dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
LLAMA Toate componentele LlamaIndex & Data RAG

HierarchicalNodeParser: Ierarhie de Noduri Părinte-Copil (Parent-Child Indexing) în LlamaIndex & Data RAG

Ingestie, Parsare & Indexare llama-index-core 0.12+ Q&A AI / Distribuie cod
Sintaxă & invocare Python 
parser = HierarchicalNodeParser.from_defaults(chunk_sizes=[2048, 512, 128])

HierarchicalNodeParser descompune documentul pe mai multe straturi granulare (ex: blocuri mari de 2048 tokeni, paragrafe medii de 512 tokeni și propoziții fine de 128 tokeni), stabilind legături părinte-copil (parent_node) între ele.

from llama_index.core.node_parser import HierarchicalNodeParser, get_leaf_nodes

node_parser = HierarchicalNodeParser.from_defaults(chunk_sizes=[2048, 512, 128])
nodes = node_parser.get_nodes_from_documents(documents)
leaf_nodes = get_leaf_nodes(nodes)  # Doar nodurile de 128 sunt indexate vectorial

Context perfect: Se caută pe nodurile frunză fine, iar la regăsire se returnează automat blocul părinte de 2048 de tokeni.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: HierarchicalNodeParser: Ierarhie de Noduri Părinte-Copil (Parent-Child Indexing)

Ai o întrebare despre HierarchicalNodeParser: Ierarhie de Noduri Părinte-Copil (Parent-Child Indexing) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.