定义与自定义节点

节点代表源文档的“块”，无论是文本块、图像还是其他内容。它们还包含与其他节点和索引结构的元数据和关系信息。

节点是LlamaIndex中的一等公民。您可以选择直接定义节点及其所有属性。您也可以选择通过我们的NodeParser类将源文档"解析"为节点。

例如，您可以执行

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter

parser = SentenceSplitter()

nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)

您也可以选择手动构建节点对象并跳过第一部分。例如，

from llama_index.core.schema import TextNode, NodeRelationship, RelatedNodeInfo

node1 = TextNode(text="<text_chunk>", id_="<node_id>")
node2 = TextNode(text="<text_chunk>", id_="<node_id>")
# set relationships
node1.relationships[NodeRelationship.NEXT] = RelatedNodeInfo(
    node_id=node2.node_id
)
node2.relationships[NodeRelationship.PREVIOUS] = RelatedNodeInfo(
    node_id=node1.node_id
)
nodes = [node1, node2]

RelatedNodeInfo 类在需要时也可以存储额外的 metadata：

node2.relationships[NodeRelationship.PARENT] = RelatedNodeInfo(
    node_id=node1.node_id, metadata={"key": "val"}
)

自定义ID

每个节点都有一个node_id属性，如果未手动指定则会自动生成。此ID可用于多种用途；包括能够更新存储中的节点，能够定义节点之间的关系（通过IndexNode）等等。

你也可以直接获取和设置任何 TextNode 的 node_id。

print(node.node_id)
node.node_id = "My new node_id!"