LlamaIndex 教程: 使用本地LLM构建知识库
在2025年末至2026年初，LlamaIndex已成为构建智能知识库和RAG应用的关键框架。本教程将深入探讨如何利用LlamaIndex与本地大型语言模型（LLM）结合，在不依赖云服务的情况下，构建一个强大且私密的知识库。我们将提供详细的步骤和代码示例，帮助您掌握从数据摄取到查询的整个流程，确保您的数据安全和隐私。
LlamaIndex 教程：使用本地LLM构建私密知识库
在2026年，随着企业和个人对数据隐私及模型自主性的日益重视，使用本地大型语言模型（LLM）来构建知识库已成为一个重要趋势。LlamaIndex作为一个强大的数据框架，能够将您的私有数据与LLM无缝连接，从而实现高效的检索增强生成（RAG）应用。本LlamaIndex教程旨在指导您如何利用本地LLM，例如通过Ollama或llamafile部署的模型，构建一个完全在本地运行的智能知识库。这将确保您的敏感信息不会离开您的控制范围，同时仍能享受到LLM带来的强大洞察力。我们将涵盖数据加载、索引创建、查询引擎配置等关键环节，并提供实用的代码示例。通过本教程，您将学会如何有效利用LlamaIndex来构建一个具有高安全性、高效率的知识管理系统。
构建本地知识库的好处显而易见。首先是数据主权，所有数据处理都在本地完成，无需上传到第三方云服务，这对于处理敏感或受监管的数据至关重要。其次是成本效益，长期来看，运行本地模型可以避免昂贵的API调用费用，尤其是在高频查询场景下。最后是定制化和灵活性，您可以根据自己的需求选择和优化本地LLM，实现更深层次的集成和性能调优。例如，使用 Meta Llama 3.1 70B Instruct 这样的模型作为本地LLM，可以获得卓越的推理能力和更长的上下文窗口。本教程将引导您逐步完成这些设置，确保您能顺利部署自己的私有知识库。
准备工作：环境搭建与本地LLM部署
环境搭建步骤
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步骤 1: 安装Python与pip
确保您的系统已安装Python 3.9或更高版本，并配置好pip包管理器。这是所有Python项目的基础，可以通过官方网站下载安装包或使用系统自带的包管理器进行安装。例如，在Ubuntu系统上可以使用 `sudo apt install python3 python3-pip`。
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步骤 2: 安装LlamaIndex核心库
通过pip安装LlamaIndex库及其相关依赖。LlamaIndex是连接LLM和您的数据的核心框架。在终端中运行 `pip install llama-index` 命令即可完成安装。您可能还需要安装 `llama-index-llms-ollama` 或 `llama-index-embeddings-huggingface` 等特定集成库。
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步骤 3: 部署本地LLM（例如Ollama）
为了运行本地LLM，我们推荐使用Ollama。访问Ollama官方网站下载并安装适用于您操作系统的版本。安装完成后，您可以通过 `ollama run llama3` 等命令下载并启动您选择的LLM。对于更高级的用户，也可以考虑使用llamafile部署特定的模型，例如 Meta Llama 3.1 8B Instruct。
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步骤 4: 安装嵌入模型
LlamaIndex需要一个嵌入模型来将文本数据转换为向量表示，以便进行语义搜索。您可以选择在本地运行嵌入模型，例如使用Hugging Face的 `BAAI/bge-base-en-v1.5` 模型。通过 `pip install sentence-transformers` 或 `pip install llama-index-embeddings-huggingface` 安装必要的库，并在代码中指定模型路径或名称。
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步骤 5: 准备您的数据源
收集您希望构建知识库的文档，可以是PDF文件、Markdown文件、纯文本文件等。将这些文件放置在一个指定的本地目录中。LlamaIndex的 `SimpleDirectoryReader` 可以轻松地从这些目录中加载数据。确保数据格式统一，以便后续处理。
配置LlamaIndex以使用本地LLM
一旦本地LLM和嵌入模型部署完毕，下一步是配置LlamaIndex以识别并使用这些本地资源。这通常涉及设置 `Settings` 对象中的 `llm` 和 `embed_model` 参数。使用Ollama作为LLM提供者时，您需要指定Ollama服务的地址和所使用的模型名称。对于嵌入模型，您可以直接加载本地模型或通过Hugging Face集成。这种配置方式提供了极大的灵活性，允许您根据项目需求切换不同的本地模型，例如在性能要求较高的场景下使用 Qwen3 Max Thinking 或在资源受限的环境下使用 Mistral 7B Instruct。
from llama_index.core import Settings
from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
# 配置本地LLM (Ollama)
Settings.llm = Ollama(model="llama3", request_timeout=360.0)
# 配置本地嵌入模型 (HuggingFace)
# 您可以指定本地路径或HuggingFace模型名称
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5")
print("LlamaIndex已配置为使用本地LLM和嵌入模型。")构建知识库：数据加载与索引创建
构建知识库的核心在于有效地摄取和索引您的数据。LlamaIndex提供了多种数据加载器（Readers），可以处理不同格式的数据源。最常用的是 `SimpleDirectoryReader`，它能够读取指定目录下的所有文件。加载数据后，LlamaIndex会将数据分割成可管理的块（chunks），并使用之前配置的嵌入模型将其转换为向量。这些向量连同原始文本一起存储在索引中，以便后续的检索操作。选择合适的块大小和重叠策略对RAG系统的性能至关重要。一个精心构建的索引能够确保查询时检索到最相关的上下文信息。 延伸阅读: Ollama教程：在本地运行大型语言模型（LLM）分步指南
数据加载与分割
数据加载是构建知识库的第一步。LlamaIndex的 `SimpleDirectoryReader` 可以自动遍历目录，并根据文件类型加载内容。对于更复杂的数据源，例如数据库或API，LlamaIndex也提供了专门的加载器。加载后的文档会被进一步分割成更小的文本块（nodes），这是为了在检索时能够更精细地匹配查询。分割策略可以根据文档的结构和内容进行调整，以优化检索质量。例如，对于技术文档，可以按章节或段落进行分割，以保持语义的完整性。您可以尝试使用不同的分割策略来观察对检索结果的影响，从而找到最适合您数据的配置。
创建向量存储索引
向量存储索引是LlamaIndex知识库的核心。它将文本块的向量表示存储起来，并提供高效的相似性搜索功能。当用户提出查询时，查询文本也会被转换为向量，然后在向量存储中找到与其最相似的文本块。这些相似的文本块被认为是与查询相关的上下文，然后传递给LLM进行回答。LlamaIndex支持多种向量数据库后端，例如ChromaDB、Pinecone等，您也可以选择在本地文件系统上存储向量（例如使用 `SimpleVectorStore`）。构建知识库时，选择一个可靠且高效的向量存储是关键。对于本地部署，轻量级的嵌入式向量存储通常是最佳选择。
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
from llama_index.core import StorageContext
import chromadb
# 1. 加载数据
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
# 2. 分割文档为节点
parser = SentenceSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=20)
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
# 3. 创建本地ChromaDB客户端
db = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
chroma_collection = db.get_or_create_collection("my_knowledge_base")
# 4. 配置StorageContext并创建VectorStoreIndex
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context)
print("知识库已成功构建并索引。")查询知识库：构建与优化查询引擎
一旦知识库构建完成，下一步就是创建查询引擎，使用户能够通过自然语言与您的知识库进行交互。LlamaIndex的查询引擎负责接收用户查询，检索相关上下文，并将这些信息一并发送给本地LLM以生成答案。优化查询引擎的性能和准确性是至关重要的。这包括选择合适的检索策略（例如，最大边际相关性MMR、Top-K相似度）、配置后处理步骤（如重排器）以及调整LLM的提示词。一个高效的查询引擎能够显著提升用户体验，确保LLM提供准确且相关的回答。例如，您可以利用 GPT-5.3-Codex 或 Gemini 3.1 Pro Preview 的强大推理能力来处理复杂的查询，即使它们不是本地部署，但其API接口可以方便地与LlamaIndex集成。 延伸阅读: 如何使用 Claude API：开发者完整指南
构建基本的查询引擎
构建一个基本的查询引擎非常简单。只需从您的 `VectorStoreIndex` 调用 `as_query_engine()` 方法即可。这会创建一个默认的查询引擎，它将使用配置的LLM和嵌入模型进行检索和生成。您可以立即开始向它发送查询，并观察它如何从您的本地知识库中提取信息并生成答案。这个基础查询引擎是进一步优化的起点。例如，您可以询问关于公司政策、产品规格或任何您已索引的文档内容的问题。确保您的查询清晰明了，以获得最佳结果。即使是像 Qwen3.5 397B A17B 这样的高性能模型，也需要清晰的上下文才能提供精确的回答。
优化查询性能与准确性
为了提高查询引擎的性能和准确性，您可以探索各种优化技术。这包括：调整检索器参数，例如检索的文档数量（`similarity_top_k`）；使用重排器（rerankers）来进一步过滤和排序检索到的上下文，例如 `CohereRerank` 或基于交叉编码器的本地重排器；以及精炼传递给LLM的系统提示词，以指导其更好地利用检索到的信息。此外，对于复杂的查询，可以考虑使用LlamaIndex的查询路由器（Query Routers）根据查询类型将请求路由到不同的索引或工具。这些优化步骤可以显著提升知识库的实用性和可靠性，使其能够处理更广泛的查询类型。您甚至可以尝试集成 GPT-5 Image Mini 来处理多模态查询，尽管这超出了纯文本知识库的范围。
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.core import Settings
from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
# 假设索引已经加载 (从之前的步骤)
# index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, storage_context=storage_context)
# 重新加载索引，如果您的应用程序是独立的
# db = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
# chroma_collection = db.get_or_create_collection("my_knowledge_base")
# vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)
# index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store=vector_store)
# 配置LLM和嵌入模型 (确保与构建索引时一致)
Settings.llm = Ollama(model="llama3", request_timeout=360.0)
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5")
# 构建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=3) # 检索前3个最相似的节点
# 运行查询
response = query_engine.query("什么是Multi AI平台？")
print(response)
response = query_engine.query("该平台支持哪些主要的AI模型？")
print(response)高级应用：LlamaAgents与多模态扩展
进入2026年，LlamaIndex的功能已远超基本的RAG。LlamaAgents框架允许您构建更复杂的、具有多步骤工作流的智能体。这些智能体能够根据查询动态选择工具，例如执行计算、调用外部API或在多个知识库之间进行路由。例如，您可以构建一个可以分析财务报告、提取关键数据并回答复杂商业问题的文档智能体。此外，随着多模态LLM如 GPT-5 Chat 和 Qwen3 VL 30B A3B Thinking 的普及，LlamaIndex也在不断扩展其对图像、音频等非文本数据的支持，使得构建能够理解和处理多种信息形式的知识库成为可能。结合LlamaAgents，您可以创建真正智能的、能够处理现实世界复杂任务的AI应用。 延伸阅读: 如何利用AI优化搜索引擎：2026完整攻略
提示
探索LlamaAgents以构建更智能、更动态的知识库应用。它允许您的知识库不仅仅是回答问题，还能主动执行任务和进行复杂推理。例如，通过LlamaAgents，您可以创建一个能够从一系列文档中提取特定实体并生成摘要的智能体，这对于法律或医疗领域的知识管理尤为有用。
常见问题解答 (FAQ)
常见问题解答
结论
本LlamaIndex教程详细介绍了如何在2026年利用LlamaIndex与本地LLM构建一个功能强大且注重隐私的知识库。从环境搭建、数据摄取到索引创建和查询优化，我们探讨了每一个关键步骤。通过在本地部署，您不仅能获得对数据前所未有的控制权，还能根据自身需求灵活定制和优化LLM。无论是用于个人研究、企业内部知识管理，还是开发不需要云依赖的智能应用，LlamaIndex都提供了一个坚实的基础。随着AI技术的不断发展，掌握LlamaIndex这类工具将使您能够构建更智能、更高效、更安全的AI解决方案。继续探索LlamaIndex的官方文档和社区资源，您会发现更多高级功能和应用场景。立即开始构建您的私有知识库，释放本地LLM的全部潜力！
