欢迎来到我的LlamaIndex系列，如果您也和我一样，在搭建RAG应用时，了解到了LlamaIndex, 那就请一起来学习它的各个功能模块和demo实例。
LlamaIndex在开发RAG应用过程中，一路电光带火石，上篇应对不同格式数据的各种数据连接器，仿佛十八般兵器，让我们应接不暇。本篇，我们就继连接器之后，来到LlamaIndex处理各式数据的核心概念，Document和Nodes,它是索引前的重要步骤。
前言
在RAG应用开发，就像摆酒。要处理各式数据，犹如乾隆老爷子当年摆下的千叟宴。数据连接器把吃席的请进来了，接下来怎么张罗呢？在LlamaIndex中，提供了Document和Node两个数据抽象概念。
Document
Document是各式数据源的容器：数据连接器把数据加载后，得到的是一个抽象的Document对象。不管是PDF,还是API响应，或是数据库等，皆是由一个Document对象来托管。
- Document内容
Document包含文本数据和在头部包含一些文件的属性，如元数据、关系数据。让我们来看个例子。
from llama_index import Document
text_list = ["hello", "world"]
documents = [Document(text=t) for t in text_list]
首先，我们从llama_index中引入Document,接着申明了一个数组，每一项为文本，最后，我们设置了Document的text属性，返回了一个documents数组。
- 自定义Document
上面的例子我们通过Document的text定制了内容，接下来我们来定义元数据。
from llama_index import Document
document = Document(
text='Hello World',
metadata={
'filename': 'hello_world.pdf',
'category': 'science'
}
)
在设置内容为text的同时，我们还在创建这个文档时指定元数据中文件名为hello_world.pdf,分类为science。
我们也可以修改document对象的meta属性,这里做了重命名。
document.metadata = {'filename': 'hello_world_v2.pdf'}
我们也可以设置文档id
from llama_index import Document
document = Document(text='Hello World')
document.doc_id = "xxxx-yyyy"
- SimpleDirectoryReader中设置
from llama_index import SimpleDirectoryReader
filenama_hook = lambda filename: {'file_name': filename}
documents = SimpleDirectoryReader('./data', file_metadata=filenama_hook).load_data()
filename_hook 返回的是一个lambda 的匿名函数(<function <lambda> at 0x000001F2829AE160>)。该函数接受一个filename的参数，并返回一个Dic。其中包含一个键值对：‘filename’:filename。
看上图打印结果，SimpleDirectoryReader的file_metadata参数，设置了在目录中每次加载文件时的回调。
Node
Document作为数据窗口，对数据分割解析，Node就是相应的抽象。Node是LlamaIndex中的一等公民，也包含了和Document一样的数据和属性。Document由Nodes构成。
from llama_index.schema import TextNode
node = TextNode(text="hello world", id_="1234-5678")
print(node)
- 从Document中拿到Nodes
from llama_index import Document
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
text_list = ["hello", "world"]
documents = [Document(text=t) for t in text_list]
parser = SimpleNodeParser.from_defaults()
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
我们从llama_index的node_parser模块中引入了SimpleNodeParser, 接下来和之前的例子一样，循环字符串数组生成了两个Document,最后调用parser的get_nodes_from_document方法得到了文档的所有结点。
[TextNode(id_='9d03ae8a-5b2d-4cc4-9c72-b25891050224', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='c6896cee-18b0-45e2-927f-bc9b497dfe21', node_type=<ObjectType.DOCUMENT: '4'>, metadata={}, hash='7debe8d278fe6c55c45f979269ab268102d75f8d48644d244cd0050dae0846ac'), <NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='16da9220-0f7e-4713-b923-1a426ea9064e', node_type=<ObjectType.TEXT: '1'>, metadata={}, hash='12d52a924ac6bc76ec4101c5d1f55bb5b5365d5f4c524a21d6175a4b049a1962')}, hash='7debe8d278fe6c55c45f979269ab268102d75f8d48644d244cd0050dae0846ac', text='hello', start_char_idx=0, end_char_idx=5, text_template='{metadata_str}nn{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='n')...]
大家可以通过打印看到Node和Document类似，有text和metadata等属性。
- 自定义Node
我们还可以像前端node结点一样来拼装nodes 到Document
from llama_index.schema import TextNode, NodeRelationship, RelatedNodeInfo
hello_node = TextNode(text="Hello", id_="1111-1111")
world_node = TextNode(text="World", id_="2222-2222")
hello_node.relationships[NodeRelationship.NEXT] = RelatedNodeInfo(node_id=world_node.node_id, metadata={"created_by": "VerySmallWoods"})
world_node.relationships[NodeRelationship.PREVIOUS] = RelatedNodeInfo(node_id=hello_node.node_id)
nodes = [hello_node, world_node]
有这么细的手工活，我们可以慢慢组装结点了。这对之后的一些高级活是很重要的。
总结
- LlamaIndex这只“八爪鱼”在连接完各式各样的数据后，使用
Document和Node的抽象概念，进一步处理数据。 - 通过LlamaInex提供的Document和Node对象，我们可以对数据文件进行一些业务相关的处理。
