拆解 LlamaIndex 核心组件：如何用它快速搭建生产级 RAG 应用？

在大模型落地过程中，“让模型理解私有数据”是绕不开的需求——无论是企业知识库问答、法律合同检索，还是技术文档解析，都需要将大模型的通用能力与特定领域数据结合。而 RAG（检索增强生成） 正是解决这一问题的核心方案：通过检索私有数据片段作为上下文，让大模型生成更精准、可控的回答，避免“幻觉”和过时信息。

LlamaIndex 作为专注 RAG 场景的框架，通过模块化组件设计，将“数据接入-处理-检索-生成”的全流程拆解为可灵活组合的工具，极大降低了 RAG 应用的开发门槛。本文将深入解析 LlamaIndex 的核心组件，以及它们如何协同支撑 RAG 全流程，并结合实际案例说明如何用这些组件搭建生产级应用。

一、数据加载：打通多源数据的“连接器”（Data Loaders）

RAG 的第一步是“让系统看到你的数据”，但企业数据往往分散在各种载体中：PDF 合同、Notion 文档、MySQL 数据库、API 接口返回的JSON……LlamaIndex 的 Data Loaders 组件正是为解决“多源数据接入”而生。

核心能力：

• 多格式兼容：支持 100+ 数据格式，包括文本、PDF、Word、Excel、Markdown、图片（OCR 解析）、数据库表（MySQL/PostgreSQL）、云存储（S3/GCS）、协作工具（Notion/Confluence）等。
• 统一数据结构：无论原始数据格式如何，加载后都会被转换为