大模型科技的序幕已然拉开，标志着人类科技发展的新篇章。这场的核心在于大模型如何跨越鸿沟，成功融入复杂的企业业务场景。而解决这一问题的关键，正是在于数据。
数据的重要性不言而喻，尤其是那些与企业业务紧密相关的数据。这些数据往往难以被通用大模型的训练所触及，却在大模型面对实际业务场景时发挥着决定性作用。在实际应用中，企业常常需要再次提供这些数据进行模型再训练。
这些由企业提供并经过再训练的数据，往往会形成一个独特的本地数据库，亦可称之为本地知识库。这个知识库的桥接工作，正是由LlamaIndex这样的框架来完成的。
即便如ChatGPT这样的通用大模型，在解决个人或企业实际遇到的问题时，仍会显得有些捉襟见肘。为了解决大模型在实际业务场景中的问题，为其“补钙”变得尤为重要。目前行业中主要有三种“补钙”方法。
第一种是提示词工程，这种方法要求工程人员编写高效的提示词，为大模型提供更多的语境信息，从而使其输出更精确的答案。
第二种是微调，即使用特定的数据集对已预训练好的大模型进行二次训练，使其更好地适应特定任务或领域。但这种方法也存在诸多挑战，如对计算资源的高要求、可能放大的偏差、易受攻击性以及“灾难性遗忘”等问题。
第三种方法是引入RAG技术，即在原有大模型应用流程中加入本地知识库，以补充大模型在专业能力上的不足。LlamaIndex正是通过这种方法，使大模型具备了进入企业实际应用场景中的能力。
在LlamaIndex框架下，该团队精心构建了三个关键组件：数据连接器、数据索引和查询接口。这三个组件共同构成了LlamaIndex将个人或企业的本地知识库“加载”到大模型中的过程。
通过数据连接器（LlamaHub）解决数据清洗和数据治理的问题，支持多种数据格式的转换与关联。通过数据索引为不同应用场景调整数据结构，构建适用于大模型查询的索引。通过查询接口输入prompt并接收经过知识库处理后的结果。