大語言模型 LLM 通過 Excel 知識庫 增強日志分析,根因分析能力的技術方案(2):LangChain + LlamaIndex 實現

文章大綱

    • 1 技術原理總覽
    • 2 詳細實現步驟(含代碼)
      • 2.1 環境準備
      • 2.2 Excel → LlamaIndex 節點
      • 2.3 構建向量索引(FAISS 本地)
      • 2.4 Google Cloud 向量檢索(可選替換 FAISS)
      • 2.5 LangChain 問答鏈
        • A. RAG 模式(向量檢索 + LLM 生成)
        • B. SQL 模式(無 RAG,直接查表)
      • 2.6 Token 與延遲監控(CometLLM)
    • 3 代碼倉庫與參考鏈接
    • 4 參考文獻(學術 & 工程)


3.1 小節 “LangChain + LlamaIndex 實現” 的完整技術實現、原理剖解、可運行代碼片段與參考文獻(基于原始文檔需求,兼顧 Google Cloud 與純開源兩條路徑)


1 技術原理總覽

層級 職責 關鍵技術點
① 數據層 把 Excel 結構化知識轉成機器可讀 pandas 解析 → llama-index 節點化 → 元數據注入
② 索引層 建立可檢索的向量/結構化索引 VectorStoreIndex(FAISS)
可選:SQLDatabaseChain(SQLite/BigQuery)
③ 推理層 LLM 先檢索后生成 LangChain RetrieverQAConversationalRetrievalChain
④ 監控層 Token、延遲、準確率 CometLL

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