用途：LlamaIndex 是连接自定义数据源与大语言模型的数据框架，用于构建 RAG（检索增强生成）管线，把 PDF、Notion、Word、数据库等数据解析为可检索的索引结构。
主要能力：支持向量存储索引、文档分块、查询引擎、事件驱动 Workflows、混合检索（稠密向量 + BM25 稀疏关键词）、交叉编码器重排序、父子/层级索引、知识图谱与多文档路由智能体。
使用方式：安装 llama-index-core 后，用 SimpleDirectoryReader 加载文档，VectorStoreIndex.from_documents 建索引，index.as_query_engine() 创建查询引擎并 query 提问；可通过 Settings.llm、Settings.embed_model、Settings.chunk_size 配置全局模型与分块；用 QueryFusionRetriever 组合向量与 BM25 检索，用 SentenceTransformerRerank 重排，用 RouterQueryEngine 与 LLMSingleSelector 在多索引间路由。
适用场景：企业文档摄取与 RAG、复杂查询路由、多文档智能体、层级索引、混合搜索。
限制与注意：建议使用 v0.10+/v0.11+ 的 Settings 全局单例；分块需显式设置 chunk_size 与 chunk_overlap；精确关键词（SKU、ID）查询应使用混合检索；可通过 response.source_nodes 审计检索结果。常见问题包括嵌入限流、空响应与版本导入错误。具体收费、价格与平台支持暂未提供。