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LlamaIndex

LlamaIndex 是用于构建 LLM 应用的框架，可将 LLM 调用与数据连接器、索引、检索和查询工作流结合。AISIX 位于模型请求边界，而 LlamaIndex 继续负责文档加载、索引、检索和响应组装。

LlamaIndex 的 OpenAI 集成提供 OpenAIResponses，这是一个可通过自定义 API 基础 URL 使用 OpenAI Responses API 的 LLM 适配器。当 LlamaIndex 应用需要通过 AISIX 发送 Responses API 请求时，请使用此适配器。

本指南使用带有 llama-index-llms-openai 的 LlamaIndex Python。你将使用 AISIX 代理 URL、调用方 API Key 和模型别名配置 OpenAIResponses。

前置条件​

开始前，请准备以下内容：

  • 一个受 LlamaIndex 支持的 Python 环境。
  • 一个代理监听器可用的运行中 AISIX 网关。
  • 一个 AISIX 调用方 API Key。
  • 一个可通过Responses API访问的模型别名。

配置 LlamaIndex​

如果应用尚未包含 OpenAI LLM 集成，请先安装：

pip install llama-index-llms-openai

设置 LlamaIndex 应用要使用的值：

# 请替换为实际值
export AISIX_BASE_URL="http://127.0.0.1:3000/v1"
export AISIX_API_KEY="YOUR_CALLER_API_KEY"
export AISIX_MODEL="gpt-4o-prod"
export AISIX_CONTEXT_WINDOW="128000"

使用 AISIX 值创建 OpenAIResponses 客户端：

import os

from llama_index.core.llms import ChatMessage
from llama_index.llms.openai import OpenAIResponses

llm = OpenAIResponses(
  model=os.environ["AISIX_MODEL"],
  api_base=os.environ["AISIX_BASE_URL"],
  api_key=os.environ["AISIX_API_KEY"],
  context_window=int(os.environ["AISIX_CONTEXT_WINDOW"]),
)

response = llm.chat([
  ChatMessage(role="user", content="Write one sentence about retrieval systems."),
])
print(response.message.content)

模型值应填写 AISIX 模型别名，而不是上游服务提供方模型 ID。将 AISIX_CONTEXT_WINDOW 设置为别名背后模型的上下文大小，使 LlamaIndex 不必从别名名称推断该值。AISIX 负责模型请求路径，而 LlamaIndex 应用继续负责数据加载、索引、检索和响应组装。

验证集成​

在已设置 AISIX 环境变量的 Shell 中运行脚本。

请求成功后，请确认以下结果：

  • 脚本输出聊天响应。
  • AISIX 为所选模型别名记录一条成功的 POST /v1/responses 请求。

如果使用 AISIX Cloud 或私有化部署的托管控制面，请在托管网关日志中验证请求。对于自托管网关，请使用已配置的日志、指标或上游服务提供方日志。

如果请求失败，请先确认调用方 API Key 可以访问所选模型别名，且 api_base 指向包含 /v1 的 AISIX 代理 API 根路径。

LlamaIndex 也提供兼容 OpenAI 的聊天适配器，包括仍需要 Chat Completions 兼容性的应用可以使用的 OpenAILike。只有已有工作流或集成依赖 Chat Completions 路由时才使用这些适配器；新的 OpenAI 系列 LlamaIndex 集成优先使用 OpenAIResponses。

LlamaIndex 应用常将检索、聊天、工具调用和结构化响应解析组合使用。在依赖相应路径的网关策略或遥测数据前，请验证实际工作流。

后续步骤​

  • Responses API：查看面向网关的请求行为。
  • 兼容 OpenAI 的 API：当已有 LlamaIndex 工作流需要 Chat Completions 时使用该路由。
  • 向量嵌入：如果 LlamaIndex 工作流通过 AISIX 使用嵌入，请配置嵌入流量。
  • 响应缓存：缓存符合条件的非流式聊天响应。