llama-index-wiki

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description	LlamaIndex 官方用户文档离线知识库，用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题，也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow 或相关集成用法时使用；纯源码贡献、内部实现审查或与 LlamaIndex 无关的通用 AI 问题不使用。

LlamaIndex Wiki

使用随 Skill 打包的 LlamaIndex Python 用户文档回答问题。把离线文档作为第一依据；只有文档不足、用户要求核对最新版或问题涉及内部实现时，才补查官方源码仓库。

资源

• 文档索引：按目录列出全部文档及原始页面链接。需要浏览主题结构或搜索结果不稳定时读取。
• 来源与快照说明：记录官方文档、源码仓库、快照范围和版本边界。回答时效性或来源问题时读取。
• references/docs/：离线 Markdown 文档正文。只读取与问题直接相关的文件。
• scripts/search_docs.py：零第三方依赖的全文检索工具。

工作流

1. 从当前 SKILL.md 所在目录确定 Skill 根目录，不要假设用户工作目录。

2. 将用户问题提炼为 2–5 个英文技术词；中文问题同时保留关键类名、包名和产品名。

3. 先运行：

   python3 <skill-root>/scripts/search_docs.py "persisting loading data" --prefix module_guides/storing
   

   搜索过宽时用 --prefix module_guides/storing 限定目录；没有结果时更换同义词、类名或包名重试一次。

4. 读取排名最高且互相补充的 1–3 篇文档。需要理解主题全貌时再读取 文档索引，不要一次加载全部文档。

5. 对照文档给出直接答案、必要代码和前置条件。代码中的版本、包名、导入路径和环境变量必须来自已读取文档，不凭记忆补全。

6. 文档不足或用户要求核对最新版时，访问官方源码仓库 https://github.com/run-llama/llama_index。将源码得到的判断明确标为“源码补充”，不要伪装成文档结论。

7. 用用户的语言回答，并列出实际采用的离线文档相对路径；文档首行含原始页面 URL 时一并给出。

常见陷阱

• 这是一份离线快照，不代表最新发布版本。版本敏感问题必须说明快照边界，并在可联网时核对官方文档或源码。
• 语料聚焦 Python Framework。不要用它回答 TypeScript SDK 的精确 API，除非已补查对应官方资料。
• LlamaIndex 采用核心包与集成包拆分结构。区分 llama-index、llama-index-core 与 llama-index-* 集成包，不要把安装命令合并猜写。
• 同一主题可能同时存在入门、模块指南、集成和旧 FAQ。优先使用模块指南与具体集成文档，并用 changelog 或 changes/deprecated_terms 检查废弃用法。
• 示例中的 API Key 都只能当占位符。不要读取、输出或写入用户真实凭据；需要联网、付费服务或外部写入时先说明影响并取得确认。
• 搜索无结果不等于功能不存在。先改用类名、旧术语、新术语和目录过滤；仍无结果再说明语料未覆盖。

输出契约

回答至少包含：

1. 直接结论或可执行做法。
2. 必要的安装、代码、配置或排障步骤。
3. 参考文档：列出实际读取的 references/docs/... 路径。
4. 版本说明：仅在快照可能过期、文档互相冲突或使用源码补充时添加。

若证据不足，明确说“当前离线文档未找到可靠依据”，列出已搜索的关键词，不编造 API。