用途：通过检索增强生成（RAG），从 LlamaCloud Index 中检索相关信息，并可结合查询引擎完成检索与生成。
主要能力：可创建或连接 LlamaCloud 索引，默认使用托管嵌入（OpenAI text-embedding-3-small，1536 维，1 积分/页）。支持配置检索器，并提供密集检索、稀疏检索、重排序及两者权重等参数设置。
使用方式：需先安装依赖，pip install llama-index-core llama_cloud_services，并设置环境变量 export LLAMA_CLOUD_API_KEY="..."。随后可通过 LlamaCloudIndex.from_documents 创建索引，或通过 LlamaCloudIndex 连接已有索引；也可使用 LlamaCloudRetriever 或 index.as_retriever() 构造检索器执行 retrieve，或用 index.as_query_engine(llm=llm) 执行 query 完成检索与生成。
检索参数：dense_similarity_top_k 控制密集检索返回节点数，sparse_similarity_top_k 控制稀疏检索返回节点数，enable_reranking 控制是否重排序，rerank_top_n 控制重排序后返回数量，alpha 控制密集与稀疏权重（1 为全密集，0 为全稀疏）。
适用场景：适用于需要从 LlamaCloud 索引中检索相关信息的 RAG 流程。
限制：需具备 LlamaCloud 索引与 API Key；默认嵌入方式及计费信息来自资料，其他价格、平台或效果暂未提供。