 组件的核心作用和三大分类。
2. \2. 如何配置和使用不同的 大语言模型 (LLMs)，包括实现完全自定义的模型。
3. \3. 如何选择和应用 嵌入模型 (Embeddings) 来实现高质量的语义检索。
4. \4. 如何利用 多模态模型 (Multi-modal Models) 构建能够理解图像的下一代 RAG 应用。

在深入探讨之前，让我们先通过一个流程图来了解 LlamaIndex 中一个典型 RAG 应用的生命周期，以及模型在其中扮演的关键角色。

图：LlamaIndex RAG 核心工作流

从上图可以看出，模型（特别是 Embedding 和 LLM）贯穿了数据处理和查询响应的整个流程，是实现智能化的基石。接下来，让我们逐一揭开它们的神秘面纱。

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一、大语言模型 (LLMs)

大语言模型（LLM）是任何 LLM 应用的核心引擎，负责文本生成和逻辑推理。在 LlamaIndex 中，LLM 不仅用于在检索到相关上下文后生成最终答案，还可能在索引构建、节点插入和查询路由等多个环节发挥作用。

1.1 LLM 组件的核心作用

选择一个合适的 LLM 是构建应用的第一步。LlamaIndex 的设计哲学是提供一个统一、简洁的 LLM 接口，使开发者可以无缝切换和使用来自 OpenAI, Hugging Face, LangChain 等不同来源的模型，而无需关心底层的样板代码。

这个统一接口主要提供以下支持：

• • 文本补全与聊天模式：支持 complete (针对文本续写) 和 chat (针对多轮对话) 两种主流交互模式。
• • 流式与非流式传输：支持 stream_complete 等流式接口，可实现打字机效果，提升用户体验。
• • 同步与异步调用：全面支持同步和异步编程，方便集成到不同架构的应用中。

1.2 LLM 的基本用法

LlamaIndex 允许通过 Settings 模块设置全局默认的 LLM，也可以在具体任务中（如查询引擎）局部指定 LLM。

（1） 安装依赖

首先，确保已安装所需的 LLM Python 包。以 OpenAI 为例：

pip install llama-index-llms-openai

（2） 使用模式

下面是几种常见的使用方式：

from llama_index.core import Settings, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# 模式一：设置全局默认 LLM
# 这样一来，所有后续的 LlamaIndex 操作都将默认使用 gpt-3.5-turbo
Settings.llm = OpenAI() 

# 模式二：作为独立模块使用
# 直接调用 llm 实例的 complete 方法
llm_instance = OpenAI()
resp = llm_instance.complete("Paul Graham is ")
print(resp)

# 模式三：在特定组件中覆盖 LLM
# 假设已经有了一个 index 对象
# 在创建查询引擎时，通过 llm 参数传入一个特定的模型实例
custom_llm = OpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.1)
query_engine = index.as_query_engine(llm=custom_llm)
chat_engine = index.as_chat_engine(llm=custom_llm)

1.3 独立使用 LLM 模块

即使脱离 LlamaIndex 的索引和查询流程，其 LLM 模块本身也非常好用。

（1） 文本补全示例 (Text Completion)

from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 非流式调用：一次性获取完整结果
response = llm.complete("The best thing about AI is ")
print(f"非流式输出: {response}")

# 流式调用：逐个 token 打印，实现实时效果
print("\n流式输出: ", end="")
stream_response = llm.stream_complete("The best thing about AI is ")
for delta in stream_response:
    print(delta.delta, end="")
print()

（2） 聊天模式示例 (Chat)

聊天模式更适合多轮对话场景，它接收一个消息列表作为输入。

from llama_index.core.llms import ChatMessage
from llama_index.llms.openai import OpenAI

messages = [
    ChatMessage(
        role="system", content="You are a pirate with a colorful personality who loves to say 'Ahoy!'"
    ),
    ChatMessage(role="user", content="What is your name, captain?"),
]
resp = OpenAI(model="gpt-4o-mini").chat(messages)
print(resp.message.content)

1.4 在 LlamaIndex 抽象中自定义 LLM

LlamaIndex 默认使用 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 模型。但在实际项目中，我们常常需要根据成本、性能和任务需求更换模型。

（1） 更换预置 LLM 模型

例如，我们想将默认模型更换为性能更强、成本也更高的 gpt-4o-mini，并设置较低的 temperature 以获得更稳定的输出。

from llama_index.core import Settings, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# 1. 定义一个新的 LLM 实例，指定模型和参数
llm = OpenAI(temperature=0.1, model="gpt-4o-mini")

# 2. 将其设置为全局默认 LLM
Settings.llm = llm

# 3. 加载数据并构建索引（此时会使用 gpt-4o-mini）
documents = SimpleDirectoryReader("your_data_directory").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 4. 创建查询引擎（默认继承全局设置）
query_engine = index.as_query_engine()

# 5. 当然，也可以在查询时再次局部覆盖
# query_engine = index.as_query_engine(llm=another_llm)

response = query_engine.query(
    "What did the author do after his time at Y Combinator?"
)
print(response)

（2） 实现完全自定义的 LLM (高级)

如果需要集成一个私有部署的模型或 LlamaIndex 尚未官方支持的模型，可以通过继承 CustomLLM 基类来实现。这要求你自行处理模型调用逻辑。

核心步骤：

1. \1. 创建一个继承自 CustomLLM 的类。
2. \2. 实现 metadata 属性，提供模型的元信息（如上下文窗口大小、模型名称等）。
3. \3. 实现 complete 和 stream_complete 方法，在这两个方法中调用你的模型 API 并返回 CompletionResponse 或 CompletionResponseGen 对象。
4. \4. 使用 @llm_completion_callback() 装饰器可以获得更好的可观测性。

下面是一个简化的样板代码，演示了如何包装一个“虚拟”的本地模型：

from typing import Optional, List, Mapping, Any

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, SummaryIndex, Settings
from llama_index.core.callbacks import CallbackManager
from llama_index.core.llms import (
    CustomLLM,
    CompletionResponse,
    CompletionResponseGen,
    LLMMetadata,
)
from llama_index.core.llms.callbacks import llm_completion_callback

class MyPrivateLLM(CustomLLM):
    context_window: int = 4096
    num_output: int = 256
    model_name: str = "my-private-model-v1"
    dummy_response: str = "This is a response from my very own private LLM!"

    @property
    def metadata(self) -> LLMMetadata:
        """获取LLM元数据。"""
        return LLMMetadata(
            context_window=self.context_window,
            num_output=self.num_output,
            model_name=self.model_name,
        )

    @llm_completion_callback()
    def complete(self, prompt: str, **kwargs: Any) -> CompletionResponse:
        # 在这里实现对你的私有模型API的调用
        print(f"--- Calling my private model with prompt: {prompt[:50]}... ---")
        return CompletionResponse(text=self.dummy_response)

    @llm_completion_callback()
    def stream_complete(
        self, prompt: str, **kwargs: Any
    ) -> CompletionResponseGen:
        # 实现流式响应逻辑
        response = ""
        for token in self.dummy_response:
            response += token
            yield CompletionResponse(text=response, delta=token)

# --- 使用自定义LLM ---

# 设置全局LLM为我们的私有模型
Settings.llm = MyPrivateLLM()

# 为实现完全离线，建议也设置一个本地 embedding 模型
Settings.embed_model = "local:BAAI/bge-base-en-v1.5"

# 加载数据、构建索引和查询
documents = SimpleDirectoryReader("./your_data_directory").load_data()
index = SummaryIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Tell me something interesting.")
print(response)

注意：使用自定义模型时，可能需要调整 LlamaIndex 内部使用的 默认提示词，以适配你的模型特性，从而获得最佳性能。

1.5 关于 Tokenizer 的重要提示

LlamaIndex 默认使用一个全局的 Tokenizer (tiktoken的cl100k) 来计算 token 数量，这与默认的 LLM (gpt-3.5-turbo) 相匹配。如果你更换了 LLM，务必也要更新 Tokenizer，以确保 token 计数、文本切块和提示词长度的准确性。

一个合法的 Tokenizer 只需要是一个可调用对象，它接收一个字符串，返回一个 token ID 列表。

from llama_index.core import Settings

# 示例1：为其他 OpenAI 模型设置 tiktoken
import tiktoken
Settings.tokenizer = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o-mini").encode

# 示例2：为 Hugging Face 模型设置
from transformers import AutoTokenizer
# 这里的模型名称应与你使用的 Hugging Face LLM 匹配
Settings.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"
).encode # 注意，这里我们直接使用 encode 方法

1.6 支持的 LLM 集成列表

LlamaIndex 生态非常丰富，支持海量模型集成，以下是部分列表：

类型	厂商/模型
主流云服务	OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Bedrock, Google Gen AI, SageMaker
开源/本地化	HuggingFace, Llama CPP, vLLM, Ollama, LocalAI, Nvidia TensorRT-LLM
新兴平台	Groq, MistralAI, Perplexity, Together.ai, Fireworks, Replicate
其他	LangChain, Cohere, Dashscope, Yi, AI21, …

完整的列表请查阅官方文档。

二、嵌入模型 (Embeddings)

如果说 LLM 是大脑，那么 Embedding 模型就是连接物理世界（文本）和数字世界（向量）的桥梁。它负责将文本转换成高维的数字向量，这些向量能够捕捉文本的语义信息。

2.1 Embedding 的核心概念

Embedding 模型接收文本输入，输出一个固定长度的浮点数列表（即向量）。这些模型经过训练，能将语义相近的文本映射到向量空间中相近的位置。例如，“关于狗的问题”的查询向量，会与“讨论犬类动物”的文档块向量在空间上非常接近。

LlamaIndex 默认使用余弦相似度 (cosine similarity) 来度量向量间的相似性，从而找出与用户查询最相关的文档。默认的 Embedding 模型是 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。

2.2 Embedding 的标准用法

与 LLM 类似，Embedding 模型通常在 Settings 中进行全局配置，然后在构建向量索引 (VectorStoreIndex) 时使用。

（1） 安装与基础配置

首先安装依赖：

# 如果使用 OpenAI
pip install llama-index-embeddings-openai

# 如果使用 HuggingFace 本地模型
pip install llama-index-embeddings-huggingface sentence-transformers

然后配置和使用：

from llama_index.core import Settings, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding

# --- 方案一：使用 OpenAI (默认) ---
# 全局设置
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding()

# 局部使用/独立调用
embedding_module = OpenAIEmbedding()
text_embedding = embedding_module.get_text_embedding("hello world")
print(f"单个文本嵌入向量 (前5维): {text_embedding[:5]}")

list_embeddings = embedding_module.get_text_embeddings(["hello world", "this is a test"])
print(f"嵌入了 {len(list_embeddings)} 个文本")


# --- 方案二：使用本地 Hugging Face 模型 (节省成本) ---
# BAAI/bge-small-en-v1.5 是一个性能优异且快速的轻量级模型
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
    model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5"
)


# --- 在索引构建中使用 ---
documents = SimpleDirectoryReader("your_data_directory").load_data()
# VectorStoreIndex 在构建时会自动使用 Settings.embed_model
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 也可以在构建时局部指定
# index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, embed_model=custom_embed_model)

在查询时，查询文本也会被同一个 Embedding 模型转换成向量，以便在向量数据库中进行相似度搜索。

2.3 Embedding 模型深度定制

（1） 调整批处理大小 (Batch Size)

向 OpenAI 等 API 发送嵌入请求时，LlamaIndex 默认的批处理大小是 10。如果遇到速率限制，可以调小它；如果需要处理大量文档，可以适当调大以提高效率。

from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

# 将批处理大小设置为 42
embed_model = OpenAIEmbedding(embed_batch_size=42)
Settings.embed_model = embed_model

（2） 使用本地 Embedding 模型

使用本地模型可以有效降低成本并保护数据隐私。HuggingFaceEmbedding 是最便捷的方式。

from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.core import Settings

Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
    model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5" # 可替换为任何 Sentence Transformers 模型
)

HuggingFaceEmbedding 构造函数接受的额外参数（如 backend, model_kwargs, truncate_dim）会被传递给底层的 SentenceTransformer 实例，提供了丰富的自定义空间。

（3） 使用 ONNX 或 OpenVINO 进行推理加速

LlamaIndex 支持通过 Optimum 库利用 ONNX 或 OpenVINO 对本地模型进行加速。
首先安装所需依赖：

pip install llama-index-embeddings-huggingface
# 根据你的硬件选择安装
pip install optimum[onnxruntime-gpu] # GPU 上的 ONNX
pip install optimum[onnxruntime]     # CPU 上的 ONNX
pip install optimum-intel[openvino]  # Intel CPU 上的 OpenVINO

使用时，只需在 HuggingFaceEmbedding 中指定 backend：

from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding

Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
    model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5",
    backend="onnx",  # 或者 "openvino"
)

如果模型仓库中不存在预转换的 ONNX/OpenVINO 模型，Optimum 会自动进行转换。

（4） 集成 LangChain 的 Embedding

LlamaIndex 与 LangChain 兼容良好，可以直接使用 LangChain 提供的 Embedding 类。

pip install llama-index-embeddings-langchain langchain-community
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
from llama_index.core import Settings

# 注意这里导入的是 LangChain 的类
Settings.embed_model = HuggingFaceBgeEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-en")

（5） 实现完全自定义的 Embedding 模型

当需要使用特殊模型（如需要指令微调的 Instructor Embeddings）或私有模型时，可以继承 BaseEmbedding 类。

以下是为 Instructor Embeddings 创建自定义包装类的示例，它允许在嵌入时提供一个“指令”来引导模型关注特定领域的语义。

from typing import Any, List
from InstructorEmbedding import INSTRUCTOR # 需要先 pip install InstructorEmbedding
from llama_index.core.embeddings import BaseEmbedding
from llama_index.core import Settings

class InstructorEmbeddings(BaseEmbedding):
    def __init__(
        self,
        instructor_model_name: str = "hkunlp/instructor-large",
        instruction: str = "Represent the Computer Science documentation or question:",
        **kwargs: Any,
    ) -> None:
        super().__init__(**kwargs)
        self._model = INSTRUCTOR(instructor_model_name)
        self._instruction = instruction

    def _get_query_embedding(self, query: str) -> List[float]:
        # 为查询生成带指令的嵌入
        embeddings = self._model.encode([[self._instruction, query]])
        return embeddings[0].tolist()

    def _get_text_embedding(self, text: str) -> List[float]:
        # 为文档生成带指令的嵌入
        embeddings = self._model.encode([[self._instruction, text]])
        return embeddings[0].tolist()
    
    def _get_text_embeddings(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
        # 批量处理
        embeddings = self._model.encode(
            [[self._instruction, text] for text in texts]
        )
        return embeddings.tolist()

    async def _aget_query_embedding(self, query: str) -> List[float]:
        # 异步版本
        return self._get_query_embedding(query)

    async def _aget_text_embedding(self, text: str) -> List[float]:
        # 异步版本
        return self._get_text_embedding(text)

# 使用自定义的 Instructor Embedding 模型
Settings.embed_model = InstructorEmbeddings()

2.4 支持的 Embedding 集成列表

LlamaIndex 支持广泛的 Embedding 模型，包括但不限于：OpenAI, Azure OpenAI, Cohere, HuggingFace, Google PaLM, MistralAI, VoyageAI, JinaAI, Nomic 等。

三、多模态模型 (Multi-modal)

传统 LLM 是纯文本模型，而多模态大模型（LMMs）则将输入和输出扩展到了文本之外的模态，如图像。例如，GPT-4V 可以同时接收文本和图像作为输入，并生成文本作为输出。

3.1 多模态模型的核心概念

LlamaIndex 通过 MultiModalLLM 抽象来支持文图混合模型。这为构建能够理解图像内容的 RAG 应用打开了大门。

3.2 多模态模型基本用法

以 OpenAI 的 GPT-4V (Vision) 为例，展示如何使用多模态模型来描述一张图片。

from llama_index.multi_modal_llms.openai import OpenAIMultiModal
from llama_index.core.multi_modal_llms.generic_utils import load_image_urls
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

# 方式一：从 URL 加载图片
image_urls = [
    "https://www.popsci.com/uploads/2023/10/10/porsche-mission-x-front.jpg?auto=webp"
]
image_documents = load_image_urls(image_urls)

# 方式二：从本地目录加载图片
# image_documents = SimpleDirectoryReader("./image_folder/").load_data()

# 初始化多模态 LLM
openai_mm_llm = OpenAIMultiModal(
    model="gpt-4-vision-preview", max_new_tokens=300
)

# 发送请求，同时传入文本提示和图片文档
response = openai_mm_llm.complete(
    prompt="What car is this? Describe its color and key features.",
    image_documents=image_documents
)

print(response)

3.3 构建多模态向量索引

为了实现对图像内容的检索，我们需要构建一个多模态向量索引。MultiModalVectorStoreIndex 支持将文本和图像分别存储在不同的向量存储中。

import qdrant_client
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, StorageContext
from llama_index.core.indices import MultiModalVectorStoreIndex
from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore

# 1. 初始化 Qdrant 客户端作为向量数据库
client = qdrant_client.QdrantClient(path="qdrant_mm_db")

# 2. 为文本和图像分别创建向量存储
text_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name="text_collection")
image_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name="image_collection")

# 3. 创建存储上下文
storage_context = StorageContext.from_defaults(
    vector_store=text_store, image_store=image_store
)

# 4. 加载包含文本和图像的文档
# 假设 ./data_folder/ 目录下有 .txt 文件和 .jpg/.png 文件
documents = SimpleDirectoryReader("./data_folder/").load_data()

# 5. 构建多模态索引
# LlamaIndex 会自动识别文档类型，并使用相应的 embedding 模型处理
index = MultiModalVectorStoreIndex.from_documents(
    documents,
    storage_context=storage_context,
)

3.4 多模态检索与查询

构建好多模态索引后，就可以创建检索器和查询引擎来执行图文联合查询。

from llama_index.core import PromptTemplate

# 1. 从索引创建多模态检索器
retriever = index.as_retriever(
    similarity_top_k=3, image_similarity_top_k=3
)

# 2. 使用文本查询进行检索，可以同时返回相关的文本和图像
retrieval_results = retriever.retrieve("Tell me more about the Porsche")

# 3. 创建一个多模态查询引擎
# openai_mm_llm 是之前创建的 GPT-4V 实例
query_engine = index.as_query_engine(
    multi_modal_llm=openai_mm_llm
)

# 4. 执行端到端的查询
# LlamaIndex 会先进行检索，然后将检索到的文本和图像信息喂给多模态LLM
response = query_engine.query("Tell me more about the Porsche based on the images")
print(response)

3.5 多模态 RAG 工作流概览

下表总结了 LlamaIndex 在多模态 RAG 各个环节的支持情况（✅: 支持, ⚠️: 可能需调试, 🛑: 暂不支持）。

端到端工作流

查询类型	数据源	多模态 Embedding	检索器	查询引擎	输出
文本	文本✅, 图像✅	文本✅, 图转文✅	Top-k✅, 融合检索✅	简单引擎✅	检索文本✅, 生成文本✅
图像	文本✅, 图像✅	图像✅, 图转文✅	Top-k✅, 融合检索✅	简单引擎✅	检索图像✅, 生成图像🛑
音频	音频🛑	音频🛑	🛑	🛑	音频🛑
视频	视频🛑	视频🛑	🛑	🛑	视频🛑

主流多模态模型支持

模型	单图推理	多图推理	图像Embedding	简单查询引擎	Pydantic结构化输出
GPT-4V (OpenAI)	✅	✅	🛑	✅	✅
GPT-4V (Azure)	✅	✅	🛑	✅	✅
Gemini (Google)	✅	✅	🛑	✅	✅
CLIP (Local)	🛑	🛑	✅	🛑	🛑
LLaVa (Replicate)	✅	🛑	🛑	✅	⚠️

3.6 支持的多模态模型与向量存储

• • 多模态LLM模块：已集成 OpenAI, Gemini, Anthropic (Opus, Sonnet), Replicate (LLaVA, Fuyu-8B), CogVLM 等。
• • 多模态向量存储：LlamaIndex 内置的 MultiModalVectorStoreIndex 可以与任何标准向量库（如 Chroma, Qdrant, Weaviate）结合，通过分离存储文本和图像向量来实现多模态。ChromaDB 本身也提供了对多模态数据的原生支持。

四、LlamaIndex 其他核心组件概览

除了模型，LlamaIndex 还包含一系列其他核心组件，共同构成了一个完整的 RAG 框架。这里简要介绍，我们将在后续文章中详细展开。

• • 数据加载 (Loading): 提供了 SimpleDirectoryReader 和大量 Data Connectors，用于从各种数据源（文件、数据库、API）加载数据，并转换为 Document 对象。
• • 提示词 (Prompts): 强大的提示词工程能力，允许你定制、优化和管理与 LLM 交互的各种提示模板。
• • 索引 (Indexing): 将 Document 转换为可供高效检索的数据结构。除了 VectorStoreIndex，还包括 Property Graph Index 等多种索引类型。
• • 存储 (Storing): 负责持久化数据，包括 Vector Stores (存储嵌入向量), Document Stores (存储原始文档), 和 Index Stores (存储索引元数据)。
• • 查询 (Querying): 框架的执行核心，包括 Query Engines (处理查询), Chat Engines (构建对话机器人), Retrieval (检索上下文), 和 Response Synthesis (合成答案)。
• • 智能体 (Agents): 赋予 LLM 使用工具 (Tools) 和拥有记忆 (Memory) 的能力，以执行更复杂的、多步骤的任务。
• • 工作流 (Workflows): 用于构建和编排复杂的多步骤 AI 流程。
• • 评估 (Evaluation): 提供了一套评估框架和标准数据集 (LlamaDatasets)，用于测试和改进你的应用性能。
• • 可观测性 (Observability): 通过 Instrumentation 帮助你监控和调试应用的内部运行状态。
• • 全局配置与部署 (Settings & Llama Deploy): 提供了全局配置 (Settings) 和将应用部署到生产环境的工具 (Llama Deploy)。

五、总结

本文深入探讨了 LlamaIndex 框架中最核心的“模型”组件，希望能为您构建下一代智能应用提供坚实的基础。

以下是本文的核心要点总结：

1. \1. 模型是 LlamaIndex 的基石：LlamaIndex 通过统一的接口抽象了 LLM、Embedding 和多模态模型，它们分别负责推理生成、语义表示和跨模态理解，是 RAG 系统智能化的关键。
2. \2. LLM (大语言模型)：作为核心引擎，LlamaIndex 提供了极大的灵活性。你可以轻松地进行全局或局部配置，更换默认模型，甚至通过继承 CustomLLM 来集成私有模型。切记，更换 LLM 时需同步更新 Tokenizer 以保证计数的准确性。
3. \3. Embedding (嵌入模型)：是实现语义检索的桥梁。LlamaIndex 支持从 OpenAI 到本地 Hugging Face 模型（可通过 ONNX/OpenVINO 加速）的多种选择。通过继承 BaseEmbedding，可以实现对特殊模型（如 Instructor）的自定义集成。
4. \4. Multi-modal (多模态模型)：LlamaIndex 正在积极拥抱多模态的未来。通过 MultiModalLLM、MultiModalVectorStoreIndex 和相应的检索器/查询引擎，开发者已经可以构建能够理解和检索图像内容的初级多模态 RAG 应用。
5. \5. 实践驱动：本文提供了丰富的代码示例，涵盖了从基本用法到高级定制的各种场景，旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。

掌握了模型层，你就掌握了控制 LlamaIndex 应用“大脑”的能力。在接下来的文章中，我们将继续探索数据加载、索引、查询等其他核心组件，敬请期待！

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

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如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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