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基础

数据检索是任何RAG应用中的关键步骤。最常见的用例是从您的数据中检索相关上下文以帮助回答问题。

一旦数据被摄取到LlamaCloud中,您可以使用检索API从您的数据中检索相关上下文。

我们的检索API允许您检索已摄入索引中与给定查询相关的真实文本片段。 以下代码片段展示了如何运行这种基础形式的检索:

import os
os.environ[
"LLAMA_CLOUD_API_KEY"
] = "llx-..." # can provide API-key in env or in the constructor later on
from llama_cloud_services import LlamaCloudIndex
# connect to existing index
index = LlamaCloudIndex("my_first_index", project_name="Default")
# configure retriever
# alpha=1.0 restricts it to vector search.
retriever = index.as_retriever(
dense_similarity_top_k=3,
alpha=1.0,
enable_reranking=False,
)
nodes = retriever.retrieve("Example query")

我们可以通过引入混合搜索、重排序和元数据过滤等高级功能来改进这种基础检索形式,从而提高检索的准确性。这些高级检索参数将在下一节中详细说明 ➡️