定义与自定义节点#
节点代表源文档的"片段",无论是文本片段、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。您也可以通过我们的NodeParser
类选择将源文档"解析"为节点。
例如,您可以执行以下操作
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
parser = SentenceSplitter()
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
你也可以选择手动构建Node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
类还可以根据需要存储额外的 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。该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。
你也可以直接获取或设置任何TextNode
的node_id
。
print(node.node_id)
node.node_id = "My new node_id!"