配置设置#

Settings是LlamaIndex工作流/应用中在索引和查询阶段常用资源的集合。

您可以用它来设置全局配置。局部配置（如转换、LLMs、嵌入模型）可以直接传入使用它们的接口中。

Settings 是一个简单的单例对象，它在整个应用程序生命周期中存在。当未提供特定组件时，Settings 对象会作为全局默认值来提供该组件。

以下属性可以在Settings对象上进行配置：

LLM#

LLM用于响应提示和查询，并负责撰写自然语言回复。

from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.core import Settings

Settings.llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1)

嵌入模型#

嵌入模型用于将文本转换为数值表示，用于计算相似度和top-k检索。

from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.core import Settings

Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(
    model="text-embedding-3-small", embed_batch_size=100
)

节点解析器 / 文本分割器#

节点解析器/文本分割器用于将文档解析成更小的块，称为节点。

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.core import Settings

Settings.text_splitter = SentenceSplitter(chunk_size=1024)

如果您只想更改块大小或块重叠而不更改默认的分割器，这也是可行的：

Settings.chunk_size = 512
Settings.chunk_overlap = 20

转换#

转换操作会在数据摄取过程中应用于Document文档。默认情况下会使用node_parser/text_splitter文本分割器，但这个设置可以被覆盖并进行进一步自定义。

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.core import Settings

Settings.transformations = [SentenceSplitter(chunk_size=1024)]

分词器#

分词器用于统计词元数量。这应该设置为与您使用的LLM相匹配的内容。

from llama_index.core import Settings

# openai
import tiktoken

Settings.tokenizer = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo").encode

# open-source
from transformers import AutoTokenizer

Settings.tokenzier = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
)

回调函数#

您可以设置一个全局回调管理器，用于观察和处理llama-index代码中生成的事件

from llama_index.core.callbacks import TokenCountingHandler, CallbackManager
from llama_index.core import Settings

token_counter = TokenCountingHandler()
Settings.callback_manager = CallbackManager([token_counter])

提示助手参数#

在查询过程中会使用一些特定的参数/值，以确保输入给LLM的提示有足够的空间来生成一定数量的令牌。

通常情况下，这些参数会根据LLM的属性自动配置，但在特殊情况下可以手动覆盖。

from llama_index.core import Settings

# maximum input size to the LLM
Settings.context_window = 4096

# number of tokens reserved for text generation.
Settings.num_output = 256

提示

了解如何配置特定模块： - LLM - 嵌入模型 - 节点解析器/文本分割器 - 回调函数

设置本地配置#

使用设置中特定部分的接口也可以接受本地覆盖。

index = VectorStoreIndex.from_documents(
    documents, embed_model=embed_model, transformations=transformations
)

query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)