LlamaIndex/GPTIndex中如何控制查询返回的响应数量

嘿，这个问题很好解决！你现在每次查询都得到2个响应，本质是因为LlamaIndex默认的检索逻辑只会从索引里选出最相关的2个文档，生成的回答自然也围绕这两个内容展开。要调整返回的响应/相关内容数量，分两种常见场景来处理：

场景1：想基于更多相关文档生成更全面的单个回答 #

这种情况直接修改as_query_engine()的similarity_top_k参数就行，它控制检索阶段返回的最相似文档数量，默认值是2，你改成需要的数字（比如5）就可以：

def ask_question(index, query):
    # 设置similarity_top_k为你想要的数量，这里示例设为5
    query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=5)
    response = query_engine.query(query)
    return response

修改后，查询引擎会先找出最相关的5个文档，再基于这些内容生成回答，你会看到回答里包含更多来自不同文档的参考信息。

场景2：想生成多个独立的不同回答 #

如果你的需求是得到多个针对同一问题的独立回答（而不是基于更多文档的单个回答），可以用MultiQueryQueryEngine，它会自动生成多个不同角度的查询，然后返回对应的多个独立结果：

from llama_index.query_engine import MultiQueryQueryEngine

def ask_question(index, query):
    # 创建MultiQueryQueryEngine，设置生成的查询/回答数量，示例设为3
    query_engine = MultiQueryQueryEngine.from_defaults(
        query_engine=index.as_query_engine(),
        num_queries=3
    )
    response = query_engine.query(query)
    return response

这样调用后，你会得到3个不同的回答，每个回答从不同的文档或角度来回应你的问题。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者piedpiper