LlamaIndex 查询与检索 (Querying)

索引建完以后，真正会决定用户体验的，就是查询链路怎么走。LlamaIndex 强的地方不是“能回答”，而是你能更细地控制“先检索什么、检索多少、要不要重排、怎么返回”。

#1. 查询引擎 (Query Engine)

查询引擎是一个端到端的接口，它接收一个字符串问题，并返回一个 Response 对象。

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query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("请总结本文档。")

print(response.response) # 文本答案
print(response.source_nodes) # 答案来源的原始节点

#2. 检索器 (Retriever) - 核心组件

如果你不需要 LLM 生成最终答案，只需要找出相关的文本片段，你可以直接使用检索器。

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retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=3)
nodes = retriever.retrieve("什么是向量数据库？")

#3. 高级查询模式

#A. 对话引擎 (Chat Engine)

与查询引擎不同，对话引擎具有 Memory，可以进行多轮对话。

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chat_engine = index.as_chat_engine()
response = chat_engine.chat("你好，我叫小明")
response = chat_engine.chat("我刚才说我叫什么？")

#B. 路由查询 (Router Query Engine)

如果你有多个索引（比如一个文档索引和一个总结索引），路由引擎可以自动判断应该去哪个索引里找答案。

#C. 子问题查询 (Sub-Question Query Engine)

对于复杂问题（如：对比 A 公司和 B 公司的财务报表），该引擎会将其拆解为多个子问题，分别查询后再汇总。

#4. 检索优化技巧 (RAG 进阶)

LlamaIndex 最强大的地方在于它内置了许多先进的检索策略：

• Metadata Filtering: 仅检索特定日期或分类的文件。
• Re-ranking (重排序)：先初步检索 20 个片段，再用一个更精准的模型选出最相关的 3 个。这能极大提升答案质量。
• Hybrid Search: 结合向量搜索（语义）和关键词搜索（精准匹配）。

不过别把这些高级技巧理解成“默认全开”。真实项目里更稳的顺序是：先看基础召回够不够，再加 rerank；先确认单索引够不够，再考虑 router；先看问题是否真的复杂，再决定要不要子问题拆分。

#5. 结构化输出

你可以要求查询引擎直接返回 JSON 或 Pydantic 对象，方便下游程序处理。

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from pydantic import BaseModel

class Info(BaseModel):
    name: str
    amount: float

query_engine = index.as_query_engine(output_cls=Info)

#一个更实用的提醒

如果你发现回答“好像有点对，但不够稳”，先别急着调生成模型。很多时候问题更靠前：

• top_k 太大，噪音进来了
• metadata 没过滤，搜错范围了
• rerank 没上，相关片段顺序不对

把这些查一遍，往往比继续改 prompt 更有效。