大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（2）：LangChain + LlamaIndex 实现
文章大纲
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- 1 技术原理总览
- 2 详细实现步骤（含代码）
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- 2.1 环境准备
- 2.2 Excel → LlamaIndex 节点
- 2.3 构建向量索引（FAISS 本地）
- 2.4 Google Cloud 向量检索（可选替换 FAISS）
- 2.5 LangChain 问答链
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- A. RAG 模式（向量检索 + LLM 生成）
- B. SQL 模式（无 RAG，直接查表）
- 2.6 Token 与延迟监控（CometLLM）
- 3 代码仓库与参考链接
- 4 参考文献（学术 & 工程）
3.1 小节 “LangChain + LlamaIndex 实现” 的完整技术实现、原理剖解、可运行代码片段与参考文献（基于原始文档需求，兼顾 Google Cloud 与纯开源两条路径）
1 技术原理总览
| 层级 | 职责 | 关键技术点 |
|---|---|---|
| ① 数据层 | 把 Excel 结构化知识转成机器可读 | pandas 解析 → llama-index 节点化 → 元数据注入 |
| ② 索引层 | 建立可检索的向量/结构化索引 | VectorStoreIndex（FAISS）可选： SQLDatabaseChain（SQLite/BigQuery） |
| ③ 推理层 | LLM 先检索后生成 | LangChain RetrieverQA 或 ConversationalRetrievalChain |
| ④ 监控层 | Token、延迟、准确率 | CometLL |