介绍 LlamaIndex 0.11

LlamaIndex 非常高兴地宣布，我们发布了 LlamaIndex Python 的最新版本，版本 0.11！自 0.10 版本发布以来，已经有很多更新，以下是一些亮点：

工作流

我们引入了工作流，一种事件驱动架构，用于构建复杂的生成式 AI 应用。这取代了我们之前在该领域的实验，即查询管道（Query Pipelines），后者现在应被视为已弃用。我们对工作流感到非常兴奋，请务必查看我们关于其工作原理的新教程！

仪器化

我们通过新的仪器化功能显著提升了可观测性，从而更好地监控和调试 LlamaIndex 应用。

属性图索引

用户对我们通过属性图索引显著改进的属性图支持感到非常满意。

减小的包大小

听到我们大幅减小了 llama-index-core 包的大小（减少了 42%），大家都会很高兴！我们通过移除 OpenAI 作为核心依赖项、调整对 nltk 的依赖方式以及将 Pandas 设置为可选依赖项来实现此目标。

其他改进和新增功能

• 对查询引擎和整个框架的异步流式支持
• 结构化规划代理，以增强我们的代理能力
• 函数调用大型语言模型，以更好地处理大型语言模型中的工具调用
• 聊天摘要记忆缓冲区，以增强我们在对话中维护上下文的能力

还有更多！

自 0.10 版本以来，我们添加了数百个新功能和错误修复，数量实在太多，无法一一列出！

破坏性更改

除了所有这些优点之外，0.11 版本确实带来了一些破坏性更改

Pydantic V2

经过 Andrei 的巨大努力，我们得以完全迁移到 Pydantic V2。如果您之前需要使用 pydantic.v1 导入来解决我们对 V2 的支持不足问题，现在可以移除它们了。

Pydantic V2 意味着 LlamaIndex Pydantic 类型将直接与 FastAPI 和其他使用 V2 的框架兼容。

这是一个重大更改，因此如果您发现任何错误，请报告！

ServiceContext 已移除

自 0.10 版本以来已弃用，ServiceContext 对象现已完全移除，取而代之的是使用 Settings 对象。如果您在 0.11 版本中导入和使用 ServiceContext，将会收到错误，并引导您查阅我们的迁移文档。

LLMPredictor 已移除

与 Settings 相关的还有 LLMPredictor 的移除。您应改用 LLM 类，它是直接替代品。在 0.11 版本中使用 LLMPredictor 将会引发错误。

祝您使用愉快！

我们希望您继续愉快地使用 LlamaIndex，并迫不及待地想看到您将构建出什么！