定义和自定义节点

节点代表源文档中的“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。

在 LlamaIndex 中，节点是一等公民。您可以选择直接定义节点及其所有属性。您还可以选择通过我们的 NodeParser 类将源文档“解析”为节点。

例如，您可以这样做

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter

parser = SentenceSplitter()

nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)

您还可以选择手动构建节点对象，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>")
# 设置关系
node1.relationships[NodeRelationship.NEXT] = RelatedNodeInfo(
    node_id=node2.node_id
)
node2.relationships[NodeRelationship.PREVIOUS] = RelatedNodeInfo(
    node_id=node1.node_id
)
nodes = [node1, node2]

RelatedNodeInfo 类还可以存储额外的 metadata（元数据），如果需要的话：

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，如果没有手动指定，它将自动生成。此 ID 可用于各种用途；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。

您还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!"